Uma nova metodologia desenvolvida por cientistas brasileiros e italianos est\u00e1 revolucionando a forma de identificar milho transg\u00eanico. Combinando espectroscopia de plasma induzida por laser (Libs) e algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning)<\/em>, pesquisadores da Embrapa <\/a><\/strong>e de quatro universidades brasileiras, junto a um instituto da It\u00e1lia, criaram um sistema r\u00e1pido, acess\u00edvel e preciso para diferenciar gr\u00e3os modificados geneticamente de variedades convencionais.<\/p>\n Atualmente, a detec\u00e7\u00e3o de alimentos transg\u00eanicos \u00e9 feita com a t\u00e9cnica de PCR (rea\u00e7\u00e3o em cadeia da polimerase), um m\u00e9todo preciso, mas caro e demorado. O novo sistema busca ser uma alternativa eficiente, sobretudo em contextos onde agilidade e baixo custo s\u00e3o cruciais, como nos processos de fiscaliza\u00e7\u00e3o, exporta\u00e7\u00e3o e certifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n A t\u00e9cnica Libs analisa a composi\u00e7\u00e3o elementar dos gr\u00e3os, identificando elementos como carbono, nitrog\u00eanio, ferro e pot\u00e1ssio. O grande desafio foi encontrar marcadores espec\u00edficos entre amostras com composi\u00e7\u00f5es similares. Para isso, os pesquisadores recorreram \u00e0 intelig\u00eancia artificial, com algoritmos capazes de diferenciar as amostras por meio de an\u00e1lises multivariadas.<\/p>\n \u201cConseguimos classificar amostras de milho com base em diferen\u00e7as sutis em sua composi\u00e7\u00e3o qu\u00edmica, algo praticamente imposs\u00edvel sem o uso de machine learning\u201d, afirma Matheus Cicero Ribeiro, autor do estudo. A pesquisa foi realizada no programa de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Ci\u00eancia dos Materiais da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS<\/a>), com orienta\u00e7\u00e3o do professor Bruno Marangoni e apoio da Embrapa Instrumenta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<\/div>\n Foram analisadas 160 amostras de milho \u2014 quatro variedades transg\u00eanicas e duas convencionais. Essa foi a primeira vez que se testou um protocolo de valida\u00e7\u00e3o externa com a t\u00e9cnica Libs para esse fim, o que aumentou a confiabilidade dos resultados. O carbono foi o elemento que mais contribuiu para a diferencia\u00e7\u00e3o entre os tipos de milho.<\/p>\n Para D\u00e9bora Milori, coordenadora do Laborat\u00f3rio Nacional de Agrofot\u00f4nica da Embrapa, a inova\u00e7\u00e3o representa um salto na rastreabilidade e controle de qualidade dos alimentos. \u201cEssa tecnologia permite identificar a origem do produto de forma r\u00e1pida, barata e segura, beneficiando produtores, consumidores e \u00f3rg\u00e3os de controle\u201d, afirma.<\/p>\n Al\u00e9m de laborat\u00f3rios de alimentos e \u00f3rg\u00e3os reguladores, empresas de biotecnologia e a ind\u00fastria agroalimentar podem se beneficiar com o m\u00e9todo. \u201cEle aumenta a seguran\u00e7a na cadeia alimentar, al\u00e9m de permitir ao consumidor fazer escolhas mais conscientes sobre o que consome\u201d, refor\u00e7a Marangoni.<\/p>\n O pr\u00f3ximo passo ser\u00e1 ampliar a base de dados com amostras de outras regi\u00f5es do Brasil, para treinar ainda mais os algoritmos. A equipe tamb\u00e9m planeja desenvolver vers\u00f5es port\u00e1teis do equipamento, viabilizando testes em campo e facilitando o uso em larga escala.<\/p>\n Se padronizada, a metodologia poder\u00e1 ser aceita por ag\u00eancias reguladoras, integrando os processos de controle de qualidade e certifica\u00e7\u00e3o de transg\u00eanicos. Para os pesquisadores, a tecnologia representa uma nova fronteira para a seguran\u00e7a alimentar e a rastreabilidade no agroneg\u00f3cio brasileiro.<\/p>\n<\/p><\/div>\nComo funciona a t\u00e9cnica<\/h2>\n
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