Spettroscopia infrarossa: il futuro per prevedere la qualità del latte di capra

Introduzione

Negli ultimi anni il latte caprino ha attirato l’attenzione tanto dei consumatori quanto dell’industria, principalmente grazie alle sue proprietà nutrizionali e tecnologiche. La produzione globale è aumentata in modo costante e, in Europa come in Italia, trova nella trasformazione casearia il suo principale impiego.

In questo contesto, capire come il latte si comporta in lavorazione diventa un passaggio centrale. Non esiste però un’unica variabile che lo determina. La razza incide in modo evidente, con differenze anche marcate tra razze locali e internazionali. Allo stesso tempo, l’alimentazione gioca un ruolo diretto, spesso più rilevante delle condizioni di allevamento, influenzando la qualità della materia prima già a monte.

Per valutare l’attitudine casearia si guarda soprattutto alla coagulazione, cioè a come e in quanto tempo il latte forma un coagulo e quale consistenza raggiunge. Sono parametri che si misurano con analisi lattodinamografiche, in grado di descrivere il tempo di presa, la velocità di rassodamento e la struttura della cagliata. A questi si aggiunge un indice sintetico, l’IAC, che riassume il comportamento complessivo del latte in un unico valore.

Il limite è operativo. Sono analisi affidabili, ma lente, costose e difficili da applicare su un numero elevato di campioni. Per questo si cercano strumenti più rapidi. La spettroscopia nel medio infrarosso è già utilizzata per stimare la composizione del latte e, in altre specie, anche alcune proprietà legate alla trasformazione. Nel latte caprino, però, le applicazioni sono ancora poche e i modelli disponibili non sempre garantiscono una precisione adeguata, anche perché mancano dati su razze molto diffuse.

Su questo punto si inserisce lo studio, che prova a colmare il gap sviluppando modelli predittivi basati su MIRS per stimare le principali caratteristiche tecnologiche e l’attitudine alla coagulazione nel latte per capo di capre Saanen e Camosciate.

Materiali e Metodi

Lo studio è stato condotto su 388 campioni di latte raccolti da capre di razza Saanen e Camosciata, allevate in otto aziende del Veneto, con sistemi produttivi e regimi alimentari differenti. I campioni sono stati analizzati sia per la composizione chimica sia per le proprietà tecnologiche.

Per ogni campione sono stati rilevati i principali parametri di coagulazione attraverso analisi lattodinamografiche, in grado di misurare il tempo di presa al caglio, la velocità di rassodamento e la consistenza della cagliata. È stato inoltre calcolato l’indice di attitudine alla coagulazione, che sintetizza il comportamento del latte in trasformazione, e misurato il pH.

In parallelo, gli stessi campioni sono stati sottoposti ad analisi spettroscopica nel medio infrarosso, ottenendo un profilo spettrale per ciascun latte. I dati così raccolti sono stati utilizzati per costruire modelli predittivi in grado di mettere in relazione le informazioni con i parametri tecnologici misurati.

Per verificare l’affidabilità dei modelli, il dataset è stato suddiviso in una fase di costruzione e una di validazione su dati indipendenti, così da valutarne la capacità di previsione su campioni non utilizzati nello sviluppo.

Risultati 

I campioni di latte utilizzati nello studio provengono da capre con una produzione media di 2,60 kg/giorno, con contenuti medi pari a 3,36% di grasso, 3,62% di proteine, 2,73% di caseina e 4,32% di lattosio. Il valore medio delle cellule somatiche (espresso come SCS) è risultato pari a 5,88.

In linea con la letteratura, le capre Saanen hanno mostrato una produzione di latte più elevata rispetto alle Camosciate, mentre la qualità del latte è risultata superiore in queste ultime. La variabilità fenotipica è risultata ampia per la produzione di latte (CV = 41,15%), mentre tra i parametri qualitativi la maggiore variabilità è stata osservata per le cellule somatiche (CV = 31,46%) e la minore per il lattosio (CV = 5,79%).

Il tempo di coagulazione (RCT) e il tempo di rassodamento della cagliata (k20) risultano più lunghi nella Saanen, mentre la Camosciata mostra una cagliata più consistente a 30 minuti (a30). In termini pratici, il latte della Camosciata coagula meglio e sviluppa una struttura più solida, quindi più favorevole alla trasformazione casearia.

