Stagionatura e altitudine modificano il profilo chimico del Parmigiano Reggiano grattugiato. È quanto emerge da una ricerca condotta su 60 campioni e pubblicata sulla rivista internazionale Food Chemistry, con Pier Paolo Becchi primo autore. Lo studio, coordinato dal professor Luigi Lucini dell’Università Cattolica del Sacro Cuore, è stato realizzato in collaborazione con il Consorzio del Formaggio Parmigiano Reggiano.
Il disegno sperimentale ha incluso formaggi con stagionature di 12, 24 e 36 mesi, provenienti da caseifici di pianura e di montagna. Per valutare anche l’effetto della presenza di crosta nei campioni grattugiati, i sei millimetri più esterni della forma sono stati separati dalla pasta e impiegati per preparare campioni contenenti lo 0, 18, 23, 30 e 100% di crosta. Il 18% rappresenta il limite massimo ammesso nel prodotto grattugiato.
Dopo l'applicazione del protocollo di estrazione, i campioni sono stati analizzati mediante cromatografia liquida accoppiata allo spettrometro di massa ad alta risoluzione Q Exactive Focus Orbitrap. L’analisi ha consentito di annotare 2.739 potenziali metaboliti attraverso il confronto con specifiche librerie spettrali. L’elaborazione statistica ha quindi valutato l’impatto dei tre fattori considerati e delle loro interazioni sul profilo chimico del formaggio.
Tra i fattori analizzati, la stagionatura è risultata quello con il maggiore impatto sulla composizione. Le differenze tra i campioni a 12, 24 e 36 mesi hanno riguardato soprattutto amminoacidi, piccoli peptidi e derivati lipidici, in coerenza con i processi di proteolisi e lipolisi che caratterizzano la maturazione del formaggio.
Il machine learning distingue i formaggi di montagna
Uno degli aspetti innovativi del lavoro è rappresentato dall’applicazione del machine learning ai dati metabolomici. I modelli sviluppati attraverso l’algoritmo Random Forest hanno permesso di classificare i formaggi in funzione dell’altitudine di produzione, distinguendo quelli provenienti dai caseifici di montagna da quelli prodotti in pianura con una capacità predittiva superiore al 90%.
Tra i 17 composti discriminanti individuati dai modelli sono emersi metaboliti di origine vegetale e marcatori riconducibili alle differenze nell’alimentazione delle bovine tra i sistemi produttivi di montagna e di pianura. Un risultato che apre nuove prospettive per lo sviluppo di strumenti analitici a supporto della tracciabilità e della valorizzazione delle produzioni di montagna.
La crosta come indicatore nei campioni grattugiati
Lo stesso approccio è stato applicato alla predizione del contenuto di crosta nei campioni grattugiati, con l’obiettivo di distinguere quelli conformi al limite del 18% stabilito dal Disciplinare da quelli con percentuali superiori. I modelli hanno fornito risultati promettenti nella classificazione dei campioni, anche se l’ampia variabilità delle percentuali di crosta considerate ha inciso sulle prestazioni predittive.
Alla classificazione hanno contribuito composti appartenenti alla classe dei lisofosfolipidi, associati ai fenomeni di ossidazione favoriti dall’esposizione della crosta all’aria e all’umidità, e il galattitolo, individuato come marcatore del livello di inclusione della crosta e collegato alle differenze nella distribuzione delle popolazioni microbiche tra crosta e pasta durante la stagionatura.
Nei prodotti commerciali, le predizioni ottenute dai dati metabolomici hanno mostrato una buona concordanza con le stime ottenute mediante spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR). Per consolidarne l’applicabilità sarà tuttavia necessaria una validazione su un numero più ampio di campioni, con percentuali di crosta concentrate nell’intervallo prossimo alla soglia stabilita dal Disciplinare.
Il lavoro è stato realizzato da Pier Paolo Becchi, Gabriele Rocchetti, Pascual García-Pérez, Sara Michelini, Valentina Pizzamiglio e Luigi Lucini. Il valore scientifico della pubblicazione è stato inoltre riconosciuto nell’ambito delle Borse Portus 2025, promosse dalla Fondazione Enrica e Romeo Invernizzi, con l’assegnazione a Pier Paolo Becchi di una delle cinque borse da 5.000 euro destinate ai dottorandi Agrisystem autori di ricerche pubblicate su riviste internazionali ad alto impatto.
Qui il link al paper scientifico: https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.138938