Avanços tecnológicos na ciência dos alimentos e nutrição

Prefácio

1. Tendências e inovações na área de alimentos

2. Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição

3. Foodômica – Aplicação na ciência de alimentos e nutrição

4. Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos

5. Proteínas alternativas: benefícios, desafios e oportunidades

6. Avanços tecnológicos e tendências

da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) em alimentos

7. Mineração de texto como ferramenta de análise de Big Data para ciência de alimentos e nutrição

8. Embalagens de alimentos:

rastreabilidade, inteligência e conveniência

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AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA CIÊNCIA DOS ALIMENTOS E NUTRIÇÃO

Apresentação

Este livro apresenta os mais recentes avanços tecnológicos que estão redefinindo a ciência de alimentos e a nutrição. Em oito capítulos, aborda temas como tríplice-hélice da inovação, inteligência artificial, tecnologias ômicas, espectroscopia NIRS, mineração de texto e embalagens inteligentes, além de proteínas alternativas e nutrição personalizada. Redigido em linguagem acessível, oferece uma visão clara e crítica das tendências emergentes e dos desafios técnicos e regulatórios do setor. Destina-se a estudantes, pesquisadores e também ao público leigo interessado em compreender, de forma atual e objetiva, as transformações que moldam o futuro dos alimentos e da nutrição.

MOLINA NUMA PASTORE

CONTEÚDO

GUSTAVO MOLINA IRAMAIA ANGÉLICA NERI NUMA GLAUCIA MARIA PASTORE (ORGANIZADORES)

AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA CIÊNCIA DOS ALIMENTOS E NUTRIÇÃO

GUSTAVO MOLINA Graduado em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estadual de Maringá (UEM), com mestrado e doutorado em Ciência de Alimentos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e período sanduíche na Université Clermont-Auvergne (Clermont-Ferrand, França). Pós-doutorado na Université Grenoble Alpes (Grenoble, França). Professor Associado do curso de Engenharia de Alimentos do Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (ICT/UFVJM).

IRAMAIA ANGÉLICA NERI NUMA Graduada em Ciências Biológicas pela Fundação Hermínio Ometto (UNIARARAS). Mestre em Clínica Médica e doutora em Ciências de Alimentos, ambos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Pesquisadora na Faculdade de Engenharia de Alimentos da Unicamp. Especialista em Compostos Bioativos, Genômica, Ciências dos Alimentos e Nutrição.

GLAUCIA MARIA PASTORE Graduada em Ciências Biológicas pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas), com mestrado e doutorado em Ciências de Alimentos, ambos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Pós-doutorado na Ohio State University (OSU), Estados Unidos. Professora titular na Faculdade de Engenharia de Alimentos da Unicamp. Vice-presidente da Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos (SBCTA) e membra eleita da International Academy of Food Science and Technology (IAFOST).

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Gustavo Molina Iramaia Angélica Neri Numa Gláucia Maria Pastore

AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA CIÊNCIA DOS ALIMENTOS E NUTRIÇÃO

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Avanços tecnológicos na ciência dos alimentos e nutrição © 2026 Gustavo Molina, Iramaia Angélica Neri Numa e Gláucia Maria Pastore (organizadores) Editora Edgard Blücher Ltda. Publisher Edgard Blücher Editor Eduardo Blücher Coordenador editorial Rafael Fulanetti Coordenadora de produção Ana Cristina Garcia Produção editorial Juliana Midori Horie e Andressa Lira Diagramação Guilherme Salvador Revisão de texto Equipe editorial Capa Juliana Midori Horie Imagem da capa iStockphotos

Dados Internacionais de Catalogação na Publicação (CIP) Heytor Diniz Teixeira, CRB-8/10570 Rua Pedroso Alvarenga, 1245, 4 o andar

Molina, Gustavo

04531-934 – São Paulo – SP – Brasil

Avanços tecnológicos na ciência dos alimentos e nutrição / Gustavo Molina, Iramaia Angélica Neri Numa e Gláucia Maria Pastore. – São Paulo : Blucher, 2026.

Tel.: 55 11 3078-5366 contato@blucher.com.br

www.blucher.com.br

Segundo o Novo Acordo Ortográfico, conforme 6. ed. do Vocabulário Ortográfico da Língua Portuguesa, Academia Brasileira de Letras, julho de 2021.

É proibida a reprodução total ou parcial por quaisquer meios sem autorização escrita da editora. Todos os direitos reservados pela Editora Edgard Blücher Ltda.

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296 p. : il. Bibliografia ISBN 978-85-212-2726-7 (Impresso) ISBN 978-85-212-2723-6 (Eletrônico – Epub) ISBN 978-85-212-2721-2 (Eletrônico – PDF) 1. Produção e conservação de alimentos. 2. Processamento de alimentos. 3. Engenharia de alimentos. 4. Tecnologia de alimentos. 5. Ciência de alimentos. 6. Indústria de alimentos – inovação e tendências. 7. Nutrição. I. Título. II. Numa, Iramaia Angélica Neri. III. Pastore, Gláucia Maria. CDU 664 Índice para catálogo sistemático: 1. Produção e conservação de alimentos    CDU 664

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Conteúdo

Prefácio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Apresentação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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1. Tendências e inovações na área de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1. Universidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2. Governo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3. Setor empresarial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.4. ISO 56000 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.5. TRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.6. MRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Inovação na indústria de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1. Bioeconomia, sustentabilidade e pegada de carbono . . . . . . . . . 1.2.2. Saudabilidade e bem-estar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3. Nanotecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4. Biotecnologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.5. Proteínas alternativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.6. Impressão 3D de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.7. Big Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.8. Embalagens inteligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3. Desafios e oportunidades – Estratégias de inovação para o futuro . . . .

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Conteúdo

1.4. Interfaces entre inovação e a legislação sanitária sobre novos alimentos e ingredientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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2. Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição . . . . . . . . . . . . . . 2.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Fundamentos da Inteligência Artificial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1. Aprendizado de máquina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3. Percepção sensorial e preferências do consumidor . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1. Visão computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2. Nariz eletrônico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.3. Língua eletrônica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.4. Outros sensores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4. Formulação de alimentos e inovação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5. Segurança dos alimentos e rastreabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6. Considerações éticas, regulatórias e direções futuras . . . . . . . . . . . . . 2.7. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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3. Foodômica – Aplicação na ciência de alimentos e nutrição . . . . . . . . . . . . . 3.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2. Principais metabólitos em alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1. Alcaloides . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2. Compostos fenólicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.3. Terpernos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3. Aplicações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4. Técnicas foodômicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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4. Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos . . . . . . . . 4.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2. Mecanismos básicos de genética: uma breve revisão . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1. Composição química, estrutura e organização do material genético . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2. Transmissão da informação genética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3. Genômica nutricional: a interface genoma-alimento . . . . . . . . . . . . . .

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4.3.1. Nutrigenômica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.2. Nutrigenética . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.3. Epigenética nutricional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4. Conhecendo a nutrição personalizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5. Impacto e importância da genômica nutricional na cadeia produtiva da indústria de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6. Considerações finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.7. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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5. Proteínas alternativas: benefícios, desafios e oportunidades . . . . . . . . . . . 5.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2. Proteína de insetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.1. Benefícios do consumo de insetos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.2. Produção e escalonamento de proteína de insetos . . . . . . . . . . . 5.2.3. Aspectos regulatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2.4. Desafios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3. Proteína plant-based . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.1. Benefícios de proteína plant-based . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.2. Produção e escalonamento de proteína plant-based . . . . . . . . . 5.3.3. Aspectos regulatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.4. Desafios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4. Carne cultivada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.1. Benefícios: por que recriar a carne in vitro? . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.2. Produção e escalonamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.3. Aspectos regulatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.4. Desafios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5. Proteína de fermentação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.1. Benefícios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.2. Produção e escalonamento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.3. Aspectos regulatórios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5.4. Desafios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.6. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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6. Avanços tecnológicos e tendências da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) em alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.2. Fundamentos teóricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Conteúdo

6.3. Aplicações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.3.1. Aplicações recentes em alimentos de origem animal . . . . . . . . . 6.3.2. Aplicações recentes em alimentos de origem vegetal . . . . . . . . . 6.4. Espectrômetros NIR e suas aplicações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5. Ferramentas para tratamento de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6. Conclusões . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.7. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7. Mineração de texto como ferramenta de análise de Big Data para ciência de alimentos e nutrição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2. Conceitos e definições . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.1. Computação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2. Estatística . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3. Detalhamento dos conceitos e técnicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.1. Programação em Linguagem Natural (PLN) . . . . . . . . . . . . . . . . 7.3.2. Etapas do processo de Text Mining . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.2.2. Linguagem de programação e bibliotecas úteis para Text Mining . . 7.4. Exemplos de aplicações na indústria de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.1. Análise de informações de Segurança Alimentar . . . . . . . . . . . . 7.4.2. Análise de uma rede social de uma marca e/ou produto alimentício . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.4.3. Aplicação de Text Mining no desenvolvimento de embalagens sustentáveis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5. O que Biga Data e a mineração de textos podem fazer pela melhoria de qualidade dos alimentos? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5.1. Exemplo do desenvolvimento de novas proteínas . . . . . . . . . . . 7.5.2. Exemplo vegetariano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.5.3. Exemplo Quimiometria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.6. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7.7. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8. Embalagens de alimentos: rastreabilidade, inteligência e conveniência . . . . 8.1. Introdução . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2. Rastreabilidade em embalagens de alimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1. Tecnologias de rastreabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.2. Benefícios da rastreabilidade . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.3. Desafios e limitações . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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8.3. Embalagens inteligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.1. Tecnologias utilizadas em embalagens inteligentes . . . . . . . . . . 8.3.2. Aplicações práticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.3. Vantagens das embalagens inteligentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.3.4. Desafios e perspectivas futuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4. Conveniência das embalagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.1. Importância da conveniência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.2. Características das embalagens convenientes . . . . . . . . . . . . . . 8.4.3. Inovações em embalagens convenientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.4.4. Impacto na logística e distribuição . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.5. Conclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.6. Questões para revisão e fixação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Referências . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Sobre os organizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Sobre os colaboradores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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CAPÍTULO 1

Tendências e inovações na área de alimentos

Kleber Luis Wolf

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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O que é inovação Tríplice-hélice da inovação Gestão da Inovação – ISO 56000 TRL (Technological Readness Level) Tendências nas áreas de alimentos e nutrição Legislação na área de alimentos

