Micotoxina: uso da IA para detecção

Micotoxinas: Ameaça Global e a Inovação Tecnológica para detecção

As micotoxinas são compostos tóxicos produzidos por fungos de diferentes gêneros, como por exemplo: Aspergillus, Fusarium e Penicillium, que contaminam uma ampla variedade de alimentos, incluindo cereais e castanhas. A presença dessas substâncias representa um risco significativo à saúde humana e animal, além de impactar negativamente a economia agrícola global.

Micotoxina: um perigo invisível nos alimentos.

Micotoxina: uso da IA para detecção

Prevalência e Impacto das Micotoxinas

Estudos recentes indicam que cerca de 25% da produção mundial de grãos está contaminada por micotoxinas, com variações regionais significativas. Por exemplo, na América Latina, uma pesquisa revelou que 89% das amostras de alimentos e rações balanceadas coletadas em países como Brasil, Argentina e México apresentaram presença de uma ou mais micotoxinas. As mais prevalentes incluem aflatoxinas, fumonisinas, deoxinivalenol (DON), zearalenona (ZEA), ocratoxina A (OTA) e toxina T-2/HT-2 .

A Necessidade de Inovação na Detecção de Micotoxinas

A detecção tradicional de micotoxinas envolve métodos laboratoriais como cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC) e ensaios imunoquímicos. Embora eficazes, esses métodos são demorados, caros e exigem amostras preparadas em laboratório. Além disso, eles não são ideais para triagem em larga escala ou para detecção em tempo real durante o processamento de alimentos.

Avanços na Detecção Não Destrutiva de Micotoxinas em Grãos de Cereais e Castanhas: A Integração da Imagem Hiperspectral com Aprendizado de Máquina

Entre as micotoxinas, temos as aflatoxinas, especialmente a aflatoxina B1 (AFB1), destacam-se devido à sua alta toxicidade e potencial carcinogênico. Elas são produzidas por fungos do gênero Aspergillus, como A. flavus e A. parasiticus, e são frequentemente encontradas em amendoins, milho, castanhas e outros produtos alimentícios.

Um estudo conduzido por pesquisadores da Universidade do Sul da Austrália, publicado no periódico Toxins descreve como a imagem hiperespectral avançada (HSI) integrada ao aprendizado de máquina (ML) pode identificar micotoxinas que podem contaminar alimentos durante o crescimento, a colheita e o armazenamento de cereais e castanhas.

Segundo o estudo a combinação de imagem hiperespectral (HSI) com aprendizado de máquina (ML) emergiu como uma abordagem promissora para a detecção não destrutiva de micotoxinas. A HSI captura informações espectrais detalhadas de cada pixel de uma imagem, permitindo a identificação de características químicas e físicas dos alimentos. Quando integrada com algoritmos de ML, essa técnica pode classificar e quantificar a presença de micotoxinas com alta precisão.

 Vantagens da HSI com ML

• Detecção Não Destrutiva: Permite a análise de alimentos sem a necessidade de amostras físicas, preservando a integridade dos produtos.
• Alta Sensibilidade: Capaz de identificar níveis baixos de contaminação que podem passar despercebidos por métodos tradicionais.
• Análise em Tempo Real: Facilita a triagem rápida de grandes volumes de alimentos, essencial para a segurança alimentar em larga escala.
• Versatilidade: Aplicável a diferentes tipos de alimentos, incluindo grãos de cereais e castanhas.

Desafios e Direções Futuras

Apesar dos avanços, existem desafios a serem superados para a implementação ampla da HSI com ML na detecção de micotoxinas:

• Variabilidade nos Dados Espectrais: Diferenças nas condições de cultivo, armazenamento e processamento podem afetar os perfis espectrais dos alimentos, complicando a análise.
• Necessidade de Grandes Conjuntos de Dados: O treinamento eficaz de modelos de ML requer grandes volumes de dados rotulados, o que pode ser um obstáculo em contextos com recursos limitados.
• Integração com Sistemas Industriais: A adaptação da tecnologia para ambientes industriais exige investimentos em infraestrutura e treinamento.

Para superar esses desafios, futuras pesquisas devem focar no desenvolvimento de algoritmos de ML mais robustos, capazes de lidar com a variabilidade dos dados espectrais, e na criação de bases de dados mais amplas e diversificadas. Além disso, a colaboração entre pesquisadores, indústrias alimentícias e órgãos reguladores é fundamental para a implementação eficaz dessa tecnologia.

Aplicações Potenciais e Expansão para Outros Alimentos

Embora a pesquisa mencionada se concentre na detecção de micotoxinas em grãos de cereais e castanhas, a tecnologia de HSI integrada com ML tem potencial para ser aplicada a uma ampla gama de alimentos. Isso inclui frutas secas, café, especiarias, leite e seus derivados, que também são suscetíveis à contaminação por micotoxinas. A adaptação dessa tecnologia para diferentes matrizes alimentares pode ampliar significativamente sua utilidade na garantia da segurança alimentar global.

A crescente prevalência de micotoxinas na produção de alimentos destaca a necessidade urgente de métodos de detecção mais eficientes e acessíveis. A integração de imagem hiperespectral com aprendizado de máquina representa uma inovação significativa nesse campo, oferecendo uma solução promissora para monitorar e mitigar os riscos associados à contaminação por micotoxinas. A adoção e expansão dessa tecnologia podem contribuir substancialmente para a melhoria da segurança dos alimentos e a proteção da saúde pública em nível global.

Referências

1. Liu, Y.; Wu, F. Global Burden of Aflatoxin-Induced Hepatocellular Carcinoma: A Risk Assessment. Environ Health Perspect. 2010, 118(6), 818–824.
2. Eskola, M.; et al. Worldwide contamination of food crops with mycotoxins: a review. Food Control. 2020, 112, 107144.
3. Ramos, A.J.; Hernández, E.; Sanchis, V. Occurrence of mycotoxins in cereals and cereal-derived food products. Food Chem Toxicol. 2008, 46, 35–39.
4. Reis, T.A.; et al. Micotoxins in Latin America: occurrence, exposure and risk assessment. Toxins (Basel). 2021, 13(4), 253.
5. MDPI – Toxins Journal. Detection of Mycotoxins in Cereal Grains and Nuts Using Machine Learning Integrated Hyperspectral Imaging: A Review. 2025, 17(5), 219.
6. Fortune Business Insights. Mycotoxin Testing Market – Global Forecast to 2030.
7. Revista Cultivar. Teste rápido de aflatoxina em grãos chega ao Brasil.