È possibile individuare e definire i tanti elementi che rendono l’olio extravergine uno degli alimenti più preziosi e complessi della dieta mediterranea?
Sì, secondo Gaia Meoni, ricercatrice presso il Dipartimento di Chimica “Ugo Schiff” (DICUS) e il Centro di Risonanze Magnetiche (CERM), che per i risultati della sua indagine scientifica ha ricevuto dall’Accademia dei Georgofili il Premio Antico Fattore 2026.
Assegnato da una delle più antiche e prestigiose istituzioni scientifiche al mondo nel campo dell’agricoltura agli studi condotti nel settore dell’olivicoltura e dell’olio d’oliva, il riconoscimento è stato attribuito a Meoni per la sua ricerca intitolata “NMR-based metabolomic approach to estimate chemical and sensorial profiles of olive oil” e pubblicata su Computational and Structural Biotechnology Journal, (https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.03.045).
Con questo lavoro, la ricercatrice Unifi ha dimostrato come la spettroscopia a risonanza magnetica nucleare (NMR) possa aprire nuove strade nel controllo qualità e nell’autenticazione dell’olio extravergine d’oliva.
La qualità dell’olio extravergine d’oliva, infatti, dipende da una combinazione di fattori: la varietà dell’olivo, il territorio di produzione, le condizioni climatiche, il momento della raccolta e le tecniche di lavorazione. Questa complessità lo rende però anche uno degli alimenti più difficili da caratterizzare e autenticare.
“Con l’approccio sviluppato in questo studio – spiega Meoni – una singola misurazione NMR permette di ottenere simultaneamente decine di parametri qualitativi: dalla composizione in acidi grassi, ai polifenoli, ai tocoferoli, fino alle caratteristiche sensoriali come amaro, piccante e piacevolezza generale. È come avere uno strumento capace di ‘leggere’ l’olio in modo completo e istantaneo”.
I modelli sviluppati nella ricerca sono stati applicati a oli extravergini toscani, molti dei quali provenienti dalla Selezione degli Oli Extravergine d’Oliva DOP e IGO di Toscana. Questi modelli, basati su algoritmi di machine learning e addestrati sui risultati delle analisi chimiche e sensoriali tradizionali certificate, sono stati poi applicati agli spettri ¹H NMR, consentendo di predire un’ampia gamma di parametri qualitativi in una singola misurazione, senza dover ricorrere alle singole analisi di laboratorio.
“La metodologia elaborata – aggiunge Meoni – ha dimostrato anche la capacità di classificare gli oli in base alla cultivar di provenienza e di distinguere l’annata di raccolta. Un risultato che testimonia come le variazioni chimiche legate alle condizioni ambientali di ogni singola stagione siano effettivamente catturate dagli spettri NMR”.
Il lavoro di Meoni non si è fermato qui. Il passo successivo è stato pubblicato nel 2026 sulla rivista Food Research International, nell’articolo “Machine learning supported olive oil compound profiling for assessing geographic and cultivar authenticity” (https://doi.org/10.1016/j.foodres.2026.118890), ha esteso questa metodologia in una direzione ancora più ambiziosa: non solo caratterizzare la qualità dell’olio, ma identificare i marcatori chimici che raccontano la sua storia, da dove viene, da quale cultivar e persino come è stato lavorato, analizzando oli provenienti da zone produttive toscane con caratteristiche pedoclimatiche molto diverse, dal Chianti fiorentino alla Maremma grossetana, dalla Valtiberina aretina alle colline vulcaniche di Pitigliano.
Le ricerche sono ancora nella loro fase attiva, con l’obiettivo di sviluppare metodologie di autenticazione e tracciabilità sempre più affidabili a supporto delle certificazioni degli oli extravergine d’oliva.
