Quão fresco é este peixe?
Novo modelo matemático prevê a frescura do peixe em tempo real
Todos os dias, o peixe capturado nos oceanos e mares de todo o mundo passa por uma longa viagem antes de chegar aos supermercados, restaurantes e cozinhas domésticas. Ao longo do percurso, a sua frescura diminui constantemente, muitas vezes de forma difícil de detetar. Agora imagine ser capaz de medir a frescura de um peixe em qualquer ponto desta viagem. Os investigadores da Universidade de Hokkaido desenvolveram um modelo matemático que consegue fazer exatamente isso. O mais recente desenvolvimento poderá ajudar a reduzir o desperdício alimentar e a melhorar a qualidade do marisco.
"Como é sabido, a frescura do peixe e do marisco começa a deteriorar-se imediatamente após a sua morte, mas é difícil acompanhar estas alterações através de redes de distribuição complexas", afirma o Professor Associado Naoto Tsubouchi da Universidade de Hokkaido. "Como resultado, nem sempre é possível tomar decisões adequadas com exatidão, porque as alterações dependentes do tempo relacionadas com a frescura não são totalmente compreendidas."
Esta incerteza afecta não só a segurança e a qualidade do peixe, mas também o seu valor económico. As decisões sobre preços, armazenamento e transporte são muitas vezes tomadas sem informações precisas, afectando a logística e o inventário em centros de venda de marisco a retalho, peixarias, supermercados, restaurantes de sushi com tapetes rolantes e lojas de conveniência - conduzindo frequentemente a ineficiências e desperdícios desnecessários.
O novo estudo, publicado no Journal of Food Engineering, introduz um modelo matemático baseado na conhecida via de degradação do trifosfato de adenosina (ATP) no músculo do peixe após a morte. "Quando um peixe morre, o ATP armazenado no seu tecido muscular sofre uma decomposição sequencial e nós utilizámos este processo natural para criar um modelo matemático preditivo", explica Tsubouchi.
Ao descrever matematicamente este processo bioquímico através do chamado valor K, o modelo pode ajudar a estimar a frescura atual de um peixe e a prever a sua evolução ao longo do tempo. Assim, pode dizer-nos não só quão fresco está um peixe agora, mas também quão fresco estará horas ou dias mais tarde.
Há mais de 60 anos, um índice de frescura baseado no valor K foi proposto pela primeira vez por investigadores da Universidade de Hokkaido. Atualmente, é utilizado globalmente como um indicador científico da frescura do peixe. Contudo, os métodos convencionais para estimar o valor K requerem a recolha de amostras de tecido de peixe e a sua análise em laboratório, o que torna o processo moroso e destrutivo. O novo modelo prevê o valor K através da modelação da degradação do ATP. Utiliza informações básicas como a espécie de peixe, o tempo de armazenamento e a temperatura para oferecer uma alternativa não destrutiva e potencialmente em tempo real.
Uma vez que a mesma via bioquímica também determina o sabor do peixe, o novo modelo também pode fornecer informações sobre a qualidade do peixe. O ácido inosínico (IMP) é um composto produzido durante a via de degradação do ATP e que contribui para o desejável sabor a umami. Alguns outros compostos de fase tardia nesta via estão associados ao amargor e aos maus odores. Isto significa que o modelo pode estimar tanto a frescura como o sabor.
Os investigadores testaram o modelo em várias espécies de peixe, incluindo a cavala, e concluíram que as suas previsões correspondiam de perto aos valores de frescura medidos em laboratório. "Esta investigação mostra que uma única estrutura de modelo pode ser aplicada a várias espécies de peixe, mantendo a exatidão das previsões", observa Tsubouchi.
Os investigadores patentearam aspectos relacionados com a tecnologia em vários países e prevêem a sua futura aplicação em dispositivos sensores e sistemas automatizados de monitorização da frescura.
As cadeias de abastecimento de produtos do mar estão a expandir-se globalmente, com o aumento das exportações e da distribuição a longa distância. Neste caso, o novo modelo poderia apoiar sistemas de monitorização em tempo real que podem estimar o tempo de vida útil restante, reduzir o desperdício e melhorar a tomada de decisões em toda a indústria.
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