1.1. INTRODUÇÃO Consumidores estão sempre em busca do que é melhor para si. São criteriosos e normalmente almejam satisfazer seus desejos sem renunciar à qualidade dos produtos adquiridos. Ademais, os desejos próprios e coletivos são dinâmicos e a exigência na qualidade aumenta à medida que a ciência publica novos achados. Do outro lado do balcão, as empresas estão em constante busca pelo lançamento de novos produtos, seja visando atender à nova demanda dos consumidores, seja se antecipando a ela. Com o avanço contínuo da tecnologia e as crescentes demandas dos consumidores, a inovação se tornou não apenas uma vantagem competitiva, mas também uma estratégia essencial para as empresas se destacarem e se manterem competitivas no mercado global. A inovação envolve a aplicação criativa do conhecimento e a

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capacidade de transformar ideias em ações concretas que gerem valor para as pessoas e para as organizações. Trata-se de pensar e agir de modo diferente, explorando novas oportunidades e redefinindo a forma como as coisas são feitas. Antes de nos aprofundarmos nas inovações na área de alimentos, assunto que será abordado no tópico 2.1 deste capítulo, vejamos aqui alguns pontos sobre conceitos, história e gestão da inovação. Existem inúmeros conceitos sobre inovação. O que é consenso entre os autores que estabeleceram esses conceitos é que o “novo” é uma característica intrínseca daquilo que é inovação. Porém, tudo aquilo que é novo é uma inovação? Bem, pelo significado da palavra aquilo que é novo é uma inovação. Contudo, trataremos aqui um conceito de inovação mais próximo a aspectos mercadológicos, econômicos e comerciais. Nesse contexto, inovar implica buscar constantemente novas maneiras de realizar atividades, rompendo com padrões estabelecidos e encontrando alternativas que tragam vantagens competitivas, ou seja, um novo valor àquele(s) que investiu(ram) na inovação. Por exemplo, numa situação hipotética em que uma empresa lançou uma embalagem que antes era azul e agora passou a ser verde, sem nenhuma outra alteração no produto que está sendo acondicionado nem nas características técnicas da embalagem, nesse caso, trata-se de uma inovação? Se o produto dessa empresa obteve uma vantagem competitiva em relação aos produtos concorrentes, ou seja, passou a vender mais unidades após a mudança da cor da embalagem, sim, trata-se de uma inovação. Inovar é: fazer diferente. Inovação é: o diferente que trouxe uma vantagem competitiva a quem se propôs a inovar. Ao longo da evolução, o homem sempre se valeu da inovação para sobreviver. Inovar foi fundamental para as adaptações a ambientes diferenciados, para produzir ferramentas e infraestrutura necessária para a sobrevivência. É da nossa natureza inovar (Mokyr, 2017). A inovação também desempenha um papel fundamental para o desenvolvimento e o sucesso das organizações. Ela permite que as empresas se destaquem no mercado, conquistem vantagens competitivas, atraiam e retenham talentos, além de impulsionar o crescimento econômico e a geração de empregos. A inovação é essencial também para a evolução da sociedade, promovendo melhorias em áreas como saúde, sustentabilidade, educação e qualidade de vida. Investir em inovação é imprescindível para se manter relevante e adaptado às exigências e às transformações do mundo atual (Dodgson et al., 2014). O conceito de inovação mais difundido hoje em dia foi introduzido na primeira metade do século XX pelo economista Joseph Schumpeter. Na obra Teoria do ciclo econômico ele considera que para a economia sair de um ponto de equilíbrio e entrar

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numa disparada é necessário o surgimento de alguma inovação do ponto de vista econômico, que altere consideravelmente as condições prévias de equilíbrio. Ele foi um dos pioneiros em olhar a inovação tecnológica como um motor para o desenvolvimento capitalista. Para Schumpeter, uma inovação, no sentido econômico, somente é completa quando há uma transação comercial envolvendo uma invenção e assim gerando riqueza. Schumpeter também criou o conceito da “Destruição criativa”, que considera que tanto o mercado quanto as inovações são cíclicas, e tendem a mudar sempre que uma ideia prevalece sobre uma ideia dominante. Assim, a inovação seria algo que destrói o mercado atual com o surgimento de um novo mercado que é maior que o anterior (Santos, Fazion, & de Meroe, n.d.). Outro grande expoente dos conceitos de inovação foi Clayton Christensen, com sua obra O dilema da inovação. Sua premissa é de que as razões pelas quais muitas empresas se tornavam bem-sucedidas eram as mesmas que causavam a sua queda. As empresas ficavam tão “focadas” em continuar fazendo as mesmas coisas que já faziam há décadas que se tornavam “cegas” à chegada de empresas menores, mais rápidas e mais inovadoras. Essas companhias menores ganhavam mercado rapidamente por meio de produtos e serviços disruptivos (Christensen, 2012). Um outro referencial para inovação é o Manual de Oslo, um guia internacional utilizado para a coleta e interpretação de dados sobre atividades inovadoras. As diretrizes para implementação da política de inovação estão relacionadas com esse manual, pois fornecem as orientações necessárias para a formulação e execução de estratégias voltadas para a inovação. Ambos os documentos visam promover a criação de políticas públicas eficazes para estimular a inovação em diferentes contextos, como o incentivo à pesquisa e ao desenvolvimento, a proteção da propriedade intelectual, a oferta de financiamento e apoio técnico, entre outros (OECD, 2018). A relação entre essas diretrizes e o Manual de Oslo é fundamental para garantir a efetividade das políticas de inovação e permitir a comparação e o benchmarking (significa, ponto de referência) entre diferentes países e regiões. Para um país ter um ambiente favorável à inovação é necessário que exista uma política de inovação adequada e que ela (a política) esteja sendo bem executada. A política de inovação é um conjunto abrangente de estratégias, diretrizes e ações proativamente adotadas por um governo engajado para impulsionar significativamente a inovação em diversos setores. Uma política de inovação pode contribuir proporcionando e fortalecendo um ambiente favorável à geração da inovação. A tríplice hélice, conceituada por Etzkowitz & Leydesdorff nos anos 1990, é um modelo que enfatiza a importância da interação e colaboração entre três atores principais: a academia, representada pelas universidades e instituições de pesquisa; o governo, responsável pela criação de políticas de incentivo e regulamentação; e o setor empresarial, responsável pela

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implementação e comercialização das inovações. Segundo os mesmos autores, esses três pilares trabalham em conjunto, cada um desempenhando um papel específico, visando impulsionar o progresso tecnológico, econômico e social de um país. A indústria de alimentos mantém interface tecnológica com diversas outras indústrias, estimulando inovações ao longo de toda a cadeia produtiva, tanto na agropecuária (produtores de matéria-prima que demandam tecnologias de outros setores) quanto nas indústrias de embalagens, química, de máquinas e equipamentos etc. (Cabral, 2021).

1.1.1. Universidade A universidade desempenha um papel fundamental na Política de Inovação como centro de pesquisa e desenvolvimento. Ela é responsável por gerar conhecimento científico e tecnológico, por meio de pesquisas e estudos que envolvem diversas áreas do conhecimento. Além disso, as universidades promovem a formação de recursos humanos altamente qualificados, como doutores e mestres, que contribuem diretamente para o avanço da inovação. Ao incentivar a pesquisa e o desenvolvimento, as universidades atuam como verdadeiros motores de inovação, proporcionando o ambiente ideal para a experimentação e o surgimento de novas descobertas e promovendo a transferência de tecnologia e conhecimento, contribuindo diretamente para o avanço da inovação.

1.1.2. Governo O governo desempenha um importante papel na Política de Inovação como incentivador e regulador. Ele cria políticas e programas que incentivam a pesquisa científica e o desenvolvimento tecnológico, concedendo subsídios, bolsas e incentivos fiscais para estimular a inovação. Além disso, o governo também atua como regulador, estabelecendo normas e diretrizes para garantir a segurança, a eficiência e a competitividade do ambiente de inovação. Ele promove a proteção da propriedade intelectual, estimula a transferência de tecnologia entre universidades e empresas, bem como regula os processos de licenciamento de patentes. Dessa forma, o governo desempenha um papel fundamental na criação de um ambiente propício para o desenvolvimento da inovação, promovendo o crescimento econômico e a melhoria da qualidade de vida.

1.1.3. Setor empresarial O setor empresarial desempenha um papel importante na Política de Inovação como agente de inovação e comercialização. As empresas são responsáveis por transformar

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CAPÍTULO 2

Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição

Ana Paula Ayub da Costa Barbon Sylvio Barbon Junior

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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Como a Inteligência Artificial transforma a produção, distribuição e consumo de alimentos, otimizando processos e garantindo a segurança dos alimentos As ferramentas e algoritmos de IA aplicadas à ciência dos alimentos e nutrição O pipeline básico para a criação de uma solução de Aprendizado de Máquina no escopo abordado A relação das análises sensoriais e como essa ferramenta auxilia na aplicação da IA para a avaliação dos alimentos

2.1. INTRODUÇÃO As metodologias de avaliação tradicionalmente utilizadas na ciência dos alimentos e nutrição compreendem processos robustos que requerem equipamentos sofisticados, complexos e dispendiosos. A sofisticação e complexidade estão relacionados ao uso de novas tecnologias que geralmente necessitam de profissionais qualificados, que por muitas vezes são escassos. Além disso, geralmente requerem muito tempo durante o processo de avaliação, e produtos químicos que degradam as amostras e consequentemente danificam o meio ambiente. Essas metodologias são altamente dependentes da subjetividade profissional, tediosa, custosa, por muitas vezes impróprias para avaliações em larga escala, podendo ser até mesmo questionáveis. Isso tem motivado o desenvolvimento de métodos alternativos utilizando soluções

