Metodi di identificazione di adulterazioni nello zafferano

This paper takes a look at the ever-growing search for quality and safety with regard to the world's most expensive spice: saffron, the spice obtained from the stigmas of Crocus sativus L. flowers. The great economic value of saffron has always led those who sell it to the temptation of being able to make more money by increasing the volume of the spice through adulteration. This practice has accompanied the history of the spice since ancient times and shows no signs of stopping. The increase in consumer demand meant that it is necessary to develop ready-made analytical techniques to analyse and guarantee the authenticity and genuineness of the spice. Adulteration can occur with a wide range of substances, both natural and artificial. ISO 3632 defines the quality categories and the analyses to be carried out to assess it but does not describe analytical techniques and methods for the detection of adulterants. Various techniques have been considered; however, they all possess advantages and disadvantages. Nowadays techniques have good potential if taken individually but combined they succeed in giving the best. Genetic analysis techniques have proved able to distinguish undesirable components from other species but are useless in the search for different parts of the same plant. A recent method based on machine learning mechanisms has shown promising, opening the door to possible direct consumer involvement on adulteration and fraud detection directly through a smartphone application. This thesis is proposed as a window into the various techniques used to search for the presence of foreign components of the spice as well as evaluate their effectiveness and criticality.

L’elaborato pone uno sguardo sulla sempre più crescente ricerca di qualità e sicurezza nei confronti della spezia più costosa del mondo: lo zafferano, la spezia ottenuta dagli stimmi dei fiori di Crocus sativus L. Il grande valore economico dello zafferano ha sempre generato in chi la vendeva la tentazione di poter guadagnare di più, aumentando il volume della spezia grazie alla adulterazione. Questa pratica ha da sempre accompagnato la storia della spezia fin dai tempi più antichi e non accenna a fermarsi. L’aumento della richiesta da parte dei consumatori ha fatto sì che fosse necessario lo sviluppo di tecniche analitiche pronte per analizzare e garantire la genuinità e autenticità della spezia. Le adulterazioni possono avvenire con una numerosa tipologia di sostanze, naturali e artificiali. La normativa ISO 3632 definisce le categorie di qualità e le analisi da effettuare per valutarla, ma non descrive tecniche analitiche e metodi per la ricerca di adulteranti. Varie tecniche sono state prese in considerazione; tuttavia, tutte possiedono vantaggi e svantaggi. Al giorno d’oggi le tecniche presentano buone potenzialità se prese singolarmente ma combinate riescono a dare risultati più precisi. Le tecniche di analisi genetica si sono rivelate significative per la distinzione delle componenti indesiderate provenienti da altre specie, ma risultano inutili nella ricerca di parti indesiderate della stessa pianta. Un recente metodo basato su meccanismi di machine learning si è rivelato promettente, aprendo le porte ad un possibile diretto coinvolgimento del consumatore sulla rilevazione delle adulterazioni e delle frodi direttamente grazie ad una applicazione per smartphone. Questa tesi si propone come una finestra sulle varie tecniche utilizzate per ricercare la presenza di componenti estranei alla spezia oltre che valutarne l’efficacia e le criticità.