Instituto Politécnico de Bragança, Escola Superior Agrária
Abstract
A doença celíaca caracteriza-se pela intolerância ou hipersensibilidade à ingestão
de prolaminas existentes no trigo, centeio, cevada e aveia. As proteínas do glúten do
trigo contêm aproximadamente 50% de prolaminas, denominadas por gliadinas. O
tratamento para a doença celíaca consiste em fazer uma dieta livre de glúten. Assim
sendo, torna-se imperativo dispor de metodologias analíticas capazes de detectar e
quantificar o teor de glúten em alimentos, especialmente em alimentos rotulados “sem
glúten”.
Neste trabalho, estudou-se a aplicabilidade de um sistema de multi-sensores (etongue),
com 36 membranas poliméricas de sensibilidade cruzada como técnica
analítica alternativa para análise qualitativa e semi-quantitativa de produtos alimentares.
O objectivo foi estabelecer uma distinção, entre alimentos “com” e “sem glúten”. A
discriminação entre os alimentos analisados baseou-se na capacidade do sistema multisensor
fornecer diferentes perfis potenciométricos consoante diferentes conteúdos de
gliadinas presentes nos alimentos, após extracção com uma solução aquosa de etanol a
70%. Os perfis de sinais do sistema de multi-sensores em conjunto com métodos
estatísticos multivariados de reconhecimento de padrões, nomeadamente a análise
discriminante, foram utilizados para diferenciar alimentos “com” e “sem glúten”. Foram
analisados quinze alimentos comercializados em Portugal e, adquiridos em
supermercados: 8 alimentos cujo rótulo indicava a presença de glúten e 7 alimentos,
com indicação no rótulo de ausência de glúten. O teor de gliadinas nos alimentos
estudados foi confirmado por cromatografia líquida de alta resolução, após a sua
extracção. O sistema de multi-sensores utilizado, apresentou um desempenho
satisfatório na diferenciação de extractos com diferentes teores de gliadinas, permitindo
discriminar alimentos “com” e “sem glúten” com sensibilidade e especificidades globais
superiores a 95% nos dados originais e de 75% no processo de validação cruzada. Além
disso permitiu classificar de forma semi-quantitativa um alimento em 3 grupos:
alimento sem glúten (<10 ppm), alimento com teor de glúten (20-40 ppm) e alimento
com teor de glúten (100-400 ppm). Nesta discriminação obteve-se sensibilidades e
especificidades globais de 100% e superiores a 79% para os dados originais e
procedimento de validação cruzada (predição), respectivamente. Celiac disease is characterized by intolerance or hypersensitivity to ingested
prolamins, which are composites of wheat, rye, barley and oats. Gluten proteins of
wheat are constituted of approximately 50% of prolamins named gliadins. The
treatment for celiac disease is gluten - free diet.
A multisensor potentiometric (e-tongue) with 36 cross-sensibility polymeric
membranes was applied for qualitative foodstuffs analysis. The objective was to
distinguish gluten-containing from gluten-free foods. The discrimination was based on
the capability of the e-tongue device to detect different gliadins contents. The e-tongue
signal profiles were used together with supervised multivariate statistical methods for
pattern recognition. A set of 15 Portuguese foods (7 foods samples with gluten-free
indicating and 8, indicating gluten-containing), purchased in commercial supermarkets
were analyzed. The multisensor systems used, showed satisfactory performance in the
differentiation of extracts with different levels of gliadins, allowing discriminating food
"with gluten" and "gluten free" with an overall sensitivity and specificity higher than
95% in the original data and 75% for the cross-validation procedure. Moreover it
allowed to semi-quantitatively classify food samples into 3 groups: gluten-free food
(<10 ppm), gluten-containing foods (20-40 ppm) and gluten-containing food (100-400
ppm). This discrimination was achieved with an overall sensitivity and specificity of
100% and greater than 79% for the original data and cross-validation (prediction)
procedure, respectively. The satisfactory results obtained showed that the multisensor
potentiometric device developed based on lipo-polymeric membranes can be used as an
effective tool in the preliminary detection of gluten in foods.
Os resultados satisfatórios obtidos mostraram que o sistema potenciomérico de
multi-sensores desenvolvido com base em membranas lipo-poliméricas pode ser
utilizado como uma ferramenta na detecção preliminar de glúten em alimentos
