Gli scienziati della Penn State scoprono i tannini di quercia che danno forma al sapore del vino grazie al machine learning

I ricercatori della Penn State University hanno sviluppato un nuovo metodo per identificare e caratterizzare chimicamente i tannini specifici delle botti di rovere che contribuiscono al sapore e alla sensazione in bocca del vino. Per secoli, i produttori di vino hanno invecchiato il vino in botti di rovere, che sono note per conferire sapori come vaniglia, spezie, caramello e fumo. Finora, tuttavia, gli scienziati hanno faticato a individuare i tannini - composti presenti sia nella buccia dell'uva sia nel legno di quercia - responsabili di questi sapori distinti.

Il team di ricerca, guidato da Misha Kwasniewski, professore associato di scienze alimentari presso il College of Agricultural Sciences della Penn State, ha utilizzato analisi chimiche avanzate combinate con l'apprendimento automatico per "rilevare le impronte digitali" dei singoli tannini nel vino. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Food Chemistry. Il nuovo approccio consente agli scienziati di separare miscele complesse di tannini, identificarne i componenti molecolari e quantificarli anche a basse concentrazioni.

I metodi tradizionali per identificare i tannini prevedevano la loro scomposizione con l'acido, che spesso danneggiava i composti prima di poterli misurare con precisione. Il team della Penn State ha invece utilizzato una tecnica chiamata frammentazione in-source con uno spettrometro di massa. Questo strumento scompone i tannini in frammenti molecolari e rileva la firma chimica unica di ciascun frammento. Queste firme formano un'impronta digitale in grado di distinguere i tannini dell'uva da quelli della quercia.

Poiché i tannini possono combinarsi in miliardi di modi, i ricercatori si sono rivolti all'apprendimento automatico, una forma di intelligenza artificiale, per ordinare i dati complessi e identificare quali combinazioni sono presenti nei diversi vini. Il laboratorio di Kwasniewski ha sviluppato un modello di apprendimento automatico che continua a espandere la sua capacità di riconoscere nuove classi di tannini. L'obiettivo è capire meglio come questi composti influenzino il sapore, la bioattività e la biochimica delle piante.

Lo studio si è concentrato sui tannini idrolizzabili - quelli che possono essere scomposti dall'acqua - presenti nel legno di quercia e trasferiti nel vino durante l'invecchiamento in botte. Tra questi vi sono gli ellagitannini, comuni nel legno di quercia e influenti sull'invecchiamento e sulla struttura del vino, e i gallotannini, presenti sia nel legno che nella buccia dell'uva, che contribuiscono all'amarezza e all'astringenza.

La ricerca è stata condotta in collaborazione con Gallo, un'azienda vinicola californiana che ha fornito alcuni dei 22 vini rossi e dei 20 bianchi analizzati. Il team ha anche sperimentato 15 prodotti commerciali a base di trucioli di quercia che rappresentano il rovere francese, ungherese e americano, i tre tipi principali utilizzati per le botti di vino. Aggiungendo questi trucioli ai campioni di vino, è stato possibile confrontare l'effetto delle diverse querce sui livelli di tannini idrolizzabili.

I risultati hanno mostrato che il rovere francese conteneva le concentrazioni più elevate di ellagitannini e gallotannini, seguito dal rovere ungherese e da quello americano. Le differenze tra i tipi di rovere sono probabilmente dovute alle loro origini botaniche, al contenuto di tannini nativi e alle pratiche di bottaizzazione, come la stagionatura del legno o la piegatura delle doghe con il fuoco o il vapore.

I ricercatori hanno anche studiato come la tostatura - il processo di riscaldamento dell'interno delle botti - modifichi la composizione chimica del legno. La tostatura scompone i tannini duri in composti più morbidi e caramellizza gli zuccheri nel legno, alterando le proprietà sensoriali del vino.

Yanxin Lin, che ha recentemente conseguito un dottorato in scienze alimentari alla Penn State ed è ora borsista post-dottorato alla UC Davis, è stato il primo autore dello studio. Hanno contribuito anche Bruce Pan, Robert "Qiang" Sui e Ping Yu di Gallo. Il progetto ha ricevuto il sostegno del Crouch Endowment for Viticulture, Enology, and Pomology Research del Penn State's College of Agricultural Science, dell'American Vineyard Foundation e dell'U.S. Department of Agriculture's National Institute of Food and Agriculture.

Questa ricerca segna un passo significativo verso la comprensione del modo in cui composti specifici provenienti sia dall'uva che dalle botti di quercia modellano il profilo gustativo del vino. Utilizzando l'apprendimento automatico per analizzare le impronte chimiche complesse, gli scienziati sperano di dare ai produttori di vino un maggiore controllo sullo sviluppo del sapore durante l'invecchiamento.