IM PO RT AN CI A DE L A
AU TE NT IC AC IÓ N DE V IN OS
BA SE S DE D AT OS Y
AR MO NI ZA CI ÓN
RE TO S Y PE RS PE CT IV AS
FU TU RA S
MÉ TO DO S TR AD IC IO NA LE S
DE A NÁ LI SI S
SO LU CI ON ES C OM ER CI AL ES
ES PE CT RO SC OP ÍA R MN D E
HI DR ÓG EN O
ES PE CT RO SC OP ÍA S NI F RM N
(2 H)
AP LI CA CI ON ES D E LA R MN
1H E N EL V IN O
El vino es una de las industrias más relevantes en Europa, con una producción
de 181.9 millones de hectolitros en 2018.
Problemas comunes:
Adulteración del vino (dilución, reemplazo con vinos más baratos)
Etiquetado fraudulento (falsificación de origen o tipo)
Importancia de las bases de datos:
Facilitan la comparación de muestras y la detección de adulteraciones.
Requieren datos representativos que abarquen variaciones por
almacenamiento, añada, y métodos de producción.
Problemas:
Pocos estudios sobre cómo implementar medidas de control de
calidad para estas bases.
Dificultades para compartir datos entre laboratorios debido a
restricciones y formatos propietarios.
Validación de métodos:
Aunque la RMN SNIF está validada, la RMN 1H aún no es
reconocida oficialmente.
Avances necesarios en la validación de enfoques no dirigidos,
como algoritmos y estabilidad de modelos estadísticos.
Calidad de datos y armonización:
Necesidad de estandarizar protocolos de análisis y garantizar
calidad a largo plazo.
Desafíos para validar modelos estadísticos en el tiempo.
Cromatografía:
HPLC y GC-MS se emplean para determinar componentes específicos
como ácidos y alcoholes.
Isotopía y química húmeda:
Métodos clásicos para analizar la relación isotópica (C, H, O) y
contenidos generales como azúcares y ácidos.
Limitaciones:
Procesos más largos y laboriosos en comparación con técnicas
modernas como la RMN.
WineScreener (Bruker):
Sistema automatizado basado en RMN 1H para análisis de calidad y
autenticación.
Capacidad para analizar 50 parámetros con una sola medición.
Dependencia de bases de datos centralizadas y licencias propietarias.
Beneficios y limitaciones:
Alta estandarización y automatización.
Falta de transparencia en el procesamiento de datos y restricciones de
uso.
Ventajas:
Medición rápida (menos de 15 minutos por muestra).
Cuantificación simultánea de múltiples compuestos.
Métodos no destructivos, con alta reproducibilidad.
Desventajas:
Sensibilidad más baja frente a la espectrometría de
masas.
Interpretación compleja debido al acoplamiento de
señales.
Uso principal:
Detección de adición ilegal de azúcar antes de la
fermentación.
Determinación del origen botánico del alcohol mediante
relación D/H en etanol.
Desventajas:
Tiempo de medición prolongado (3 horas por muestra).
Requiere equipos especializados, como columnas de
destilación de alta pureza.
ESPECTROSCOPÍA RMN
EN AUTENTICACIÓN DE
VINOS
Cuantificación dirigida:
Ejemplos: ácidos (acético, málico), carbohidratos (glucosa,
fructosa) y alcoholes (etanol, metanol).
Métodos como PULCON permiten evitar estándares
externos.
Perfilado metabólico (no dirigido):
Análisis completo del espectro para identificar patrones
únicos de metabolitos.
Uso de algoritmos estadísticos (PCA, PLS) para
determinar origen geográfico, variedad de uva, y
envejecimiento del vino.
Dat os de pr odu cci ón y e xp ort aci ón mun dia l d e v in o e n 2 018
Esp ect ro t ípi co de R MN de p rot ón
de una mue str a d e vi no sin
sup res ión de agu a y eta nol
Esp ect ro t ípi co de R MN de p rot ón
de una mue str a d e vi no con
sup res ión de agu a y eta nol
Dia gra ma d el fun cion ami ento de un
equ ipo de NMR
Equ ipo de RMN
Bas es de d ato s e mple ada s pa ra
com par ar v ino s
Sis tem a Wi neS cre ener y sus
apl ica cion es
Esq uem a de fu nci onam ien to d e u n
equ ipo HPL C
Equ ipo GC/ MS