El jamón ibérico es un producto mundialmente conocido gracias a su calidad. Para obtener esta aclamada pieza se tiene que llevar a cabo un proceso de maduración tradicional que suele durar entre tres y cuatro años. Durante ese proceso se producen cambios bioquímicos que generan gran cantidad de compuestos orgánicos volátiles (sustancias químicas que fácilmente se convierten en vapores o gases) que contribuyen al sabor y aroma del jamón ibérico.
Las condiciones de maduración que se dan en este proceso influyen en la calidad sensorial del producto y, teniendo en cuenta que factores como la dieta del cerdo, el proceso de curación o el origen geográfico pueden influir en el perfil de compuestos orgánicos volátiles del jamón, analizar este volatiloma puede ser una estrategia para evaluar y obtener información sobre la trazabilidad del producto.
Ante la falta de métodos analíticos oficiales para diferenciar el origen geográfico (la Denominación de Origen Protegida - DOP), la planta de curación donde se elaboran los jamones así como las categorías comerciales (por pureza racial raza y alimentación del cerdo), un equipo de investigación formado por personal de los departamentos de Producción Animal, Química Analítica, y Bromatología y Tecnología de los Alimentos de la Universidad de Córdoba proponen una técnica no invasiva y con alta sensibilidad para obtener esta información.
Este equipo aplicó la cromatografía de gases (GC) acoplada a la espectrometría de movilidad iónica (IMS) para analizar el volatiloma del jamón curado y profundizar en su trazabilidad. Esta técnica, que aún no es una combinación muy extendida, tiene ventajas como la alta selectividad que aporta la GC y la buena sensibilidad de la IMS, a las que se une un muestreo no destructivo y mínimamente invasivo; ya que no hay que abrir el jamón y basta con pinchar una aguja desechable de acero inoxidable, imitando el proceso tradicional de cala llevado a cabo por parte del maestro jamonero de cada secadero.
Los primeros trabajos con esta técnica se realizaron en la empresa Dehesa de Campo Alto y continuaron con un doctorado industrial en COVAP; pero ha sido ahora cuando se ha realizado la primera aplicación a gran escala de la GC-IMS (con el muestreo de 998 jamones) obteniendo elevados porcentajes de acierto en la clasificación de las piezas de acuerdo con su origen geográfico, secadero, pureza racial y alimentación de los cerdos.
El análisis de volatiloma permitió altos porcentajes de clasificación correcta para muestras de jamón discriminando por su categoría comercial (84,5%), su origen geográfico (98,5%), y entre plantas de curación de la misma área geográfica (93,5% y 100%). Esto confirma que el conjunto de estos compuestos se ve afectado no solo por la dieta y la raza de los cerdos, sino también por pequeñas diferencias en los procesos productivos entre los territorios de las dos Denominaciones de Origen Protegidas evaluadas (Los Pedroches y Jabugo), así como entre industrias amparadas por una misma DOP.
A pesar de las altas tasas de éxito, hay que avanzar y profundizar en la evaluación de factores como la pureza de raza, el régimen de alimentación o el año de sacrificio para mejorar la estrategia de clasificación. Aun así, la implementación de esta metodología analítica ofrece resultados prometedores a la hora de rastrear el recorrido del jamón ibérico en las plantas de curado y posteriormente a lo largo de la cadena de comercialización.
Este trabajo fue financiado por la Consejería de Economía, Conocimiento, Empresas y Universidad de la Junta de Andalucía en el marco del proyecto "Autentificación del régimen de alimentación suministrado al cerdo ibérico usando un muestreo no invasivo y la cromatografía de gases acoplada a la espectrometría de movilidad iónica".
Referencia:
P. Rodríguez-Hernández, A. Martín-Gómez, M. José Cardador, M. A. Amaro, L. Arce, & V. Rodríguez-Estévez. (2022). Geographical origin, curing plant and commercial category discrimination of cured Iberian hams through volatilome analysis at industry level. Meat science, 108989. doi: 10.1016/j.meatsci.2022.108989