Cada vinho possui uma assinatura química própria e, em caso afirmativo, esta pode ser utilizada para identificar a sua origem? Muitos especialistas tentaram resolver este mistério, sem sucesso total. Ao aplicar ferramentas de inteligência artificial aos dados existentes, uma equipa da Universidade de Genebra (UNIGE), em colaboração com o Instituto de Ciências da Vinha e do Vinho da Universidade de Bordéus, conseguiu identificar com 100% de precisão a marca química dos vinhos tintos. de sete grandes propriedades da região de Bordeaux.



Estes resultados, publicados na revista Communications Chemistry , abrirão caminho a potenciais novas ferramentas para combater a contrafação e a ferramentas preditivas para orientar a tomada de decisões no setor vitivinícola.

Cada vinho é o resultado de misturas finas e complexas de milhares de moléculas. As suas concentrações variam em função da composição das uvas, que depende nomeadamente da natureza e estrutura do solo, da casta e das práticas do viticultor.

Estas variações, mesmo que muito pequenas, podem ter um grande impacto no sabor do vinho. Isto torna muito difícil determinar a origem precisa de um vinho apenas com base neste critério sensorial. Com as alterações climáticas, os novos hábitos de consumo e o aumento da contrafação, a necessidade de ferramentas eficazes para determinar a identidade dos vinhos tornou-se crucial.

Existe então uma assinatura química, invariável e específica de cada loteamento, que tornaria isso possível? “O sector vitivinícola tem feito inúmeras tentativas para responder a esta questão, com resultados questionáveis ​​ou por vezes correctos, mas envolvendo técnicas pesadas. Isto deve-se à grande complexidade dos lotes e às limitações dos métodos utilizados, que são um pouco como procurar um agulha no meio do palheiro”, explica Alexandre Pouget, professor titular do Departamento de Neurociências Básicas da Faculdade de Medicina da UNIGE.

Um dos métodos utilizados é a cromatografia gasosa. Consiste em separar os componentes de uma mistura por afinidade entre dois materiais. A mistura passa por um tubo muito fino de 30 metros de comprimento. Os componentes que têm maior afinidade com o material do tubo separam-se gradativamente dos demais.

Cada separação é registrada por um espectrômetro de massa. Um cromatograma é então produzido, mostrando picos que indicam as separações moleculares. No caso do vinho, devido às muitas moléculas que o compõem, estes picos são extremamente numerosos, dificultando uma análise detalhada e exaustiva.

Dados processados ​​por aprendizado de máquina

Em colaboração com a equipa de Stephanie Marchand do Instituto de Ciências da Vinha e do Vinho da Universidade de Bordéus, a equipa de Alexandre Pouget encontrou a solução combinando cromatogramas e ferramentas de inteligência artificial. Estes cromatogramas provêm de 80 vinhos tintos de doze colheitas (1990-2007) e de sete quintas da região de Bordéus. Esses dados brutos foram processados ​​por meio de aprendizado de máquina, um campo da inteligência artificial em que algoritmos aprendem a identificar padrões recorrentes em conjuntos de informações.

“Em vez de extrair picos específicos e deduzir concentrações, este método permitiu-nos ter em conta os cromatogramas completos de cada vinho – que podem compreender até 30.000 pontos – incluindo o ruído de fundo, e resumir cada cromatograma em duas coordenadas X e Y, após eliminar desnecessários variáveis. Este processo é chamado de redução de dimensionalidade", explica Michael Schartner, ex-bolsista de pós-doutorado no Departamento de Neurociências Básicas da Faculdade de Medicina da UNIGE e primeiro autor do estudo.

Um modelo 100% confiável

Ao colocar as novas coordenadas em um gráfico, os pesquisadores conseguiram visualizar sete “nuvens” de pontos. Eles descobriram que cada uma dessas nuvens agrupava safras da mesma propriedade com base em suas semelhanças químicas.

“Isto permitiu-nos mostrar que cada quinta tem a sua própria assinatura química. Observamos também que três vinhos foram agrupados à direita e quatro à esquerda, o que corresponde às duas margens do Garonne onde estão localizadas estas quintas, " explica Stéphanie Marchand, professora do Instituto de Ciências da Vinha e do Vinho da Universidade de Bordéus e coautora do estudo.

Ao longo das suas análises, os investigadores constataram que a identidade química destes vinhos não era definida pela concentração de algumas moléculas específicas, mas sim por um amplo espectro químico. “Os nossos resultados mostram que é possível identificar a origem geográfica de um vinho com 100% de precisão, através da aplicação de técnicas de redução de dimensionalidade a cromatogramas gasosos”, afirma Alexandre Pouget, que liderou esta investigação.

Esta pesquisa fornece novos insights sobre os componentes da identidade e das propriedades sensoriais de um vinho. Também abre caminho ao desenvolvimento de ferramentas de apoio à tomada de decisões – para preservar a identidade e expressão de um terroir, por exemplo – e para combater a contrafacção de forma mais eficaz.

Mais informações: Michael Schartner et al, Prevendo origens e safras de vinho tinto de Bordeaux a partir de cromatogramas de gás bruto, Communications Chemistry (2023). DOI:10.1038/s42004-023-01051-9
Informações do diário: Química das Comunicações

Fornecido pela Universidade de Genebra