Il latte prodotto da pecore e capre alimentate al pascolo contiene micro-componenti, quali acidi grassi e vitamine, utili per la salute del consumatore. In particolare, l’utilizzo di pascoli giovani a base di graminacee porta di norma ad elevati tenori nel latte ovino di acidi grassi omega 3, acidi polinsaturi (PUFA) e di acido rumenico (CLA). Inoltre, le erbe pascolate ad uno stadio vegetativo precoce sono ricche in carotenoidi (precursori della vitamina A), tocoferoli (vitamina E) ed enzimi, che agiscono positivamente sul grado di protezione anti-ossidante dei prodotti (Cabiddu et al., 2019). Questi componenti minori del latte, contribuiscono a migliorare la salute del consumatore grazie alla loro capacità di nutrire e proteggere da ossidazione le cellule degli epiteli e ridurre il rischio di malattie quali alcuni tumori e malattie cardio-vascolari.
Recenti studi hanno permesso di evidenziare come i pascoli a base di leguminose o altre dicotiledoni sono più ricchi di precursori di CLA e di PUFA rispetto ai pascoli di graminacee e possono ulteriormente accrescere il contenuto di questi micro-componenti nel latte. In alcuni casi questo dipende anche dalla presenza di metaboliti secondari delle piante quali i polifenoli (tra cui i tannini), che possono inibire la bio-idrogenazione ruminale, il processo che determina un forte calo degli acidi grassi insaturi nel latte a vantaggio degli acidi grassi monoinsaturi e saturi. Quindi, in generale, più l’erba pascolata è giovane e di composizione varia e ricca di dicotiledoni (leguminose e asteracee soprattutto) maggiore è la probabilità di ottenere un latte ricco di componenti nutrizionali ad effetto salutistico, chiamati nutraceutici, dalla fusione delle parole nutrizione e farmaceutica (Cabiddu et al., 2019).
Oltretutto, le specie foraggere, in interazione con il suolo che le ospita, possono accrescere il contenuto di sostanze aromatiche in latte e formaggi ed influenzarne le proprietà sensoriali, evidenziando il legame del prodotto al suo territorio di origine, fondamentale per i formaggi DOP o IGP. Ad esempio, il latte prodotto da pecore alimentate su pascoli contenenti una asteracea, il Crisantemo coronario (Chrysanthemum coronarium), si differenzia per diversi composti volatili, quali i mono e sesquiterpeni che possono passare parzialmente inalterati dall’erba al latte e da questo al formaggio, marcandone l’aroma (Addis et al., 2006). Se un’essenza da sola può influenzare le qualità sensoriali di un formaggio, non sorprende che le capre che pascolano la macchia mediterranea della Sardegna producano un latte particolarmente ricco di sostanze aromatiche, chetoni ed aldeidi soprattutto, che lo differenzia marcatamente dai prodotti ottenuti da pascoli oligofiti o dall’alimentazione stallina (Cabiddu et al., 2019).
Ma a parte le valutazioni sensoriali di “panel esperti”, è possibile distinguere latti o formaggi “da pascolo” da latti o formaggi prodotti a partire da diete secche offerte ad animali stabulati? O distinguere latti ottenuti da zone specifiche, caratterizzate ad esempio da sistemi di allevamento estensivo basato sul pascolamento? Se sì, in che modo?
La risposta è positiva. Infatti la ricerca sui bio-markers dei prodotti lattiero-caseari è progredita in modo impressionante nell’ultima decade, anche se gli studi sugli ovini e caprini sono ancora limitati. Recenti studi sulla tracciabilità territoriale svolti da Agris, in collaborazione con il Dipartimento di Chimica e Farmacia dell’Università di Sassari e l’Associazione Allevatori della Sardegna (ARAS), hanno permesso di evidenziare che è possibile distinguere latti provenienti da differenti aree della Sardegna (Tabella 1) con errori di stima molto limitati (2-4%) tramite l’analisi degli acidi grassi nel latte utilizzando la metodica convenzionale (gascromatografia) (Caredda et al., 2017).
Tabella 1 – Risultati ottenuti nella discriminazione di latti provenienti da differenti aree della Sardegna tramite l’analisi degli acidi grassi.
Nord Sardegna | Centro Sardegna | Sud Sardegna | Predizione corretta | |
---|---|---|---|---|
Nord Sardegna | 56 | 0 | 1 | 98.3% |
Centro Sardegna | 1 | 26 | 3 | 96.3% |
Sud Sardegna | 0 | 0 | 13 | 100.0% |
Questa informazione è fondamentale per poter autenticare prodotti DOP o IGP, per i quali il legame tra prodotto e territorio è imprescindibile.
