Los avances en el ámbito de la Inteligencia Artificial (IA) han comenzado a transformar el diseño y análisis de alimentos, tal como se evidencia en la tesis de Diego Hernández Prieto, realizada en la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). Este trabajo investiga la biodisponibilidad de compuestos saludables presentes en bebidas elaboradas con cítricos y maqui, una baya originaria de Chile que destaca por sus propiedades antioxidantes.
A través de modelos de aprendizaje automático, Hernández Prieto ha logrado optimizar las condiciones de almacenamiento y procesado de estas bebidas. Las simulaciones realizadas durante su investigación permitieron identificar combinaciones óptimas de procesado, temperatura y tipo de endulzante, lo que contribuyó a prolongar la vida útil de los compuestos bioactivos. Por ejemplo, el tratamiento térmico mejoró la concentración inicial de antocianinas, mientras que el uso de alta presión hidrostática incrementó los niveles de vitamina C. Además, se observó que el edulcorante estevia ralentiza ligeramente la degradación de los metabolitos analizados.
Análisis del Consumo y Resultados Significativos
Un grupo de voluntarios participó en un estudio donde consumieron esta bebida saludable diariamente durante dos meses. Los resultados revelaron una relación significativa entre la biodisponibilidad de ciertos compuestos bioactivos y el sexo del consumidor, así como el impacto de edulcorantes como la estevia o la sucralosa. En particular, el ácido cafeico mostró variaciones en su biodisponibilidad entre hombres y mujeres tras el consumo de las bebidas.
Utilizando modelos predictivos basados en aprendizaje automático, la tesis proporciona una herramienta para anticipar la biodisponibilidad de fitonutrientes como flavanonas y antocianos después del consumo prolongado. “Las técnicas desarrolladas en esta investigación permitirán diseñar nuevas bebidas adaptadas a las necesidades nutricionales específicas de diferentes grupos humanos, promoviendo así la conocida como nutrición personalizada”, afirma Hernández Prieto.
Colaboración y Apoyo Institucional
La tesis fue realizada en colaboración con el CEBAS-CSIC, bajo la dirección de Cristina García Viguera, con José Alberto Egea Larrosa y Alberto Garre Pérez como codirectores. Esta investigación contó con el apoyo del Ministerio de Ciencia e Innovación, así como del Fondo Social Europeo a través del proyecto MODELSANO.
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