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¿Puede el aroma del vino explicarse con una ecuación química?
Vicente Ferreira
Departamento de Química Analítica. Grupo de Cromatografía
Laboratorio de Análisis del Aroma y Enología. Facultad de Ciencias
Universidad de Zaragoza (España)
El aroma del vino es muy complejo, hasta el punto que ha sido clasificado en el grupo de aromas que no pueden ser reconstituidos por mezcla de los componentes químicos que los forman. El pobre balance de las investigaciones realizadas en el último tercio del siglo pasado corroboran esta afirmación: a pesar de haber identificado más de 800 compuestos en la fracción volátil del vino, apenas se podía interpretar la percepción mediante la composición química. A modo de ejemplo, en uno de los libros de texto de química de alimentos más autorizado, el vino está clasificado en el grupo de productos complejos, cuyo aroma no puede ser reproducido fielmente, a pesar de emplear un gran número de compuestos volátiles; lo cierto es que, tras muchos años de investigaciones, no es hasta 1976 cuando se publica una descripción que incluye algo más de 600 componentes identificados en la fracción volátil del vino, y los 800 no se alcanzan hasta 1989. Dos años más tarde, uno de los autores más importantes en el estudio del aroma del vino, el francés Patrick Étievant concluye con un balance sumamente negativo, casi catastrófico, acerca del éxito que se había tenido en las últimas décadas en la interpretación del aroma del vino. A pesar de la gran inversión realizada por desarrollar e interpretar los aromas más representativos de un vino, el problema es que aún no se conocía el papel ejercido exactamente por cada componente. Esta situación ha sido superada, en gran parte, merced a una serie tanto de cambios conceptuales como de progresos científicos y tecnológicos.

¿Cuáles han podido ser las causas de la imposibilidad de interpretar los aromas del vino?

Las causas de este «fracaso» han sido estudiadas también por Patrick Étievant. A principios de la década de los noventa apuntó en una amplia revisión dos causas: la primera se basa en que todavía podría haber elementos clave por identificar y cuantificar, y la segunda es que no se había abordado suficientemente bien el carácter multivariante del problema.

De la primera respuesta, hoy día sabemos que, en realidad, en aquel momento (entre 1989 y 1991) estaban prácticamente identificados todos los aromas más representativos del vino con la excepción de tres o cuatro tioles muy importantes. El problema no era, por tanto, la falta de información, sino el exceso de la misma: ¿quién es capaz de analizar 800 componentes?

En cuanto a la segunda cuestión, el carácter multivariante, es cierto que en aquel momento faltaban herramientas y conceptos multivariantes que permitieran abordar este estudio más sistemáticamente; ello explica, por ejemplo, por qué solamente se lograron éxitos en aquellas situaciones en las que el aroma causante de un impacto, el aroma del compuesto, era prácticamente idéntico al aroma del vino, como es el caso de los moscateles y de las metoxipirazinas y las notas a pimiento verde en los vinos de la variedad cabernet.

¿Cuáles son los cambios metodológicos y de paradigma que han permitido superar esta situación a partir o durante la década de los noventa?

El uso de técnicas de GC-O (Gas Chromatography-Olfactometry), es decir cromatografía de gas acoplada con detección olfatométrica, dirigidas a jerarquizar los compuestos volátiles con mayores posibilidades de ejercer algún tipo de impacto, ha permitido aislar, identificar y cuantificar los componentes más importantes del vino. Asimismo, se han introducido nuevos métodos para medir el efecto sensorial de un componente, técnicas que estudian la relación entre la información química y la sensorial; fundamentalmente, se trata de los denominados ensayos de reconstitución y omisión y de los modelos de regresión multivariante, basados en algoritmos PLS (Partial Least Square Regresión).

¿Cuáles son los frutos de este cambio de estrategia?

