Aplicação de um sistema de multi-sensores para a detecção de gliadinas: discriminação semi-quantitativa entre alimentos com glúten e sem glúten

• Autor(a) principal: Meirinho, Sofia G.
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/2537

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.