La espectroscopia infrarroja cercana por transformada de Fourier (FT-NIR) ha demostrado su capacidad para estimar con precisión los principales compuestos fenólicos presentes en el aceite de oliva virgen, según una investigación publicada en la revista Journal of Agricultural and Food Chemistry. Los resultados respaldan el potencial de esta tecnología como herramienta para la mejora genética del olivo y la evaluación de la calidad del aceite. El estudio ha sido realizado por investigadores del IFAPA, la Universidad de Córdoba, la Universidad de Sevilla, el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) y el Instituto de la Grasa (CSIC). Los compuestos fenólicos son algunos de los principales responsables de las propiedades saludables, la estabilidad y determinadas características sensoriales del aceite de oliva virgen. Sin embargo, su análisis mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), el método de referencia habitual, presenta limitaciones cuando se trata de evaluar un elevado número de muestras en estudios genéticos o programas de mejora.
Los investigadores desarrollaron modelos de mínimos cuadrados parciales para estimar el perfil fenólico del aceite. La validación externa se realizó con un conjunto independiente de cultivares en distintos entornos, lo que permitió contrastar la robustez del método. Los resultados muestran que los modelos FT-NIR ofrecen un buen rendimiento predictivo para los fenoles totales y los principales secoiridoides, con valores de R² entre 0,62 y 0,88 y razones de error de rango (RER) superiores a 10. El análisis de varianza indicó además la influencia del genotipo en determinados compuestos, como la aglicona de ligstrosido, así como efectos ambientales en otros fenoles. Las estimaciones obtenidas mediante FT-NIR mostraron una elevada concordancia con los resultados de laboratorio, lo que confirma su utilidad como herramienta de apoyo en la evaluación de compuestos fenólicos en programas de mejora genética del olivo.
