Desenvolvimento de um protótipo de espectrômetro NIR portátil com análise de micotoxinas por quimiometria

Abstract

Micotoxinas são metabólitos tóxicos que ocorrem em diversos grãos e cereais e causam danos à saúde pública e na produção animal, assim como na suinocultura. As técnicas laboratoriais mais utilizadas para analisar micotoxinas são caras e demoradas e métodos/técnicas alternativos podem ser uma opção mais rápida e acessível. O presente trabalho teve o objetivo de desenvolver um protótipo de espectrômetro portátil que utiliza a região do infravermelho próximo (NIR) para analisar micotoxinas em milho moído naturalmente contaminado por meio do modelo quimiométrico, classificando para suínos, as micotoxinas zearalenona (ZEA), deoxinivalenol (DON) e fumonisinas B1+B2 (FUMO) em alta e baixa contaminação (AC, BC, respectivamente). Duzentas e cinquenta e nove amostras de milho de 300 g cada foram utilizadas, sendo que cada uma foi subdividida em cinco subamostras de aproximadamente 15 gramas, resultando em cinco repetições. Os espectros médios foram submetidos ao pré-processamento Standard Normal Variate (SNV) e primeira derivada (filtro Savitzky–Golay) e um modelo de análise discriminatória Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) foi desenvolvido para classificar ZEA, DON e FUMO em AC e BC. As amostras foram analisadas em cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas (LC-MS/MS) e os resultados foram utilizados como referência para um modelo de regressão Partial Least Squares Regression (PLS-R) desenvolvido. Os limites máximos tolerados (LMT’s) utilizados para classificar como AC e BC foram 400 μg/kg para ZEA, 2.000 μg/kg para DON e 5.000 μg/kg para FUMO, segundo IN 160/2022 da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA); e 150 ou 100 μg/kg para ZEA (leitões e porcas), 300 μg/kg para DON e 1000 μg/kg para FUMO, segundo níveis praticados a campo para suínos. O modelo apresentou bom desempenho com boa acurácia para ZEA 100 μg/kg, DON 300 μg/kg e FUMO 1000 μg/kg (89,6, 70,3 e 80,3%, respectivamente), boas predições (RMSEP = 5,173, 70,53 e 39,54, respectivamente) e correlação alta e positiva com a técnica LC-MS/MS (R2 = 99,59%, 95,61% e 99,15%, respectivamente). Conclui-se que o modelo possui exatidão elevada para classificar ZEA 100 μg/kg, DON 300 μg/kg e FUMO 1000 μg/kg, atende aos LMT’s praticados a campo na suinocultura e pode ser usado na calibração do protótipo e no desenvolvimento de um software para vizualização de resultados.

Mycotoxins are toxic metabolites that occur in many grains and cereals and cause damage to public health and animal production, as in swine farming. The most common laboratory techniques used to analyze mycotoxins are expensive and time-consuming and alternative methods/techniques may be a faster and more affordable option. The present research aimed to develop a portable spectrometer prototype that uses the near infrared region (NIR) to analyze mycotoxins in maize milled naturally contaminated through chemometric model, classifying to swine, the mycotoxins zearalenone (ZON), deoxynivalenol (DON) and fumonisins B1+B2 (FUMO) as high and low contamination (HC, LC, respectively). Two hundred and fifty-nine maize samples of 300 g each were used, and each of it was subdivided into five subsamples of approximately 15 grams, resulting in five replications. The average spectra were subjected to Standard Normal Variate (SNV) and first derivative (Savitzky–Golay filter) preprocessing and a Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) model was developed to classify ZEA, DON and FUMO into AC and BC. Samples were analyzed in liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS/MS) and the results were used as a reference for a Partial Least Squares Regression (PLS-R) model developed. The maximum tolerated limits (LMT's) used to classify HC and LC were 400 µg/kg for ZON, 2000 µg/kg for DON and 5000 µg/kg for FUMO, according to IN 160/2022 of the National Health Surveillance Agency (ANVISA); and 150 or 100 µg/kg for ZON (piglets and sows), 300 µg/kg for DON and 1000 µg/kg for FUMO, according field practice in swine farming. The model performed well with good accuracy for ZEA 100 µg/kg, DON 300 µg/kg and FUMO 1000 µg/kg (89,6, 70,3 and 80,3%, respectively), good predictions (RMSEP = 5.173, 70.53 and 39.54, respectively) and high and positive correlation with the LC-MS/MS technique (R2 = 99,59%, 95,61% e 99,15%, respectively). In conclusion, the calibration model has high accuracy to classify ZEA 100 µg/kg, DON 300 µg/kg and FUMO 1000 µg/kg, it’s agree with LMT’s considered in the field in swine farming and it can be used in the prototype calibration and for development of a software to see the results.