La investigación de Diego Hernández en la UPCT demuestra la utilidad de la IA en la optimización de alimentos
Los modelos de aprendizaje automático, una herramienta clave de la Inteligencia Artificial (IA), han demostrado su potencial en el diseño y análisis de alimentos. Así lo concluye la tesis doctoral de Diego Hernández Prieto, presentada en la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), que ha estudiado la biodisponibilidad de compuestos antioxidantes en bebidas saludables elaboradas a base de cítricos y maqui, una baya chilena con propiedades antioxidantes. Además, el estudio optimizó las condiciones de almacenamiento para maximizar los beneficios nutricionales de estas bebidas.
Optimización de compuestos bioactivos con técnicas avanzadas
La investigación utilizó simulaciones basadas en IA para determinar las mejores combinaciones de procesado, temperatura y endulzante, logrando alargar la vida útil de los compuestos bioactivos. Los resultados destacaron que:
- El tratamiento térmico maximizó la concentración inicial de antocianinas, pigmentos antioxidantes clave.
- El tratamiento de alta presión hidrostática resultó en mayores concentraciones de vitamina C, esencial para el sistema inmunológico.
- El edulcorante estevia ralentizó la degradación de metabolitos en comparación con otros endulzantes como la sucralosa.
Resultados sobre la biodisponibilidad y diferencias por sexo
El estudio incluyó un grupo de voluntarios que consumieron la bebida durante dos meses, revelando diferencias significativas en la biodisponibilidad de los compuestos antioxidantes según el sexo. Por ejemplo, el ácido cafeico mostró una mayor disponibilidad en hombres que en mujeres tras el consumo prolongado. Estos resultados, combinados con los modelos predictivos desarrollados, abren la puerta a la creación de bebidas adaptadas a las necesidades específicas de distintos grupos humanos.
“Las técnicas desarrolladas en esta tesis permitirán diseñar bebidas que se adapten mejor a las necesidades nutricionales de diferentes personas, avanzando hacia la nutrición personalizada”, explica Diego Hernández Prieto, autor de la tesis.
Colaboración científica y aplicaciones futuras
El trabajo fue realizado en colaboración con el CEBAS-CSIC y dirigido por Cristina García Viguera, junto a los codirectores José Alberto Egea Larrosa y Alberto Garre Pérez. Además, contó con financiación del proyecto MODELSANO a través del Ministerio de Ciencia e Innovación, la Agencia Estatal de Investigación y el Fondo Social Europeo.
La tesis no solo destaca el impacto de la IA en la alimentación saludable, sino que también establece un precedente para futuras investigaciones en nutrición personalizada. Estas herramientas podrían revolucionar la industria alimentaria, promoviendo el desarrollo de productos que maximicen los beneficios para la salud y se adapten a las necesidades individuales de los consumidores.
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