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Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição

automáticas e computacionais, incluindo àqueles que utilizam a Inteligência Artificial (IA). Muitas atividades e pesquisas promissoras vêm sendo utilizadas a fim de alcançar resultados acurados, sustentáveis, de fácil rastreabilidade e que garantam a segurança do alimento. A IA pode facilitar a avaliação e otimização desde o início da cadeia produtiva com a seleção de sementes, monitoramento das culturas, da temperatura e irrigação, assim como beneficiar o processamento, armazenamento e entrega dos alimentos. O uso de técnicas de IA já auxiliou na automatização de operações industriais, na inspeção dos alimentos, na detecção e classificação dos produtos, dentre outras aplicações que serão debatidas neste capítulo. Em um levantamento realizado por Rejeb et al. (2022) foi possível observar um aumento sem precedentes do número de soluções relacionadas ao uso da IA na agroindústria. Eles demonstraram que nos últimos cinco anos, o crescimento de pesquisas nesse campo, em comparação às décadas anteriores, mais que quintuplicaram. Isso mostra que o despertar interesse em técnicas computacionais aplicadas à cadeia alimentar vêm produzindo frutos positivos. Contudo, desafios são sempre presentes principalmente aqueles relacionados à ética e a privacidade dos dados. Mas afinal, o que é a Inteligência Artificial? Para Goldschmidt (2010) a Inteligência Artificial (IA) é uma Ciência Multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem o comportamento humano ou da natureza em tarefas específicas. Trata-se de uma metodologia que envolve mecanismos adaptativos e que possuem habilidade de aprender com maior facilidade comportamentos inteligentes em ambientes complexos e que possuem grandes modificações (Hassanien et al., 2013). A principal característica da IA é utilizar modelos computacionais para representar o conhecimento. Na maioria das vezes os modelos são obtidos usando exemplos que representam situações ou contextos que devem ser “aprendidos” pelo modelo. Os exemplos podem ser chamados de amostras (ou instâncias) e devem ser capazes de descrever, por meio de propriedades, o objetivo do modelo proposto. Essas propriedades podem ser valores de vários tipos. Os mais comuns são numéricos (pH, umidade, temperatura etc.) e informações categóricas (p. ex., “maduro” e “não maduro”, dentre outros) formando um conjunto de dados capazes de auxiliar na criação (ou treinamento) de um modelo computacional. Uma maneira, tradicionalmente utilizada, para representar quais seriam as propriedades relevantes para melhor descrever os contextos a serem apreendidos é algo próximo ao utilizado por seres humanos para a mesma finalidade. No caso de aplicações em ciência dos alimentos e nutrição, as propriedades podem ser similares aos mais diversos sentidos e capacidades humanas.

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A Figura 2.1 é uma representação dos mecanismos sensoriais humanos associados aos dispositivos e soluções de um sistema de aquisição de informação para criação de modelos computacionais por meio da IA. Por exemplo, a visão é um dos primeiros sentidos requisitados no momento de se compreender ou interpretar um alimento; sendo um poderoso recurso no momento da decisão do consumidor em comprar ou não tal produto. Computacionalmente, a aquisição e processamento da informação dessa natureza pode ser dada pela Visão Computacional, seja no espectro visível como no não visível. A mesma ideia se aplica para o olfato, paladar e audição. Toda essa experiência sensorial será armazenada, aprendida e processada no nosso cérebro; que para o computador será realizada por bancos de dados e pelo Aprendizado de Máquina (AM). Nas próximas seções do livro, veremos cada uma dessas etapas a fim de compreender como a IA pode ser uma aliada na ciência dos alimentos e nutrição.

Classificação

Supervisionado

Aprendizado de Máquina

Regressão Não supervisionado

Espectro Visível Visão Computacional

Espectro não visível Nariz Eletrônico

Língua Eletrônica

Sensor sonoro

Figura 2.1

Representação esquemática da Inteligência Artificial com Aprendizado de Máquina baseada nos sentidos humanos.

2.2. FUNDAMENTOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A Inteligência Artificial, também conhecida como Inteligência Computacional, é uma área da computação voltada para o desenvolvimento de sistemas computacionais que buscam alcançar um nível de inteligência comparável ao

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Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição

humano, especialmente em termos de habilidades de aprendizado e resolução de problemas. Diversas subáreas compõem a IA e estas se concentram em diferentes métodos e técnicas para replicar ou simular o comportamento inteligente humano. Entre essas subáreas, temos o Aprendizado de Máquina, a Otimização e a Lógica Fuzzy; cada uma com seus focos distintos. Aprendizado de Máquina (Machine Learning) se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que capacitam os sistemas a aprenderem e melhorarem a partir dos dados. Existem diferentes abordagens de Aprendizado de Máquina (AM), como aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço, entre outros. O objetivo é fazer que as máquinas possam tomar decisões ou prever resultados sem serem explicitamente programadas para isso. Na IA, a otimização se baseia em encontrar a melhor solução possível para um problema em um conjunto de alternativas. Isso envolve técnicas matemáticas, algoritmos e estratégias para maximizar ou minimizar uma função objetivo, sujeita a um conjunto de restrições. Métodos de otimização são usados em várias áreas da IA, como na criação de modelos mais eficientes, na adaptação de parâmetros de algoritmos de AM e na resolução de problemas complexos. Por fim, a lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana clássica que permite lidar com informações imprecisas ou incertas. Em vez de valores binários (verdadeiro/falso), a lógica fuzzy trabalha com valores contínuos em um intervalo entre 0 e 1, representando graus de verdade. Isso é particularmente útil quando se lida com dados ambíguos ou incertos, permitindo uma representação mais flexível e adaptável. Cada uma dessas áreas contribui para diferentes aspectos da IA oferecendo técnicas, métodos e abordagens distintas para resolver problemas e melhorar o desempenho de sistemas inteligentes. Particularmente, o AM será foco de discussões mais aprofundadas neste capítulo devido ao fato de ser a subárea com mais aplicações em Alimentos e Nutrição.

2.2.1. Aprendizado de máquina Nas últimas décadas, o avanço das técnicas de AM tem se destacado principalmente devido à sua extensa aplicação industrial. O AM tem como objetivo adquirir o conhecimento de um determinado contexto por meio dos exemplos fornecidos e, posteriormente, tomar decisões baseadas em um modelo criado ou aprendido. Portanto, durante o processo de construção dos modelos de aprendizado, a qualidade dos atributos ou propriedades fornecidas é fundamental para a eficácia dessa etapa e, consequentemente, para a generalização do problema e a aquisição de conhecimento de possíveis novos exemplos (Goldschmidt, 2010). Nesse contexto,

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CAPÍTULO 3

Foodômica – Aplicação na ciência de alimentos e nutrição Wandson Lukas do Nascimento Amorim Julio Cesar Maceda Santivañez Célio Fernando Figueiredo Angolini

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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Definição e importância da foodômica: Estudo integrado dos alimentos, suas composições moleculares e impactos na saúde Tecnologias utilizadas: Aplicação de genômica, metabolômica, proteômica e outras tecnologias avançadas para análise de alimentos Metabolômica: Foco nos compostos bioativos dos alimentos e seus efeitos nutricionais e de saúde Tipos de compostos estudados: Alcaloides, compostos fenólicos (ácidos fenólicos e flavonoides) e terpenos Aplicações práticas: Avaliação da segurança alimentar, qualidade, rastreabilidade, e desenvolvimento de novos alimentos funcionais

3.1. INTRODUÇÃO Hoje em dia, os alimentos são cada vez mais reconhecidos não apenas como uma fonte de energia, mas também como um elemento fundamental na promoção da boa saúde e na redução do risco de doenças. Essa relação entre o consumo consciente dos alimentos e os benefícios que eles proporcionam para a saúde tem sido um dos principais focos de estudo da foodômica (Pratelli et al., 2023). Porém, o que é foodômica?

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Foodômica – aplicação na ciência de alimentos e nutrição

Partindo da etimologia da palavra, foodômica é uma terminologia que faz a combinação entre duas palavras da língua inglesa, food que em português é traduzida como “comida” e omics que se refere ao estudo abrangente sobre alguma coisa. Nesse sentindo, a foodômica pode ser definida, de maneira mais simplificada, como um estudo abrangente e integrado de todas as características relacionadas aos alimentos, o que pode englobar tanto a sua composição molecular quanto os fatores intrínsecos que impactam a saúde e a sociedade (Capozzi & Bordoni, 2013a). Uma definição inicial dessa ciência foi proposta por Cifuentes (2009) e diz que a foodômica é uma disciplina que estuda tanto o domínio da alimentação quanto o domínio da nutrição por meio da aplicação de tecnologias ômicas, sendo que nutrigenômica e nutrigenética, além de genômica, metabolômica, proteômica e transcriptômica, são partes integradoras dessa área mais abrangente (Cifuentes, 2009). Dessa forma, quando aliada a ferramentas estatísticas (p. ex., bioestatística e quimiometria), a foodômica pode se tornar uma ferramenta interessante para avaliar sistemas biológicos complexos e também as formas como eles podem ser afetados pelas reações bioquímicas que envolvem compostos bioativos presentes nos alimentos (Valdés et al., 2022a). Assim, é possível perceber que essa ferramenta não se constitui de maneira isolada, pois é um resultado da soma das análises que podem ser realizadas por diferentes ciências ômicas. Desse modo, nota-se que essas tecnologias ômicas oferecem as informações necessárias para compreender como genes e outras macromoléculas (RNA, proteínas, metabólitos primários e secundários etc.) influenciam a composição dos alimentos, sua qualidade nutricional e seus impactos na saúde. Nesse sentido, a foodômica emprega essas informações para entender como os alimentos podem influenciar os processos biológicos dos organismos vivos, estabelecendo conexões entre características genéticas desejáveis nos alimentos e os metabólitos e compostos químicos que podem afetar a expressão dos genes, na nutrição e na saúde. Além disso, algumas dessas tecnologias podem empregar ferramentas analíticas de cromatografia gasosa ou líquida (GC e LC), acopladas a espectrometria de massas (MS) e ressonância magnética nuclear (RMN) que são responsáveis por uma ampla gama de dados e informações que proporcionam a identificação e caracterização dos compostos presentes nos alimentos (Álvarez-Rivera et al., 2021). Dentre as principais tecnologias citadas acima, daremos uma atenção especial à metabolômica, usada quando se quer analisar com precisão e com riqueza de detalhes os componentes dos alimentos e como eles podem influenciar nos processos nutricionais, sendo que esses componentes podem ser compreendidos como metabólitos primários e secundários que podem ser fornecidos por esses alimentos. Além disso, a foodômica traz esse conhecimento no sentido de monitorar a qualidade, o processamento, a segurança e a microbiologia tanto dos produtos alimentícios finais quando de suas matérias-primas (Mozzi et al., 2013). Nesse sentido, cientistas de

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alimentos estão cada vez mais interessados na análises metabolômicas e na sua relação com a qualidade nutricional dos alimentos, pois elas podem ser ferramentas úteis para melhorar os atributos sensoriais e os benefícios desses alimentos a partir de identificações e caracterizações a partir da utilização de técnicas espectroscópicas e espectrométricas hifenadas com técnicas cromatográficas para construção de um perfil metabólico desses alimentos (Balkir et al., 2021a). Portanto, neste capítulo será possível conhecer os principais metabólitos presentes em alimentos, além de técnicas que são utilizadas análises instrumentais, processamento de dados, como também, as atuais aplicações da foodômica na ciência de alimentos.