La variabilità dei parametri è molto diversa tra loro. Il k20 è quello più variabile (CV = 55,27%), quindi più sensibile alle condizioni di produzione, mentre il pH è il parametro più stabile (CV = 2,26%), con variazioni molto contenute tra i campioni.

L’indice di attitudine alla coagulazione (IAC), che sintetizza il comportamento del latte combinando tempo di presa e consistenza della cagliata, varia tra 82,76 e 107,09. La media è più alta nella Saanen (101,02) rispetto alla Camosciata (97,69), un dato che va letto insieme ai singoli parametri: la Saanen mostra valori medi migliori sull’indice complessivo, mentre la Camosciata evidenzia una struttura della cagliata più favorevole.

I modelli sviluppati con la spettroscopia nel medio infrarosso mostrano una buona capacità di descrivere i dati. La presenza di campioni anomali è contenuta: riguarda circa l’1,5% dei campioni nel caso del pH e sale fino al 6,25% per il k20, che è quindi il parametro più variabile.

Il parametro meglio predetto è il pH, con valori molto vicini tra dati stimati e reali (R² = 0,83 in calibrazione e 0,82 in validazione). Subito dopo si colloca il tempo di coagulazione (RCT), con una capacità predittiva discreta (R² = 0,78 in calibrazione e 0,68 in validazione).

Più contenuta la precisione per gli altri parametri di coagulazione. Il k20 si ferma a R² pari a 0,69 in calibrazione e 0,62 in validazione, mentre la consistenza della cagliata (a30) si attesta su valori di 0,68 in entrambe le fasi. L’indice di attitudine alla coagulazione (IAC) mostra una capacità predittiva intermedia (R² = 0,70 in validazione), leggermente superiore rispetto ai singoli parametri di coagulazione.

Anche l’indice RPD, che indica quanto il modello è effettivamente utilizzabile, conferma il pH come parametro più affidabile (2,36). Nel complesso, i modelli funzionano meglio quando le due razze vengono analizzate insieme, mentre risultano meno precisi se applicati separatamente, in particolare nel caso della Saanen.

Rispetto alla letteratura disponibile sul latte caprino, i risultati mostrano un miglioramento della capacità predittiva. In studi precedenti, i valori di R² in validazione per i parametri di coagulazione erano generalmente più bassi, spesso inferiori a 0,50.

Le relazioni tra composizione del latte, proprietà tecnologiche e produzione risultano coerenti tra valori misurati e valori stimati, segno che i modelli riescono a mantenere i rapporti biologici tra le variabili.

In particolare, un contenuto più elevato di grasso, proteine e caseina è associato a una cagliata più consistente (a30 più alto), quindi a una migliore struttura finale. Al contrario, tempi di coagulazione più lunghi (RCT e k20) indicano un comportamento meno favorevole in caseificazione.

L’indice IAC riflette bene queste dinamiche: aumenta quando la cagliata è più consistente e si riduce quando i tempi di coagulazione si allungano. Questo conferma che l’indice sintetizza in modo efficace l’attitudine del latte alla trasformazione.

Il fatto che queste relazioni si mantengano anche nei dati predetti indica che i modelli non solo stimano i valori, ma riescono anche a riprodurre correttamente il comportamento del latte.

Conclusioni

I modelli MIRS per RCT, k20, a30 e IAC si rivelano utili per confrontare gruppi di animali e distinguere il latte con buone o scarse caratteristiche tecnologiche. Quelli per il pH raggiungono invece un’accuratezza sufficiente per screening rapidi.

I modelli sviluppati sulle due razze combinate mostrano una predittività robusta e generalizzabile, mentre quelli per razza singola sono meno performanti per le Saanen (numero limitato di capi e bassa variabilità) ma simili al set combinato per le Camosciate.

Il lavoro futuro dovrebbe testare l’IAC nei sistemi di pagamento del latte e nei programmi di selezione genetica, per migliorare così l’efficienza casearia.

 

Fonte: “Mid-infrared spectroscopy as a tool to predict individual goat milk technological traits and the index of milk aptitude to coagulate”. S. Magro, G. Niero, P. Sartor, M. Pozza, M. De Marchi. Journal of Dairy Science, Volume 109, 2026, pp. 3353–3362. https://doi.org/10.3168/jds.2025-27652

Autore: Roberta Terrigno