Estudo da Universidade de Johannesburgo investiga o potencial de planta sul-africana para conservação de frutas

O Professor Favole, que ocupa os cargos de presidente do SARChI para Pesquisa em Conservação Sustentável e Processamento Agrícola (SPAR) e diretor do Centro de Pesquisa de Pós-Colheita e Processamento Agrícola (PARC) no Departamento de Botânica e Biotecnologia da UJ, enfatiza a existência de problemas de saúde que requerem mais estudo. Por exemplo, especialistas europeus concluíram que o químico amplamente utilizado fludioxonil viola critérios relacionados ao impacto no sistema hormonal humano. Na opinião do Professor Favole, a indústria de produtos frescos necessita de soluções mais seguras e eficazes que permitam reduzir a dependência química, gerenciar a resistência e ajudar os exportadores a cumprir as exigências de mercado em mudança.

Seleção e Desenvolvimento da Base

Um caminho para o desenvolvimento de novas soluções é o uso de óleos essenciais de plantas. É aqui que entra na pesquisa a planta sul-africana local. O Helichrysum splendidum foi escolhido porque seu óleo essencial demonstrou propriedades antifúngicas e antioxidantes promissoras em estágios iniciais da pesquisa, quando foi testado contra patógenos isolados das culturas de frutas selecionadas. A planta também se destaca por sua resiliência e rápido crescimento, o que pode contribuir para uma produção sustentável.

Favole relatou que eles colaboram com uma empresa no Cabo Ocidental que produz óleos essenciais de plantas locais em escala industrial, garantindo um fornecimento confiável e estável, o que aumenta as chances de implementação comercial. No entanto, este óleo essencial tem problemas inerentes: ele evapora facilmente, perde eficácia durante o armazenamento e mistura-se mal com água. Além disso, a maioria das pessoas acha que o sabor e o cheiro são muito fortes quando usado em quantidade suficiente para manter a frescura de frutas e vegetais.

Tecnologia de Encapsulação

Para resolver os problemas de odor, sabor e outras dificuldades, os pesquisadores aplicaram um método conhecido como 'encapsulação'. A encapsulação torna o óleo mais fácil de manusear e aumenta sua estabilidade. Como explica Mr. Yusuf Mukaila, doutorando do SPAR e PARC, a encapsulação é semelhante à transformação de leite líquido em pó de leite seco para café, onde o líquido é convertido em uma forma seca, mais fácil de armazenar, transportar e misturar quando necessário.

Mukaila acrescentou que a estrutura de suporte em seu pó é formada por quitosana e proteína do soro. Essa estrutura protege as gotículas de óleo nas partículas do pó contra evaporação ou degradação, além de facilitar a mistura do pó com água. A próxima etapa foi determinar a 'receita' ideal para a encapsulação, que deveria proteger as gotículas de óleo da evaporação e garantir a liberação lenta, mas constante, do óleo para proteger as frutas frescas da deterioração. Esses testes foram realizados exclusivamente em condições laboratoriais controladas, e as receitas ainda não foram testadas em frutas.

Testagem e Treinamento de IA

Em vez disso, os pesquisadores realizaram testes contra o fungo Penicillium digitatum, que causa mofo verde — uma doença grave pós-colheita de citros. Mukaila observou que este fungo serviu como um substituto útil para uma das causas da deterioração das frutas, mas não para todo o fruto. O próximo passo será testar a melhor formulação no produto real. No entanto, esses experimentos em placas de Petri permitiram comparar cada 'receita' em pó sob condições idênticas e obter dados limpos e confiáveis para modelos de aprendizado de máquina (IA). Para obter um volume de dados suficiente para treinar e testar modelos de IA, o pesquisador pós-doutorado Dr. Kabiru Jimo criou 20 'receitas' de encapsulamento diferentes. Cada receita continha uma proporção diferente de óleo essencial, quitosana e proteína de soro. Cada receita foi testada três vezes simultaneamente contra Penicillium digitatum em placas de Petri. Os pesquisadores usaram os resultados dos testes para treinar os modelos de IA sobre a interação dos ingredientes. Em seguida, um modelo de IA conseguiu prever a 'receita' ideal com maior potencial para a conservação de frutas frescas. Finalmente, eles testaram a 'receita ideal sugerida pela IA' e descobriram que as previsões da IA foram mais de 94% precisas.

Próximos Passos da Pesquisa

O Professor Favole informou que, na próxima fase, os pesquisadores realizarão testes do pó otimizado por IA em frutas reais sob condições realistas de armazenamento e transporte. Eles avaliarão o grau de apodrecimento, perda de peso, firmeza, cor, sabor e odor para determinar se o pó pode prolongar a vida útil sem comprometer a qualidade das frutas.