3.2. PRINCIPAIS METABÓLITOS EM ALIMENTOS Primeiramente, define-se metabólitos como pequenas moléculas geradas a partir do metabolismo celular e que são produtos finais ou intermediários desse processo, podendo ter funções relacionadas com o fornecimento de energia, construção e reparação de tecidos, regulação de processos biológicos e bioquímicos e ainda transmissão de sinais dentro dos organismos vivos (Baker & Rutter, 2023). Essas pequenas moléculas podem ser geradas no próprio organismo (metabólitos endógenos), como também podem ser adquiridas por meio da alimentação (metabólitos exógenos). Uma categorização principal dessas moléculas é a que considera que esses metabólitos podem ser considerados com primários e secundários. Além disso, metabólitos secundários podem ser nomeados como produtos secundários, metabólitos especializados ou produtos naturais (Bhatla & Lal, 2023). Os metabólitos primários são moléculas que estão relacionadas com processos metabólicos fundamentais que são essenciais para sobrevivência e crescimento dos organismos, como produção e armazenamento de energia, síntese de macromoléculas e regulação do metabolismo celular (Erb & Kliebenstein, 2020; Pan et al., 2021). Já os metabólitos secundários são produzidos em vias metabólicas específicas, sendo importantes para os sistemas de defesa contra predação, interações entre organismos, atração de outros organismos, adaptação ao ambiente e usos para fins de saúde e nutrição (Böttger et al., 2018). Neste capítulo, serão abordados de maneira mais específica os metabólitos secundários, já que são eles são produzidos nos alimentos e podem ser absorvidos pelos organismos vivos alterando ou não sua dinâmica celular. Partindo disso, pode-se considerar algumas classes principais desses metabólitos como os alcaloides, os compostos fenólicos e os terpenos, já que esses tipos de compostos bioativos são largamente estudados na literatura por conta de suas propriedades antioxidantes e farmacológicas (Kandar, 2021; Umaru, 2023).

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Foodômica – aplicação na ciência de alimentos e nutrição

3.2.1. Alcaloides Os alcaloides são uma classe de produtos naturais que podem ser caracterizados pela presença de um nitrogênio básico em um anel heterocíclico na estrutura desses compostos orgânicos, podendo ser isolados, de modo geral, a partir de plantas, porém podem ocorrer em alguns animais, insetos, invertebrados marinhos e microrganismos (Gutiérrez-Grijalva et al., 2020). Essas moléculas também são bastante conhecidas por suas propriedades farmacológicas, como também pelos seus efeitos biológicos nos organismos que as consomem (Adamski et al., 2020; Bhambhani et al., 2021). As principais características dos alcaloides podem ser associadas com a sua estrutura química bem definida que confere as suas propriedades únicas; além disso, esses compostos possuem efeitos analgésicos, estimulantes, sedativos, alucinógenos e outros, podendo ser encontrados em diferentes partes das plantas agindo na defesa delas contra predadores (Chiocchio et al., 2021). Atualmente, são conhecidas mais de 10.000 moléculas que podem ser classificadas como alcaloides, sendo que essas moléculas possuem uma grande diversidade de estruturas e funções biológicas (Thawabteh et al., 2019). Dentre esse grande número de moléculas de alcaloides, pode ser citada como exemplo mais conhecido e largamente utilizado, a morfina (Figura 3.1), que é uma substância que pode ser isolada a partir do ópio e tem função analgésica (Benyhe, 1994). Além dessa, outras substâncias como a cafeína (café e chá), nicotina (tabaco), estricnina (plantas venenosas) e atropina (plantas da família Solanaceae) são outros exemplos de alcaloides isolados de plantas e alimentos (Matsuura & Fett-Neto, 2015). HO

O

H

N HO

Figura 3.1 Representação da molécula da substância morfina.

3.2.2. Compostos fenólicos Os compostos fenólicos são uma classe muito ampla de metabólitos secundários, sendo que as moléculas desses compostos são caracterizadas comumente pela presença de pelo menos um anel aromático com pelo menos um grupo hidroxila (–OH)

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CAPÍTULO 4

Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos Iramaia Angélica Neri Numa

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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Conceitos básicos de genética Expressão e Regulação Gênica As diferenças entre nutrigenética, nutrigenômica e epigenética A interface genoma-dieta e seus impactos na saúde e na doença Genômica Nutricional e o futuro da indústria alimentícia: complexidades e oportunidades

4.1. INTRODUÇÃO A alimentação é uma das necessidades mais básicas e essenciais do ser humano, assegurando a saciedade orgânica para a manutenção fisiológica do corpo e desempenhando um papel crucial nas construções socioculturais e na organização da própria agricultura em todo o mundo (Lima et al., 2015; Virgili & Perozzi, 2008). Trata-se de um assunto bastante complexo, podendo englobar diferentes formas de conhecimentos, como empíricas ou acadêmicas (Klotz-Silva et al., 2017). Ao longo dos anos, a nossa compreensão da dieta e dos seus efeitos na saúde ganhou uma visão mecanicista (ou seja, como acontecem os processos digestivos e metabólicos envolvidos na alimentação), uma vez que os alimentos não são apenas fontes de nutrientes essenciais, mas também de outras substâncias como as diversas classes

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Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos

de compostos bioativos, que têm sido associados a promoção de saúde e bem-estar (Neri Numa et al., 2020; Virgili & Perozzi, 2008). Em paralelo, a conclusão do Projeto Genoma Humano, também conhecido como o livro da vida em 2003, trouxe avanços significativos não somente nos campos da genética, medicina e biotecnologia, mas também às ciências nutricionais (veja: https://www.genome.gov/human-genome-project). A partir do sequenciamento do DNA humano descobriu-se que em nossos 23 pares de cromossomos há cerca de 20-25 mil genes compostos por 3 bilhões de pares de bases nitrogenadas. O genoma é herdado e transmitido de uma célula para as suas descendentes e de um indivíduo para o outro (The 1000 Genomes Project Consortium, 2010). Ele é responsável pela codificação de todas as proteínas envolvidas em centenas de complexas vias moleculares. Embora cerca de 99,9% do genoma humano seja idêntico, uma pequena fração do genoma (0,1%) varia entre os indivíduos, estando relacionada a diferenças nos aspectos físicos como a cor dos olhos, do cabelo, da pele, assim como na metabolização de fármacos, além do maior ou menor risco de desenvolvimento de DCNT, dentre outras características biológicas (Gouras, 2018). Os avanços proporcionados pelo mapeamento do genoma humano possibilitaram a identificação de sequências nucleotídicas específicas e a determinação de suas funções na homeostase celular, predisposição a doenças e até mesmo em certos traços comportamentais (Alt et al., 2022; Lal et al., 2022). Também viabilizaram, por exemplo, a produção artificial de substâncias como o hormônio do crescimento e a insulina, além da manipulação e modificação genética de organismos, clonagem e terapia gênica (Li et al., 2020) (veja também: https://www.genome.gov). Essas conquistas exigiram a integração de várias áreas do conhecimento, bem como o desenvolvimento e aprimoramento de novas tecnologias com a intenção de melhorar a compreensão do organismo em nível sistêmico, em que um gene não é mais uma entidade isolada, mas uma informação de uma rede complexa de vias intracelulares que controlam as características fenotípicas de um indivíduo (Green et al., 2020; Hood & Rowen, 2013). Dessa forma, as duas últimas décadas foram marcadas pelo surgimento de novas áreas de pesquisa que integraram conhecimentos de bioquímica, genética, fisiologia e computação, visando ao isolamento e caracterização de genes, proteínas e metabólitos, bem como à elucidação das interações entre eles (Dai & Shen, 2022; Green et al., 2020). Hoje, vivemos a chamada “era pós-genômica”, atribuída aos recentes avanços de sequenciamento do genoma da próxima geração (NGS). Da mesma forma, o aperfeiçoamento de técnicas e programas que nos permitem explorar outras ciências “ômicas” (proteômica, transcriptômica, metabolômica etc.), junto com as tecnologias de alto rendimento e ferramentas de bioinformática, tem viabilizado a quantificação e caracterização de componentes em sistemas celulares, com resolução de tempo e no espaço (Dai & Shen, 2022; Debnath et al., 2010).

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Considerando o impacto de tais conhecimentos sobre a compreensão dos fenômenos biológicos, parece ser oportuno explorar as abordagens da Genômica Nutricional para verificar como a expressão gênica é regulada por nutrientes e compostos bioativos, uma vez que estes (ou a sua deficiência ou excesso) possuem a habilidade de modular inúmeras funções fisiológicas do organismo por meio de mecanismos moleculares, podendo aumentar ou diminuir a expressão de genes, bem como afetar a estabilidade do genoma (Corrêa et al., 2020; Ramos López et al., 2022). De fato, não é segredo que estamos expostos à alimentação ao longo de toda a nossa vida, desde a fase intrauterina. Contudo, entender a influência específica da ingestão de certos alimentos dentro do núcleo das nossas células, em nível de DNA, e qual é o impacto na saúde, é algo de certa forma recente (veja: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pmc/articles/PMC7347016/). Nesse sentido, a Genômica Nutricional introduziu uma perspectiva inovadora na maneira tanto de se estudar os detalhes das interações gene-nutriente quanto de como as alterações em um gene ou na quantidade ou forma de um nutriente influenciam os resultados funcionais, de modo a apoiar uma saúde ideal do ponto de vista nutricional (Martinez et al., 2020). Trata-se de uma ciência que abrange as áreas da Nutrigenômia, Nutrigenética e Epigenômica Nutricional. Essa tríplice aborda o impacto dos componentes de nossa dieta nos genes e na alteração do fenótipo, ou seja, na expressão gênica, bem como investiga o impacto das variações genéticas que afetam a biodisponibilidade e o metabolismo dos nutrientes e componentes alimentares (Cominetti et al., 2016; Martinez et al., 2020). A Genômica Nutricional tem por objetivo implementar a nutrição personalizada com nutrientes e compostos bioativos que podem modificar marcas epigenéticas e expressão gênica a fim de promover a saúde e prevenção ou tratamento das DCNT (Ramos-Lopez et al., 2017). Nas próximas seções deste capítulo forneceremos a base para que o leitor possa compreender como se dá a organização, a variação e a transmissão do genoma humano, além da familiarização de uma terminologia até então desconhecida ou pouco utilizada. Também serão explorados alguns conceitos e potencialidades da Genômica Nutricional e, em seguida, diversos exemplos serão fornecidos ilustrando como a informação genotípica poderia ser usada para o entendimento da influência da alimentação nas vias metabólicas e no risco de doenças a longo prazo, tornando possível informar recomendações nutricionais com impacto à promoção da saúde e à prevenção de doenças.

