Aflatoxinas en maíz: innovación tecnológica para detección y control con Espectroscopía NIR

Las aflatoxinas son toxinas producidas por hongos, principalmente por Aspergillus flavus y A. parasiticus, consideradas metabolitos secundarios con alto potencial tóxico, mutagénico y carcinogénico, capaces de contaminar cultivos agrícolas como maíz, cacahuate, y nueces, entre otros.

Entre sus formas químicas más relevantes se encuentran AFB₁, AFB₂, AFG₁ y AFG₂, donde la aflatoxina B₁ (AFB₁) es la más tóxica y está clasificada por la International Agency for Research on Cancer (IARC) en el Grupo 1 (carcinogénico), es decir, que existe evidencia suficiente de que produce cáncer en seres humanos.

El descubrimiento de estas moléculas se realizó en la década de 1960, después de una intoxicación de pavos en Inglaterra, hecho que marcó el inicio de la investigación sistemática de estas toxinas en alimentos y su impacto en la salud humana y animal.

Las aflatoxinas se asocian principalmente con cáncer hepático, cirrosis y efectos inmunosupresores. La exposición crónica puede potenciar el riesgo en personas infectadas con virus de hepatitis B o C.

Para la inocuidad alimentaria, la relevancia de estas toxinas radica en que son moléculas sumamente estables a altas temperaturas (cocimiento) y a muchos de los procesos de transformación alimentaria. Además, pueden contaminar en cualquier punto de la cadena de producción y transformación, sobre todo, de cereales y nueces.

¿Cómo se producen las aflatoxinas en el maíz?

El maíz, base de la dieta mexicana, es altamente susceptible a Aspergillus en condiciones de temperaturas elevadas, sequía y daño mecánico o por insectos, condiciones que pueden presentarse tanto en producción como en almacenamiento, siendo esta última etapa una de las más críticas de toda la cadena,.

Principalmente cuando los silos se encuentran pobremente ventilados, en ambientes con alta humedad y temperaturas críticas por tiempo más o menos prolongado.

Esta situación provoca la formación de “hot spots” donde el maíz presenta crecimiento de hongos y con ello aumenta la probabilidad de producción de micotoxinas, especialmente de aflatoxinas.

Es importante mencionar, que a pesar de que estas moléculas son poco termolábiles, la nixtamalización sí reduce parcialmente su concentración; sin embargo, su eliminación total no se garantiza. En estas condiciones, el manejo post-cosecha y el control de condiciones de almacenamiento son claves para prevenir intoxicaciones.

Métodos de detección y análisis de aflatoxinas

En México, el límite máximo permitido de aflatoxinas AFB1 en alimentos para consumo humano es de 20 ppb, lo que equivale a 20 microgramos por cada kilogramo de alimento, es decir, 20 partes por cada mil millones de partes en total. Esta concentración equivale a tener menos de 1 grano de sal repartido en 1 kg de harina de maíz.

Dicha concentración mínima de toxinas puede provocar daño a la salud de los consumidores, por lo que establece el reto de desarrollar tecnología y métodos para la detección y cuantificación rápida y conveniente de aflatoxinas. Los métodos tradicionalmente utilizados son:

• Cromatográficos: High performance liquid chromatography (HPLC) con detector de fluorescencia o cromatografía de líquidos con detector de masas.

• Técnicas de alta precisión y sensibilidad, pero que requieren laboratorios, reactivos y personal especializado para operar y ejecutar.

• ELISA (enzyme-linked immunosorbent assay), una técnica económica y relativamente rápida, pero menos precisa y más propensa a falsos positivos y falsos negativos.

NIRS: Espectroscopia de infrarrojo cercano

Entre los métodos analíticos emergentes, se encuentra la Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (NIRS, Near Infrarred Spectroscopy) para evaluación rápida y no destructiva. NIRS utiliza la región del infrarrojo cercano del espectro electromagnético (generalmente entre 700 a 2500 nm) para medir la energía absorbida o transmitida asociada a vibraciones moleculares de enlaces químicos en las muestras.

En alimentos y, aplicado específicamente a cereales como maíz, permite cuantificar la concentración o contenido de humedad, proteína y contaminantes como micotoxinas.

• Ventajas de esta tecnología:

• Permite análisis rápidos y en tiempo real.

• Es una tecnología no destructiva que se puede adaptar a equipos portátiles o incluso a líneas de producción.

Ayuda a responder a retos como la necesidad de desarrollar curvas de calibración específicas de acuerdo con el alimento y que requiere la optimización de modelos de análisis de datos para lograr la sensibilidad pertinente cuando la aplicación se desea en área regulatoria.

One Single Kernel Analysis y su importancia

En el contexto de maíz, el análisis de aflatoxinas se realiza sobre una muestra o una serie de muestras tomadas del transporte, almacén o proceso de transformación, lo que hace que esta etapa se convierta en una etapa muy relevante para mantener la representatividad del análisis, considerando el umbral tan bajo de contaminación que representa un riesgo a la inocuidad del alimento (20 microgramos por kg).

Además, debido a la dinámica de crecimiento de Aspergillus y la producción de aflatoxinas, la contaminación de un lote es muy heterogénea, con unos pocos granos contaminados que elevan el promedio de contaminación del lote.

Los muestreos deficientes o poco representativos, junto con técnicas analíticas caras y demandantes de tiempo, podrían generar falsos positivos o negativos que influirán tanto en la disponibilidad de alimentos, como en la conveniencia económica de los productores, almacenadores y comercializadores de maíz.

El análisis de un solo grano (One Single Kernel Analysis) es un concepto que combina espectroscopía NIR con sistemas de visión para evaluar individualmente cada semilla, integrando métodos neumáticos de separación de granos contaminados. Sistemas como estos permiten la separación selectiva de contaminación, con reducción de presencia de aflatoxinas, sin descartar el lote completo.

En el diseño y construcción de estos sistemas existen aún retos muy importantes, entre los ya mencionados como el análisis de datos y la construcción de modelos predictivos, destacando la importancia de integrar nuevas herramientas asociadas a inteligencia artificial (IA).

Ante este panorama, la integración de tecnologías como NIRS con inteligencia artificial, así como el concepto de internet de las cosas, podría permitir el desarrollo de sistemas portátiles de análisis y clasificación de semillas de interés alimentario como maíz basándose en el contenido de micotoxinas, específicamente de aflatoxinas, con impacto directo en inocuidad alimentaria.

Además, una de las grandes oportunidades en el futuro, es el desarrollo de plataformas de análisis en línea (tiempo real) para ser usado en bandas transportadoras o líneas de clasificación de maíz y otros cereales.