La jerarquización de los odorantes más importantes de numerosos vinos ha permitido reducir los 800 compuestos, a un número bastante más razonable de 40 o 50 odorantes que se identifican como los potencialmente más activos. Ello facilita al investigador analítico la posibilidad de cuantificar y controlar dichos componentes. Por otro lado, se ha logrado reconstituir –al menos, hasta el momento– aromas de tres vinos: a) gewürztraminer; b) schreube, a cargo del alemán Guth; y c) el aroma de un rosado de garnacha, que ha sido reconstituido recientemente por el grupo de investigación  del Laboratorio de Análisis del Aroma y Enología, de la Universidad de Zaragoza.

Los ensayos de omisión de estos vinos consisten en ir eliminando uno a uno los distintos componentes de una mezcla (conseguida a partir de pruebas de aromas que imitan al vino) con el objetivo de medir o verificar cuál es el efecto sensorial que la eliminación de un componente tiene sobre el aroma global. Este método ha funcionado muy bien, tal como ya se ha mencionado, en los casos de vinos relativamente sencillos con un fuerte aroma y una determinada  nota muy destacada, como serían los casos a, b y c que acabamos de indicar, pero en cambio son muy problemáticos en ensayos dirigidos a interpretar el aroma de los vinos tintos, cuyo atributo especial es oler a muchas cosas y a ninguna en particular.

¿Por qué no funcionan bien los ensayos de omisión de vinos complejos?

Estamos ante una realidad que, prácticamente, pertenece al mundo de la perfumística, por que en las mezclas aromáticas complejas la eliminación de uno de sus componentes no ejerce un efecto significativo sobre el aroma global. Ello ocurre porque son varios los componentes que, de manera aditiva, sinérgica o antagónica, actúan sobre cada descriptor aromático de forma que la eliminación causa un efecto pobre, difícilmente reconocible y evaluable. Esto obliga a dar un salto hacia delante; de lo que se trata es de medir cuál es el grado de relación del compuesto con una nota aromática y, así, distinguir distintos grados de relación: por ejemplo, de dominio, o predominio, si el aroma del componente coincide con el de la nota aromática (caso del aroma del moscatel con el linalol). Una relación de pseudodominio consistiría en identificar no el aroma del compuesto puro, sino un atributo primario del mismo; como es el caso de la whiskylactona y del aroma a madera. En este ejemplo en que el vino no huele a whiskylactona, pero sí huele a algo que está en la whiskylactona, podríamos hablar de un contribuyente neto si un atributo aromático primario del compuesto potencia la nota aromática; y secundario si contribuye un atributo aromático secundario del compuesto, como el olor dulce de un cierto aroma. Por último, también se puede detectar un grado de relación negativa o destructiva, en aquellos casos en que el aroma de un componente interfiere en la percepción de otros aromas.

Algunas de las dificultades con las que nos encontramos consisten, por ejemplo, en que aún no comprendemos claramente cómo interactúan los componentes de una mezcla compleja para generar una nueva experiencia sensorial. Estos problemas han sido resueltos mediante la construcción de modelos estadísticos que relacionan la composición química con la percepción aromática, pero los modelos estadísticos tienen como inconveniente el tamaño de muestras que precisan. Muy recientemente se han presentado modelos basados en el algoritmo PLS que permiten una explicación y predicción altamente satisfactoria de las notas aromáticas más importantes de los vinos tintos jóvenes, crianza y reserva.

Un caso práctico
En la Universidad de Zaragoza se ha llevado a cabo una investigación sobre la modelización quimiométrica de los aromas de los vinos tintos. En el estudio se han incluido 67 vinos, tanto jóvenes como de crianza y de reserva, cuyos aromas han sido descritos por los 50 catadores expertos que participaron en el mismo.

Tras realizar la recodificación de los descriptores (evaluando el número de veces que un descriptor es citado), se analizaron químicamente 74 componentes aromáticos; se practicaron distintas cribas de los datos sensoriales y químicos, y finalmente se llevó a cabo una modelización por un sistema basado en el algoritmo PLS. Está previsto que más adelante el ensayo se amplíe a otros tipos de modelo más complejos.