4.2. MECANISMOS BÁSICOS DE GENÉTICA: UMA BREVE REVISÃO A maioria de nós já ouviu que o código genético, formado por aproximadamente 3 bilhões de bases nitrogenadas no DNA, constitui o genoma não apenas de seres humanos, mas de quase todos os organismos. E que é o material genético quem

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Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos

determina nossas características e atua na transmissão dessas características para as próximas gerações. – Mas o que isso significa exatamente? – Como ele é formado? Qual é a sua função? – E de que forma impacta o indivíduo do ponto de vista da genômica nutricional? Para saber mais sobre esse assunto continue lendo este texto, pois serão apresentadas algumas noções básicas de genética, incluindo o conceito de gene e sua estrutura, além da expressão gênica e sua regulação.

4.2.1. Composição química, estrutura e organização do material genético O material genético se refere ao ácido desoxirribonucleico (DNA) e ao ácido ribonucleico (RNA), que possuem diferentes estruturas e funções (Figura 4.1). O DNA é responsável por armazenar e transmitir as informações genéticas, bem como garantir sua tradução. O RNA, por sua vez, é responsável pela tradução que nada mais é do que a síntese de proteínas, a qual é designada pelas informações genéticas fornecidas pelo DNA. Vejamos a seguir:

4.2.1.1. DNA O DNA é formado por nucleotídeos, que são moléculas orgânicas constituídas por três tipos de componentes químicos: (1) fosfato, (2) açúcar, denominado desoxirribose, (3) uma base nitrogenada. Cada base nitrogenada é representada por uma letra diferente: adenina (A), timina (T), citosina (C) e guanina (G) (Alberts et al., 2017; Griffiths et al., 2015). A ordem dessas letras (isto é, a sequência de DNA) codifica a informação que instrui cada célula sobre o que fazer e quando fazê-lo, de modo semelhante às letras do alfabeto que aparecem em uma determinada ordem para formar palavras e frases (Alberts et al., 2017). Essas quatro bases se emparelham umas com as outras, e o A é ligado ao T (A-T) e o C ligado ao G (C-G) ou vice-versa (T-A e G-C), formando unidades chamadas de pares de bases. Os nucleotídeos estão dispostos em duas longas fitas antiparalelas, unidas por ligações fosfodiéster 5’→3’ entre as bases pareadas que formam uma espiral chamada de dupla hélice. Essa estrutura de dupla hélice é semelhante a uma escada, com os pares de bases formando os degraus da escada e as moléculas de açúcar e fosfato formando as peças laterais verticais da escada (Alberts et al., 2017; Griffiths et al., 2015; NIH, 2024). Uma propriedade importante do DNA é que ele pode replicar-se ou fazer cópias de si mesmo. Cada fita de DNA na dupla hélice pode servir como padrão para duplicar a sequência de bases (Alberts et al., 2017). O DNA é o responsável pela transmissão de todas as características de um indivíduo por meio

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CAPÍTULO 5

Proteínas alternativas: benefícios, desafios e oportunidades Junio Cota Erika Cristina Jorge Luciana Andrade

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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As diferentes categorias de proteínas alternativas, como insetos comestíveis, proteínas plant-based, carne cultivada e proteínas de fermentação Os benefícios ambientais, nutricionais e econômicos dessas fontes alternativas de proteína em comparação com as fontes tradicionais Os processos de produção, desafios de escalonamento e casos de sucesso na produção de proteínas alternativas As oportunidades, aspectos regulatórios e de aceitação do consumidor para as proteínas alternativas Os avanços, aplicações e desafios associados à produção de proteínas alternativas

5.1. INTRODUÇÃO A necessidade de explorar proteínas alternativas surge como resposta ao desafio global de garantir uma alimentação sustentável e ética para uma população crescente. As proteínas alternativas, como insetos comestíveis, proteínas vegetais, carne cultivada e proteínas de fermentação, representam uma solução inovadora e ecologicamente responsável para complementar ou substituir as fontes tradicionais de proteína animal.

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Proteínas alternativas: benefícios, desafios e oportunidades

Essas alternativas, embora ainda em desenvolvimento, têm o potencial de reduzir a pegada ambiental da produção de alimentos e atender às necessidades nutricionais de uma sociedade em constante evolução (Justino & Júnior, 2022). A motivação para buscar proteínas alternativas é impulsionada por diversos fatores, incluindo preocupações ambientais relacionadas às emissões de gases de efeito estufa e ao uso intensivo de recursos naturais pela pecuária tradicional. Estima-se que a produção de carne bovina contribua significativamente para as emissões globais de gases de efeito estufa, tornando-a uma das atividades que mais impactam o meio ambiente. Além disso, questões éticas, como o bem-estar animal e a conscientização dos consumidores, estão impulsionando a busca por opções mais sustentáveis e humanitárias (Cunha et al., 2008). Embora o conceito de proteínas alternativas tenha suas raízes em pesquisas das décadas de 1970 e 1980, avanços recentes em biotecnologia e ciência dos materiais permitiram o desenvolvimento de produtos mais sofisticados e palatáveis. A carne cultivada em laboratório, por exemplo, que surgiu como uma ideia revolucionária nos anos 2000, está se tornando uma realidade graças aos avanços em técnicas de cultivo celular e biologia sintética. As proteínas alternativas podem ser categorizadas em quatro principais grupos: proteína de insetos, plant-based, carne cultivada e proteína de fermentação. A proteína de insetos é derivada de espécies comestíveis, como grilos e larvas de besouros, e oferece uma fonte rica em proteínas e nutrientes. As proteínas vegetais, ou plant-based, são obtidas a partir de fontes como soja, ervilha e trigo, e podem ser processadas para imitar a textura e o sabor da carne. A carne cultivada, por sua vez, é produzida a partir de células animais cultivadas em laboratório, eliminando a necessidade de criação e abate de animais. Por fim, as proteínas de fermentação são produzidas por microrganismos, como leveduras e bactérias, em processos semelhantes à fabricação de cerveja ou vinho. As proteínas alternativas oferecem uma série de benefícios em comparação às fontes tradicionais de proteína animal. Além de terem um menor impacto ambiental, exigindo menos recursos durante a produção, muitas dessas proteínas possuem um perfil nutricional favorável, com alto teor de proteínas e baixa gordura saturada. Do ponto de vista ético, eliminam os dilemas morais associados à criação e ao abate de animais, tornando-se atraentes para consumidores vegetarianos e veganos. Apesar dos benefícios promissores, a adoção generalizada de proteínas alternativas enfrenta desafios significativos, como a aceitação do consumidor, questões regulatórias e desafios tecnológicos e econômicos. A falta de familiaridade e até repulsa de algumas fontes de proteína, junto com a ausência de estruturas legais claras em muitos países, são obstáculos a serem superados. A necessidade de aprimorar os processos de produção para torná-los mais escaláveis e rentáveis também é um desafio a ser enfrentado.

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À medida que a população global continua a crescer e os recursos naturais se tornam cada vez mais escassos, a necessidade de fontes de proteína sustentáveis e eficientes se torna cada vez mais premente. As proteínas alternativas representam uma solução promissora para esse desafio, oferecendo opções nutricionais e ambientalmente responsáveis para complementar ou substituir as fontes tradicionais de proteína animal. Embora ainda haja obstáculos a serem superados, o potencial dessas tecnologias emergentes é imenso, e sua exploração continuada será fundamental para garantir a segurança alimentar e a sustentabilidade no futuro. Este capítulo explorará em detalhes as quatro principais categorias de proteínas alternativas, fornecendo uma visão abrangente dos benefícios, processos de produção, aspectos regulatórios e desafios únicos enfrentados por cada tipo de proteína. Ao abordar essas áreas cruciais, o capítulo visa oferecer uma compreensão aprofundada das oportunidades e obstáculos associados a cada fonte de proteína alternativa, permitindo que os leitores tomem decisões bem embasadas sobre o futuro desse setor em rápida evolução.

5.2. PROTEÍNA DE INSETOS A proteína de inseto está ganhando reconhecimento como uma alternativa viável e sustentável às fontes tradicionais de proteína animal devido a fatores como o aumento da população global, a evolução das preferências alimentares e a necessidade de métodos mais sustentáveis de produção de alimentos (Khalaf & El-Ansary, 2018). Insetos comestíveis, incluindo grilos, gafanhotos, cupins, larvas de farinha e bichos-da-seda, oferecem uma solução promissora para a crescente demanda por fornecimento de proteína, proporcionando nutrientes essenciais como proteínas, gorduras, vitaminas e minerais (Ahmad, 2023). Os insetos não apenas servem como uma rica fonte de proteína, mas também oferecem benefícios ambientais e econômicos em comparação com as fontes convencionais de proteína de gado, aves e peixes (Wilkinson et al., 2018). As qualidades nutricionais dos insetos, como proteína de alta qualidade, aminoácidos essenciais e gorduras benéficas, os tornam adições valiosas às dietas humanas (Lisboa, 2024). À medida que o mundo enfrenta desafios relacionados à segurança alimentar e à sustentabilidade, a exploração de proteínas derivadas de insetos em várias aplicações alimentares apresenta uma oportunidade para abordar essas questões urgentes (Mintah et al., 2020).

5.2.1. Benefícios do consumo de insetos O consumo de insetos oferece uma multiplicidade de benefícios que os tornam uma fonte de proteína alternativa atraente. Do ponto de vista ambiental, a criação de

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insetos demonstra vantagens significativas sobre a pecuária tradicional, com os insetos produzindo menos gases de efeito estufa e requerendo menos água e terra, aliviando assim a pressão sobre os recursos naturais (Huis et al., 2021). Estima-se que a produção de proteína de insetos tenha uma pegada de carbono até 100 vezes menor do que a produção de carne bovina (Ramlan, 2024). Em termos de nutrição, os insetos comestíveis são ricos em proteínas de alta qualidade, aminoácidos essenciais, ácidos graxos insaturados, vitaminas e minerais, como ferro, zinco e vitamina B12, abordando deficiências nutricionais em populações (Li, 2023). Economicamente, a produção de proteína de insetos é vantajosa devido aos ciclos de vida curtos, altas taxas de reprodução e baixos custos de produção dos insetos, tornando-os eficientes na conversão de alimentos em biomassa comestível e criando novas oportunidades econômicas, em especial para pequenos produtores (Alemu et al., 2023). O potencial dos insetos comestíveis como uma fonte de alimento sustentável e rica em nutrientes tem ganhado atenção crescente, destacando seus benefícios ambientais e nutricionais (Doloi, 2024). À medida que o mundo busca fontes de proteína alternativas e sustentáveis, a utilização de insetos apresenta uma solução promissora que se alinha à crescente demanda por opções alimentares nutritivas e ecologicamente corretas.

