Un modelo afina el aroma del vino al predecir mezclas de terpenos

Un equipo de la Northwest A&F University, en China, ha desarrollado un método para predecir la intensidad aromática de mezclas de terpenos en vinos, un avance que puede ayudar a ajustar con más precisión los perfiles florales y frutales durante la elaboración. El trabajo se publicó este miércoles, 15 de julio, en la revista npj Science of Food.

Los terpenos son compuestos clave en el aroma del vino. Según los autores, su papel es especialmente relevante en las notas florales y frutales, y conocer cómo interactúan entre sí permite modular esos aromas mediante cambios en la concentración de cada compuesto.

La investigación analizó 28 terpenos en tres matrices distintas: vino tinto, vino blanco y un vino modelo. El equipo midió sus umbrales olfativos, es decir, la concentración mínima a partir de la cual un olor puede percibirse. Los resultados muestran un rango muy amplio, desde 2,7 microgramos por litro hasta 4,0 miligramos por litro.

El estudio observó además que los umbrales olfativos seguían un mismo orden en las tres matrices: eran más altos en vino tinto que en vino blanco, y más altos en vino blanco que en el vino modelo. Eso implica que un mismo compuesto necesita mayor concentración para ser percibido en tinto que en blanco.

Los investigadores también encontraron diferencias según la estructura química. Los terpenos lineales presentaron notas florales y frutales y umbrales olfativos más bajos, mientras que los terpenos cíclicos se asociaron con aromas herbales y amaderados.

Para evaluar cómo se combinan estos compuestos, el equipo estudió 105 mezclas binarias. El análisis perceptivo mostró efectos de sinergia en el 35% de los casos, efectos de refuerzo en el 50% e inhibición en el 13%. En las mezclas ternarias, los autores observaron sinergias más intensas.

A partir de esos datos, los investigadores establecieron una relación unificada entre la intensidad del olor y el logaritmo del valor de actividad odorante. Después compararon tres modelos predictivos y concluyeron que el modelo vectorial modificado fue el más preciso tanto para mezclas binarias como para mezclas con varios componentes.

Hongcong Song, Wenyan Li, Xingjie Wang, Aihua Li y Yongsheng Tao firman el trabajo. Los autores sostienen que estos resultados aportan una base teórica para una modulación más precisa del aroma en mezclas de vino basadas en terpenos.

La utilidad práctica va más allá del laboratorio. Si estos modelos se incorporan a procesos de elaboración, bodegas y otros productores de bebidas aromáticas podrían tomar decisiones menos dependientes solo de la cata y más apoyadas en mediciones objetivas para ajustar perfiles terpénicos y calidad aromática. Esa aplicación potencial encaja con una línea de trabajo orientada a una elaboración de mayor precisión.

El estudio fue realizado por personal del College of Enology y del College of Food Science and Engineering de la Northwest A&F University, junto con el laboratorio clave de viticultura y vinificación de Shaanxi y una estación experimental situada en la ladera oriental de la montaña Helan, en Ningxia. Los autores declaran no tener intereses contrapuestos.