Algunos de los resultados que estos modelos nos han permitido obtener son, por ejemplo, el descriptor de madera-vainilla, en el cual conseguimos un coeficiente de regresión de 0,72 en la validación y como puede verse en la tabla I se confirma que no hay un único componente, sino que son varios (whiskylactona, vainillina y eugenol) los que tienen coeficientes de regresión máximos; otros los tienen más bajos (beta-ionona) y obviamente no huelen a madera, aunque contribuyen al resultado del aroma global. Otra serie de componentes muy importantes como los etilfenoles por ejemplo (etilguaiacol, etilfenol) y el fenilacetaldehído tienen un efecto contrario.

En la tabla II, se muestran los resultados del descriptor de frutas, uno de los atributos más valorados en los vinos tintos. En este caso, la beta-damascenona es el compuesto que parece tener mayor carga, junto a otros componentes que actúan de forma secundaria potenciando este aroma, como la propia vainilla, el vanillato de metilo y la acetoína, por razones que desconocemos. De nuevo, los etilfenoles y el fenilacetaldehído, además de los ácidos grasos, juegan en contra de la percepción. Así, los coeficientes de regresión en el caso de la nota fruta pasan a un 0,81, con un 66 % de la varianza explicada. Se han conseguido modelos similares en vinos jóvenes; en la tabla III se muestran algunos ejemplos.

Conclusión

A pesar de que todavía quedan muchos interrogantes por resolver puede decirse –en alusión al interrogante planteado en el título del artículo– que el aroma de un vino, y por ende el de cualquier producto, puede o podrá resolverse con una ecuación química. Por primera vez en la historia, se dispone de la tecnología, el conocimiento y las herramientas para construir modelos con posición de aroma. Aunque las primeras aproximaciones se hayan aplicado a modelos lineales poco complejos, hay que seguir avanzando en el desarrollo de la modelización no lineal. Hacerlo en paralelo con otras disciplinas científicas asociadas, como la fisiología y la neurofisiología o las ciencias sensoriales en general, es tarea de todos.

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Tabla I  Descriptor de madera-vainilla

Compuesto

CRV

Acetaldehído

- 0,672

Acetato de isoamilo

- 0,481

Z-whiskylactona

0,989

Vanillina

0,889

Beta-ionona

0,394

4-etilguaiacol

- 0,633

Eugenol

0,872

4-etilfenol

- 0,744

Fenilacetaldehído

- 0,537

Vanillato de etilo

0,567

CRV: coeficiente de regresión de la validación

 

Tabla II  Descriptor de frutas

Compuesto

CRV

Acetoína

 0,388

c-3-hexenol

- 0,723

Beta-damascenona

0,594

Vanillina

0,257

Vanillato de metilo

 0,419

4-etilguaiacol

- 0,457

4-etilfenol

- 0,533

Isoeugenol

 0,173

Fenilacetaldehído

- 0,544

s2 (ácidos grasos C6-C8)

- 0,701

CRV: coeficiente de regresión de la validación

 

Tabla III  Otros descriptores

 

Descriptor

r2 de validación

% varianza

Positivos

Negativos

Fruta pasa

0,81

66

Isoésteres, beta-ionona, acetoína, vanillato

Guaiacol, propilguaiacol, isoeugenol

Fruta del bosque

0,68

48

Diacetilo, vanillato, beta-ionona

4-etilguaiacol, 4-etilfenol, fenilacetaldehído, c-3-hexenol

Tostado

0,77

71

Guaiacol, metionol, c-3-hexenol, beta-damascenona, isoeugenol

Vainillina, isoésteres, alcoholes de fusel

Cuero-animal

0,79

62

4-etilfenol, 4-etilguaicol, 4-propilguaiacol, guaiacol, alcoholes de fusel, c-3-hexenol, metionol

Vainillina, beta-damascenona, acetoína

Madera vieja

0,73

56

Fenilacetaldehído

Vainillina, vanillato, isoeugenol, alcoholes de fusel

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