5.2.2. Produção e escalonamento de proteína de insetos A produção de proteína de insetos envolve uma série de processos e considerações que vão desde a criação de insetos até o processamento do produto final. Para abordar de modo abrangente esse tema, podemos subdividi-lo em aspectos-chave, como métodos de criação, processamento, escalonamento e casos industriais de sucesso. A criação de insetos para extração de proteína envolve uma variedade de métodos que podem ser aplicados em diferentes ambientes e escalas, desde operações domésticas de pequena escala até instalações industriais. As técnicas de criação são adaptadas à espécie específica de inseto e aos objetivos de produção. Ambientes controlados, como galpões ou contêineres, são comumente utilizados, com monitoramento preciso de fatores ambientais como temperatura, umidade e iluminação, sendo crucial para o desenvolvimento ideal dos insetos. As principais espécies de insetos comestíveis utilizadas na produção de proteína incluem o grilo (Acheta domesticus), a larva da mosca soldado negra (Hermetia illucens) e o bicho-da-farinha (Tenebrio molitor). Um aspecto significativo da criação de insetos é o regime alimentar, que frequentemente inclui substratos como resíduos agrícolas, restos de alimentos e, às vezes, esterco animal, contribuindo para a sustentabilidade do processo (Huis, 2016; Rumpold & Schlüter, 2013).

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CAPÍTULO 6

Avanços tecnológicos e tendências da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) em alimentos* Yasmin Lima Brasil Cristiane Vidal Douglas Fernandes Barbin

Princípios básicos e aplicações da Espectroscopia NIR são apresentados. ●

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Relações entre Espectroscopia NIR e a composição química dos alimentos são discutidas Espectrômetros NIR portáteis emergem como uma alternativa promissora para controle de qualidade de alimentos São apresentados métodos de quimiometria e análise multivariada de dados aplicada a alimentos

6.1. INTRODUÇÃO A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS, do inglês near-infrared spectroscopy) é uma técnica de espectroscopia vibracional fundamentada em como uma amostra refletirá, absorverá ou transmitirá luz (radiação) em diferentes comprimentos de onda, quando exposta a uma fonte de radiação, desde que ela contenha *

Os autores agradecem à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP-Brasil (Processo n. 2022/05540-2) e a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES-Brasil (Código Financeiro 001). Agradecemos também aos nossos colegas acadêmicos pela oportunidade de contribuição.

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Avanços tecnológicos e tendências da espectroscopia no infravermelho próximo (nirs) em alimentos

moléculas que apresentem variação no momento de dipolo nas vibrações de suas ligações químicas. Entre as inúmeras técnicas espectroscópicas aplicadas à análise de alimentos e produtos agrícolas, a espectroscopia NIR é muito utilizada devido aos resultados promissores, facilidade de compreensão e aplicação, resultando na otimização dos processos de fabricação. Isso se deve a grande interação dessa faixa da radiação com os compostos químicos presentes nos alimentos. Essa técnica opera capturando as “impressões digitais” dos materiais, ou seja, a análise instrumental por NIRS gera o que se denomina “espectro” do material: um gráfico do sinal registrado a partir do fenômeno da absorção da radiação pela amostra em função do comprimento de onda, em que as regiões onde se absorve mais ou menos radiação são diferentes e características de cada amostra, permitindo analisar simultaneamente diversos compostos relacionados aos alimentos. No entanto, um dos principais desafios para implementação dessa técnica, especialmente no Brasil, é a transferência dos métodos da escala laboratorial para nível industrial. Nos últimos anos, entretanto, esse cenário vem sofrendo mudanças, permitindo a exploração e o emprego da técnica em diversas indústrias, principalmente no setor alimentício, por meio do avanço das aplicações das tecnologias analíticas de processos (PAT). Essa ferramenta possibilita a transição do controle de qualidade de uma abordagem de análise do produto para uma abordagem preditiva de processo, baseada em modelos ajustados em tempo real durante a fabricação. Para alcançar esse objetivo, são necessários esforços de pesquisa e desenvolvimento acadêmico e industrial, visando fechar o ciclo de controle para uma gestão de processamento eficiente e automatizada (Grassi & Alamprese, 2018; van den Berg et al., 2013). Em conformidade com os princípios da indústria 4.0, um tema amplamente discutido no setor alimentício, observa-se uma crescente atenção à sustentabilidade ambiental nos processos relacionados aos alimentos. A sustentabilidade ambiental é respaldada pelas técnicas espectroscópicas e não destrutivas, como a espectroscopia NIR. Essas abordagens contribuem para a redução das porcentagens residuais e minimizam o uso de reagentes tóxicos, representando um grande avanço na ciência de alimentos e, ao mesmo tempo, resultando em uma diminuição dos custos de produção. Dessa forma, as técnicas vibracionais podem ser consideradas estratégias para uma produção mais sustentável, promovendo a utilização consciente dos recursos naturais (Beć et al., 2022; Embrapa, 2018). O sensoriamento eletrônico por NIRS permite ao analista agilidade, segurança, praticidade e controle on-line em linhas de processos, seja em escala industrial ou laboratorial. Esse sistema automatiza os processos de fabricação de alimentos, gerando benefícios significativos para as indústrias do setor alimentício, alinhando-se aos requisitos dos órgãos de controle e inspeção de qualidade e rastreabilidade, de modo a atender às exigências dos consumidores. No entanto, as variações e a

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Avanços tecnológicos na ciência dos alimentos e nutrição

heterogeneidade das matérias-primas e dos produtos processados, junto com as complexas transformações que podem ocorrer ao longo da cadeia de processamento e a natureza perecível dos produtos, intensificam os desafios nesse cenário (Glassey et al., 2017). Para abordar essas questões, este capítulo está estruturado em subseções, abrangendo desde os princípios da técnica e seu uso analítico até a interpretação dos dados e suas aplicações práticas.

6.2. FUNDAMENTOS TEÓRICOS A descoberta da radiação no infravermelho remonta a 1800, sendo creditada ao cientista inglês William Herschell. A região do infravermelho situa-se na faixa central no espectro eletromagnético e possui três regiões: infravermelho próximo (780-2.500 nm), infravermelho médio (2.500-50.000 nm) e infravermelho distante (50.000-106 nm). As moléculas não estão estáticas e as posições relativas dos átomos que as compõem variam de acordo com o que denomina de modos de vibração. Chama-se de estiramento quando há uma variação na distância interatômica ao longo do eixo da ligação entre dois átomos. Chama-se de deformação quando há variação no ângulo entre as ligações. Assim, o princípio da espectroscopia no infravermelho se dá pela absorção da radiação eletromagnética relacionada aos modos vibracionais. Para que o modo vibracional seja ativo em um processo de absorção da radiação eletromagnética, é preciso ocorrer uma variação do momento de dipolo local que acompanha o modo vibracional. Diferentes energias relacionadas a diferentes vibrações farão com que o fenômeno seja observado no MIR, NIR ou FIR. A região do infravermelho próximo (NIR) é a região infravermelha mais energética e está próxima da região visível no espectro eletromagnético (Burns & Ciurczak, 2007; Agelet & Hurburgh, 2010; Holler et al., 2009; Pasquini, 2003; Pasquini, 2018; Workman e Weyer, 2012; Kaye, 1954). Lipídios / gorduras C – H Água O – H Proteínas N – H Carboidratos C – H

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970 900

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1565 1530 1510

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2295

1900

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Comprimentos de Onda (nm)

Figura 6.1 Absorções espectrais dos grupos funcionais C – H, O – H e N – H na região NIR.

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Avanços tecnológicos e tendências da espectroscopia no infravermelho próximo (nirs) em alimentos

A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) baseia-se na absorção de radiação eletromagnética na região de 780-2.500 nm. Os espectros NIR compreendem bandas largas associadas às combinações de modos de vibração ligações químicas, por exemplo, O – H, N – H e C – H, e sobretons de vibrações moleculares. Por esse motivo, a espectroscopia NIR teve sua introdução na área agrícola na década de 1960, para medir a umidade de grãos (Hart et al., 1962), e pode ser usada para prever a qualidade de diversos produtos orgânicos, após relacionar estatisticamente um sinal medido a um sinal de referência por meio da análise do seu espectro (Wang et al., 2017; Munir et al., 2017). Deve-se notar que o espectro NIR é particularmente sensível a fortes vibrações quando existe grande diferença de massa entre os átomos de uma ligação X – H, onde X é um átomo mais pesado, o que por sua vez o torna uma sonda perfeita para as quatro principais classes de substâncias presentes em alimentos: lipídios, proteínas, carboidratos e água (Figura 6.1). Além disso, as informações químicas da região NIR residem em uma região do espectro eletromagnético onde os comprimentos de onda da luz coincidem com os tamanhos das partículas encontradas em muitos sistemas alimentares e, portanto, dão origem a fortes fenômenos de dispersão de luz. Essa dispersão da luz pode assim ser transformada em informação qualitativa ou quantitativa sobre a matriz física, química e biológica dos alimentos (van den Berg et al., 2013; Embrapa, 2018). O princípio de funcionamento dos métodos que utilizam o infravermelho varia conforme a técnica empregada, mas a execução geralmente se baseia na incidência de radiação infravermelha que penetra e interage com a amostra. Na análise instrumental, a “medida” (ou seja, os modos de aquisição nos equipamentos), pode ser registrando a radiação que foi refletida (modo de refletância) ou transmitida (modo de transmissão). A mais comum é a refletância difusa e ela refere-se à parte do feixe incidente que penetra na amostra, é espalhado internamente e retorna à superfície após a sua absorção no interior da amostra. Esse fenômeno é correlacionado com a absorbância, por meio do princípio de que a reflectância relativa é medida como a proporção da refletância da amostra em relação à medida sobre um material altamente reflexivo como Teflon® ou Spectralon®, que possuem aproximadamente 100% de refletância (Agelet & Hurburgh, 2010). Desse modo, quase todos os compostos que tenham ligações covalentes, orgânicos ou inorgânicos, absorvem frequências de radiação eletromagnética na região do infravermelho e isso traz informações importantes sobre as amostras. O feixe de infravermelho atravessa a amostra, que, por sua vez, absorve parte da energia de maneira simultânea, de todos os comprimentos de onda encontrados em seu espectro infravermelho. Por fim, o sinal que chega ao detector contém informações sobre a quantidade de energia absorvida em cada comprimento de onda, e então obtém-se um gráfico onde pode-se relacionar

