Determinação de macro e micronutrientes em alimentos de uso enteral empregando a espectroscopia no infravermelho próximo e calibração multivariada

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver metodologias capazes de prever os teores de diferentes nutrientes em um tipo de alimento enteral industrial utilizando a técnica de espectroscopia NIR associada a ferramentas quimiométricas. A pesquisa foi realizada através de uma parceria entre a Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira (UNILAB) e a indústria de alimentos enterais NUTERAL®, no qual foi escolhido um produto da marca denominado Mix Enteral e a partir da composição nutricional do produto foi realizado planejamento experimental de misturas, que resultou em 100 experimentos. Os dados espectrais foram obtidos em triplicata usando o espectrômetro de NIR PerkinElmer Frontier IR no comprimento de onda entre 800 e 2500 nanômetros (nm), e estudos de pré-tratamentos, com Correção Multiplicativa do Sinal (MSC), Variação normal padrão (SNV), Suavização e Primeira derivada de Savitsky-Golay, foram realizado. Os modelos de calibração multivariada foram construídos, para determinação de carboidratos, proteínas, lipídios, aminoácidos adicionados (L-taurina, L-carnitina e L-arginina) utilizando o algoritmo de Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) com 70 amostras do planejamento e validação externa com 30 amostras do planejamento. Os modelos de calibração dos macronutrientes obtiveram desempenho melhores quando foi empregado o pré-tratamento MSC na faixa completa do NIR, e os modelos de calibração dos micronutrientes obtiveram os melhores desempenho com pré-tratamento MSC quando foi usado apenas a faixa espectral 1500 nm a 2399 nm, que possui maior sensibilidade para as bandas dos aminoácidos. Os modelos mais robustos foram selecionados para predição dos nutrientes em 3 lotes diferentes do produto enteral industrializado. Os resultados obtidos demostraram que os modelos de calibração foram estatisticamente melhores para as previsões dos macronutrientes e com boa precisão, porém os modelos para micronutrientes ainda não apresentaram modelos tão precisos quanto os macronutrientes, sendo indicativo de novos estudos quimiométricos de tratamento de dados.