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CAPÍTULO 7

Mineração de texto como ferramenta de análise de Big Data para ciência de alimentos e nutrição Kendji Eduardo Wolf

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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Conceitos e definições de computação como Big Data e PLN Conceitos e definições estatísticas como probabilidade, inferências, modelos preditivos, Machine Learning e Mineração de Textos As etapas no processo de Mineração de Textos Alguns exemplos de aplicações na indústria de alimentos O que o Big Data e a mineração de textos podem fazer pela melhoria de qualidade dos alimentos

7.1. INTRODUÇÃO A mineração de texto é um campo interessante da estatística que, em conjunto com a computação, abrange novos métodos de pesquisa e ferramentas de software que estão sendo usados na academia, por empresas privadas e agências governamentais para tornar o processo produtivo de alimentos mais eficiente. Também é usada em outros setores produtivos da indústria, agricultura, startups, empresas de tecnologia, entre outros. A mineração de textos ou Text Mining, em inglês, é um termo que faz alusão à mineração de metais preciosos, na qual os mineradores escavam algumas toneladas de terra em busca de uma pepita valiosa. Aqui o objetivo é o mesmo, analisar

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Mineração de texto como ferramenta de análise de big data para ciência de alimentos e nutrição

muitos dados e textos para garimpar algumas informações, lapidá-las e transformá-las em decisões preciosas. Usa-se o poder computacional e estatística para coletar dados, processá-los, analisá-los, transformá-los e descobrir ideias e correlações “escondidas” entre eles. Para entender mais como estamos avançados, faremos um breve relato de como a Computação e a Estatística evoluíram nestas últimas décadas. Quando voltamos para o início da década de 1980 e comparamos com os dias atuais, vemos como a capacidade computacional evoluiu. Mesmo com todos os avanços da época os melhores computadores do mundo não tinham a capacidade de processamento de dados que hoje temos num celular. Processar um conjunto de dados era muito caro, pois dependia de grandes computadores (tamanho de uma geladeira grande) e levava muito tempo. Além de que os dados eram armazenados em fitas ou disquetes (dispositivos físicos); transportar dados de um computador para o outro somente por meio desses dispositivos. Hoje contamos com ambientes Big Data, computação em nuvem e computação em memória. Somos capazes de processar uma quantidade enorme de dados, como vídeos e imagens em milésimos de segundo. Dizemos que é em tempo real, por exemplo, captamos uma imagem do plantio da cana no interior de São Paulo e a analisamos em qualquer lugar do mundo em menos de um segundo. Somos capazes de processar muitos bytes em pouquíssimo tempo, obtendo um processo de análise quase instantâneo para a tomada uma tomada de decisão. O uso do aprendizado de máquina e algoritmos estatísticos sofisticados pode possibilitar a modelagem de demanda de alimentos, prever as tendências de consumo e o desenvolvimento de novos produtos alinhados com as preferências dos consumidores e necessidades nutricionais. Essa capacidade de adaptar-se rapidamente às mudanças otimiza a produção e também pode reduzir significativamente o desperdício de alimentos. E junto com a evolução computacional, também ocorreu a evolução estatística. No passado, os estudos estatísticos precisavam ser baseados em pequenas amostras de dados, pois o seu processamento era caro e lento, para que fosse feita a inferência dos resultados nas populações estudadas. Por exemplo, para estudar o desenvolvimento de uma nova semente de arroz, utilizavam-se algumas dezenas de amostras e observa-se quais se desenvolviam melhor, com base nessas amostras decidiam qual semente seria plantada. Hoje, usamos a estatística e a computação para analisar o gene da semente, fazemos simulações computacionais e geramos uma infinidade de amostras e estudos “virtuais” para chegar à conclusão de qual semente será plantada. A Estatística é fundamental para coletar e analisar os dados que são gerados em todas as etapas da cadeia de produção alimentar, o uso de métodos estatísticos pode encontrar padrões e correlações que podem nortear as decisões mais eficientes e eficazes, apoiando uma produção mais sustentável.

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Quando pensamos no processo produtivo, desde o plantio das sementes, passando pela indústria de processamento dos alimentos, distribuição até a chegada à mesa do consumidor, as empresas que atuam hoje defrontam-se com a necessidade de desenvolvimento de novos produtos e respostas rápidas às oportunidades de mercado, ao mesmo tempo que convivem num ambiente crescente de produção e consumo. A imensa maioria, podemos dizer que a totalidade, dos executivos de empresas, concorda que: quanto mais informação de qualidade possuírem, melhores e mais assertivas serão suas decisões e, consequentemente, melhores serão seus processos, produtos, marcas e atendimento ao consumidor. Essa realidade traz como desafio a identificação de estratégias que permitam às empresas acesso a competências capazes de responder a essa demanda de decisões mais assertivas com uma velocidade cada vez mais alta. No mercado, o setor industrial de alimentos traz exemplos claros e concretos sobre o cuidado e a importância da matéria-prima no processo produtivo. É intuitivo concluir que se uma fabricante de iogurte usar leite de má qualidade seguramente produzirá iogurtes de má qualidade. Ao longo do processo produtivo a lógica é a mesma, mas a conclusão nem sempre é tão intuitiva assim. Se uma empresa faz uso de uma informação de má qualidade ou não tem processos que garantam que aquela informação permanece com qualidade, quais serão as consequências de uma decisão tomada com base nessa informação? Como uma boa semente é fundamental para gerar uma boa planta, uma boa informação é fundamental para gerar uma boa decisão. Big Data, Estatística e Text Mining são tecnologias essenciais para aumentar a eficiência da produção alimentar, assim como minimizar o desperdício. Com os algoritmos e modelos preditivos podemos antecipar demandas de alimentos (prevendo se haverá uma crise no abastecimento ou não), também podemos prever a necessidade de uma atuação no uso de recursos energéticos e hídricos da cadeia produtiva, permitindo antecipar algumas ações de maneira proativa.

7.2. CONCEITOS E DEFINIÇÕES 7.2.1. Computação 7.2.1.1. Big Data Big Data refere-se a um ambiente computacional de processamento de dados, no qual há a necessidade de processar um grande volume de dados, com uma complexidade que os métodos computacionais tradicionais de processamento não são capazes de fazê-lo.

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Mineração de texto como ferramenta de análise de big data para ciência de alimentos e nutrição

Big Data (Grandes Dados em inglês) é a necessidade de processar Grandes Volumes de dados em Grande Velocidade, ou em pouco tempo. Os ambientes de Big Data permitem processar dados que podem ser de vários tipos, como números, textos, datas etc. (= Grande Variabilidade) e permitem processar dados estruturados vindos de sistemas organizados e/ou banco de dados e também dados não estruturados como textos, gravação de voz (áudio), fotos e vídeos; podem ser dados que são atualizados com uma frequência baixa (uma vez ao dia ou por semana) como cadastro de produtos numa indústria de alimentos, como podem ser dados em tempo real (= Altíssima frequência de atualização) como captura de vídeos de uma câmera analisando a linha de produção de uma fábrica. Permitem ainda processá-los em alta velocidade, para a tomada de decisão, por exemplo: nessa análise da imagem de uma câmera de vídeo, e detectar que há algo diferente do padrão na linha de produção de um alimento; uma mensagem é gerada para o supervisor da linha a fim de alertá-lo a analisar a anomalia e decidir se continua a produção ou não. Um outro exemplo prático é o monitoramento em tempo real dos indicadores de fraudes de uma instituição financeira; a saber: se uma transação num cartão de crédito, ao fazer uma compra, é fraudulenta ou não. Os dados podem vir de diversas fontes, como redes sociais, transações financeiras, sensores de dispositivos na agricultura, sensores numa indústria de processamento de alimentos, das caldeiras a vapor, entre outros (Belaud et al., 2019). O desafio do Big Data é processar, analisar e extrair valor desses dados de maneira eficiente. Isso geralmente envolve o uso de tecnologias avançadas, como aprendizado de máquina e análise preditiva, para identificar padrões, tendências e associações em dados que, de outra forma, não seriam descobertos (Talari et al., 2022). Os dados são gerados, coletados e analisados numa escala que jamais vimos antes. E as questões ligadas à qualidade de dados nessa era levantam questões: Como aferir a qualidade dos dados num universo tão vasto e tão variável sem comprometer a velocidade da tomada de decisão no processo? Se muitas vezes o dado não é estruturado e sua variedade pode ser enorme, seria possível definir a priori os indicadores de qualidade na era do Big Data? Seria possível utilizar conhecimentos e técnicas utilizadas na indústria de alimentos para aferir a qualidade da sua matéria-prima no ambiente de Big Data? Para que um ambiente seja considerado, como Big Data, um grande Volume de dados precisa ser processado em pouco tempo (alta velocidade) para a tomada de decisão (Talari et al., 2022). De acordo com esse conceito, alguns exemplos são: ●

O monitoramento, as análises e os ajustes em tempo real das condições do processo de Pasteurização de leite, cerveja e sucos (como temperatura e tempo) para

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CAPÍTULO 8

Embalagens de alimentos: rastreabilidade, inteligência e conveniência Hugo José Martins Carvalho Danielle Cristine Mota Ferreira Patrícia Marques de Farias Camila Marcolongo Gomes Cortat Ana Elizabeth Cavalcante Fai Franciele Maria Pelissari

Neste capítulo do livro você irá descobrir: ●

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Como a evolução das embalagens alimentares acompanhou as transformações tecnológicas, desde materiais rudimentares até sistemas inteligentes e conectados As principais tecnologias aplicadas à rastreabilidade de alimentos, como códigos de barras, QR codes, RFID e blockchain, e seu impacto na segurança e transparência da cadeia de suprimentos Como embalagens inteligentes e ativas monitoram qualidade, frescor, temperatura e integridade dos alimentos, contribuindo para a redução de perdas e desperdícios. De que forma a conveniência, o design e a sustentabilidade influenciam o comportamento do consumidor e impulsionam a transição para modelos mais alinhados à economia circular

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Embalagens de alimentos: rastreabilidade, inteligência e conveniência

8.1. INTRODUÇÃO Nos primórdios da história humana, durante os tempos nômades, as pessoas consumiam o que estava disponível no ambiente ao seu redor, sem preocupações com a proteção ou armazenamento dos alimentos. Contudo, à medida que os seres humanos começaram a se estabelecer em comunidades fixas, emergiu a necessidade de armazenar e conservar alimentos adequadamente. Essa demanda impulsionou o desenvolvimento das primeiras formas de embalagem (Qureshi et al., 2024). Hoje, a indústria de embalagens de alimentos é altamente sofisticada e crucial para a sociedade moderna, diferindo significativamente das práticas rudimentares do passado. Inicialmente, conforme demonstrado na Figura 8.1, materiais naturais como folhas, conchas e peles de animais eram utilizados com o propósito de armazenar e transportar alimentos. Com o passar do tempo, a invenção de recipientes de barro e cerâmica representou um avanço significativo, permitindo a conservação dos alimentos por períodos mais longos. Durante a Idade Média, o vidro tornou-se um material popular para o armazenamento de líquidos, enquanto o uso de barris de madeira se difundiu para a preservação de alimentos secos e fermentados (Robertson, 2019). UMA BREVE HISTÓRIA DAS EMBALAGENS DO PAPEL AO VIDRO, METAIS, PLÁSTICOS, MARCAS E TENDÊNCIAS Início

Um pouco depois

700 a.C.

1550 a.C.

Uso de objetos naturais como recipientes.

Uso de peles e tecidos trançados, incluindo cestas.

Início da fabricação de vidro como um subproduto da cerâmica.

Industrialização da fabricação do vidro no Egito.

1310

1200

1º ou 2º século a.C.

1200 a.C.

Introdução da fabricação do papel no Reino Unido.

Descoberta do processo de revestimento de estanho, na Boêmia.

Folhas de casca de amoreira tratada usadas pelos chineses para embrulhar alimentos.

O vidro foi prensado em moldes para fazer copos e tigelas.

FUTURO Muitos fatores contribuem para a evolução das embalagens: as necessidades e preocupações das 1810 1817 1831 pessoas, a concorrência no mercado, eventos Patenteamento da lata Produção da primeira Isolamento do estireno incomuns (como guerras de estanho. caixa de papelão de uma árvore de e pandemias), mudanças comercial, bálsamo, pela nos estilos de vida, bem na Inglaterra. primeira vez. como descobertas e invenções. Assim como nenhuma única causa influenciou AGORA 1980 1970s o desenvolvimento passado, uma variedade Embalagens Metais e plásticos Evolução da informação e de forças será necessária plásticas ganharam transparência, personalização para criar as embalagens popularidade e conectividade, mecânicas de disponíveis para do futuro. sobre o vidro. jogos e fidelização de clientes. alimentos quentes.

1844

1850s

Produção dos primeiros sacos de papel comerciais em Bristol, na Inglaterra.

Surgimento do papel ondulado.

1956

1866-1870

A primeira feira PackExpo foi realizada em Cleveland, Ohio.

Marcas, rótulos e marcas registradas para embalagens foram inventadas.

Figura 8.1 Linha do tempo dos principais marcos da evolução das embalagens.

O século XIX marcou o início de uma revolução na indústria de embalagens com a introdução de latas de metal e recipientes de vidro hermeticamente fechados, impulsionados pela necessidade de preservar alimentos para soldados em campanhas militares (ABEACO, 2018). No século XX, a descoberta de materiais plásticos e a invenção do alumínio transformaram o cenário das embalagens. Esses materiais

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Avanços tecnológicos na ciência dos alimentos e nutrição

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proporcionaram maior versatilidade, resistência e custo-benefício, além de possibilitarem a criação de embalagens mais leves e fáceis de transportar (Niaounakis, 2020). Na indústria alimentícia contemporânea, as embalagens desempenham um papel essencial que vai além da mera preservação, transporte e comercialização de alimentos. Elas se tornaram um componente crítico na estratégia de segurança e qualidade, incorporando tecnologias avançadas que aprimoram sua funcionalidade. As embalagens modernas são projetadas não apenas para proteger o conteúdo contra contaminações e danos físicos, mas também para prolongar a vida útil dos produtos, comunicar informações importantes ao consumidor, e até mesmo interagir com o ambiente externo para monitorar condições que afetam a qualidade dos alimentos. Isso é possível por meio do uso de tecnologias inovadoras, como embalagens ativas, que podem absorver oxigênio ou liberar antimicrobianos (Chiu et al., 2024). Além dessas, as embalagens inteligentes representam um avanço significativo, permitindo o monitoramento em tempo real das condições dos alimentos, como temperatura e frescor, bem como o rastreamento e acompanhamento dos produtos ao longo de toda a cadeia de suprimentos, desde a produção até o consumidor final, garantindo maior transparência e controle de qualidade (Zuo et al., 2022a). A inovação em embalagens alimentícias tem o potencial de transformar o modo como os alimentos são percebidos e consumidos, promovendo não apenas a segurança e a qualidade, mas também a sustentabilidade, por meio de materiais recicláveis e processos de produção mais eficientes. Nesse contexto, a escolha da embalagem adequada é crucial para atender às exigências de um mercado em constante evolução, em que a experiência do consumidor e a integridade do produto são prioridades fundamentais. Ao abordar esses temas, o presente capítulo destaca como as inovações em embalagens de alimentos, envolvendo a rastreabilidade, inteligência e conveniência, estão transformando a indústria, garantindo produtos mais seguros, sustentáveis e atrativos para os consumidores. A evolução contínua das embalagens é crucial para atender às crescentes demandas do mercado e para contribuir positivamente para a sociedade e o meio ambiente.

8.2. RASTREABILIDADE EM EMBALAGENS DE ALIMENTOS A rastreabilidade em embalagens de alimentos é um tema de crescente importância na cadeia de suprimentos alimentares moderna. Em um mundo cada vez mais conectado, os consumidores e reguladores exigem transparência e segurança na produção, distribuição e venda de alimentos. A rastreabilidade permite o monitoramento e a verificação do percurso dos alimentos desde a origem até o consumidor final, garantindo a qualidade e a segurança dos produtos (Matloob et al., 2024).

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Embalagens de alimentos: rastreabilidade, inteligência e conveniência

Segundo Espiñeira e Santaclara (2016), a rastreabilidade (tracking and tracing) refere-se à capacidade de identificar, em qualquer fase específica da cadeia alimentar (da produção à distribuição), de onde veio o alimento e para onde foi, desde a produção até o consumo final. Ela envolve a coleta e a manutenção de informações detalhadas sobre cada estágio do processo, como origem dos ingredientes, métodos de produção, condições de transporte e armazenamento, além de dados sobre distribuição e venda.

Fornecedor

Compras

Onde está agora? Quem está manejando? Qual seu estado? TRACK

Onde esteve? Quem manejou? Como foi tratado? TRACE

Manufatura

Qualidade

No presente

Olhando para trás

Estoque

Embalagem

Envio

Vendas

Consumidor

Atendimento ao consumidor

Figura 8.2 Rastreabilidade no setor industrial.

A rastreabilidade é essencial para assegurar a qualidade e a segurança dos alimentos, permitindo a rápida identificação e solução de problemas, como contaminação ou fraudes. Por exemplo, se um lote de alimentos for identificado como contaminado, a rastreabilidade permite que o produto seja rapidamente retirado do mercado, minimizando riscos para os consumidores e danos à reputação da marca. A rastreabilidade é regida por diversas normas e regulamentações que garantem a conformidade dos processos na cadeia de suprimentos alimentares. Na União Europeia, por exemplo, o Regulamento CE 178/2002 impõe a rastreabilidade em todas as etapas da cadeia de suprimentos, incluindo disposições específicas sobre rastreabilidade, garantindo que todos os operadores do setor alimentar mantenham registros precisos da origem e do destino de produtos alimentares. Nos Estados Unidos, a Lei de Modernização da Segurança Alimentar (FSMA) estabeleceu requisitos rigorosos para a rastreabilidade de alimentos. A norma ISO 22005: 2007, reconhecida internacionalmente, abrange todas as etapas da produção e distribuição de alimentos e estabelece os princípios e requisitos gerais para o design e implementação de sistemas de rastreabilidade.

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Prefácio

1. Tendências e inovações na área de alimentos

2. Inteligência artificial na ciência dos alimentos e nutrição

3. Foodômica – Aplicação na ciência de alimentos e nutrição

4. Genômica nutricional: dos fundamentos à indústria de alimentos

5. Proteínas alternativas: benefícios, desafios e oportunidades

6. Avanços tecnológicos e tendências

da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS) em alimentos

7. Mineração de texto como ferramenta de análise de Big Data para ciência de alimentos e nutrição

8. Embalagens de alimentos:

rastreabilidade, inteligência e conveniência

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AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA CIÊNCIA DOS ALIMENTOS E NUTRIÇÃO

Apresentação

Este livro apresenta os mais recentes avanços tecnológicos que estão redefinindo a ciência de alimentos e a nutrição. Em oito capítulos, aborda temas como tríplice-hélice da inovação, inteligência artificial, tecnologias ômicas, espectroscopia NIRS, mineração de texto e embalagens inteligentes, além de proteínas alternativas e nutrição personalizada. Redigido em linguagem acessível, oferece uma visão clara e crítica das tendências emergentes e dos desafios técnicos e regulatórios do setor. Destina-se a estudantes, pesquisadores e também ao público leigo interessado em compreender, de forma atual e objetiva, as transformações que moldam o futuro dos alimentos e da nutrição.

MOLINA NUMA PASTORE

CONTEÚDO

GUSTAVO MOLINA IRAMAIA ANGÉLICA NERI NUMA GLAUCIA MARIA PASTORE (ORGANIZADORES)

AVANÇOS TECNOLÓGICOS NA CIÊNCIA DOS ALIMENTOS E NUTRIÇÃO

GUSTAVO MOLINA Graduado em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estadual de Maringá (UEM), com mestrado e doutorado em Ciência de Alimentos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e período sanduíche na Université Clermont-Auvergne (Clermont-Ferrand, França). Pós-doutorado na Université Grenoble Alpes (Grenoble, França). Professor Associado do curso de Engenharia de Alimentos do Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (ICT/UFVJM).

IRAMAIA ANGÉLICA NERI NUMA Graduada em Ciências Biológicas pela Fundação Hermínio Ometto (UNIARARAS). Mestre em Clínica Médica e doutora em Ciências de Alimentos, ambos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Pesquisadora na Faculdade de Engenharia de Alimentos da Unicamp. Especialista em Compostos Bioativos, Genômica, Ciências dos Alimentos e Nutrição.

GLAUCIA MARIA PASTORE Graduada em Ciências Biológicas pela Pontifícia Universidade Católica de Campinas (PUC-Campinas), com mestrado e doutorado em Ciências de Alimentos, ambos pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Pós-doutorado na Ohio State University (OSU), Estados Unidos. Professora titular na Faculdade de Engenharia de Alimentos da Unicamp. Vice-presidente da Sociedade Brasileira de Ciência e Tecnologia de Alimentos (SBCTA) e membra eleita da International Academy of Food Science and Technology (IAFOST).

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