Tuttavia, come anche evidenziato da un’indagine biennale condotta da Agris con l’ARAS, la qualità del latte può cambiare nello stesso territorio da un anno all’altro. Questo avviene in Sardegna come in altre regioni mediterranee a causa della ampia variabilità dell’andamento meteorologico, e in particolare della quantità e distribuzione delle piogge autunnali e primaverili. L'”effetto annata” è particolarmente rilevante nei territori di collina e montagna dove il pascolo è soprattutto naturale e, nelle annate sfavorevoli, il ricorso ai foraggi conservati e concentrati è molto importante (Addis et al., 2007, Tabella 2). All’annata favorevole (2004) ad una riduzione media del consumo di concentrati e ad un aumento del carico animale pari a circa il 20%, corrisponde un incremento sostanziale di acido linolenico e CLA (+ 35 % circa), ed anche di PUFA. Nel caso dell’area basaltica di collina, caratterizzata da pascoli naturali, queste variazioni sono ancor più evidenti.
Tabella 2 – Risultati di un’indagine svolta da ARA Sardegna su un campione di aziende appartenenti a differenti aree pedologiche e climatiche.
Alluvionale Sud | Alluvioniale Nord | Basaltico Nord | Granitico Sud | Granitico Nord | TOT/media | |
---|---|---|---|---|---|---|
N. aziende | 6 | 6 | 13 | 10 | 4 | 39 |
Anno 2003 | ||||||
Carico (pecore/Ha) | 7.7 | 7.8 | 4.4 | 3.4 | 9.7 | 5.72 |
Concentrato (kg/pecora/giorno) | 0.32 | 0.57 | 0.53 | 0.37 | 0.68 | 0.48 |
Acido linolenico (% AGT) | 1.57 | 0.99 | 1.18 | 1.27 | 1.03 | 1.22 |
Acido rumenico (% AGT) | 2.04 | 1.38 | 1.68 | 1.79 | 1.83 | 1.73 |
PUFA (% AGT) | 6.22 | 4.98 | 5.84 | 5.63 | 5.99 | 5.73 |
Anno 2004 | ||||||
Carico pecore/Ha | 8.7 | 9.1 | 5.6 | 4.3 | 12.7 | 7.01 |
Concentrato (kg/pecora/giorno) | 0.28 | 0.36 | 0.40 | 0.29 | 0.68 | 0.38 |
Acido linolenico (% AGT) | 1.94 | 1.39 | 1.74 | 1.51 | 1.27 | 1.61 |
CLA (% AGT) | 2.5 | 2.23 | 2.65 | 2.11 | 2.26 | 2.38 |
PUFA (% AGT) | 7.21 | 5.97 | 7.33 | 6.17 | 6.53 | 6.72 |
Per una valutazione della qualità di un prodotto caseario è quindi necessario andare oltre “il territorio”, “rintracciando” per quanto possibile la composizione della dieta dei ruminanti da cui deriva.
Alcuni studi recentissimi svolti nell’azienda sperimentale e nei laboratori di Bonassai (Agris Sardegna, Unità di ricerca di Nutrizione Animale e di Chimica), in collaborazione con il laboratorio ex-ARAS, dimostrano che ciò è possibile, e lo si può fare sia per i latti di massa che a livello di latte individuale.
Utilizzando dei bio-marcatori, come alcuni acidi grassi del latte misurati con metodi convenzionali ed analizzati con statistiche multivariate avanzate (Genetic Algorithms, GA, e.g. Caredda et al., 2016), è possibile stimare la percentuale di erba nella dieta delle pecore in modo accurato (errore: 7%) ed è possibile distinguere latti di massa derivanti da pecore che pascolano 2 o 4 o 6 ore/giorno con estrema precisione (errore: 4%) (Molle et al., 2021a).
Ma è l’analisi degli spettri del latte ottenuti nel medio infrarosso, con strumenti tipo il Milkoscan, integrata con tecniche multivariate (GA), che ha reso possibile discriminare latti che derivano da differenti diete perfino a livello di singola pecora (Molle et al., 2021b).
Questa tecnica permette di distinguere latti provenienti da pecore alimentate con pascoli di leguminose (Trifoglio alessandrino) o di graminacee (Loglio italico), con pascoli con erba abbondante di alta qualità (inizio pascolamento) o con erba scarsa e di bassa qualità (fine pascolamento), fino ad arrivare a distinguere se il latte deriva dalla mungitura del mattino o della sera. Infine, è possibile distinguere ma con un maggiore margine di errore se il latte deriva da pecore al pascolo per 2 o 6 ore al giorno.
Per concludere, con la combinazione di tecniche analitiche e chemiometriche, l’industria lattiero-casearia ovina dispone oggi di uno strumento per caratterizzare il latte in modo rapido ed economico allo scopo di orientare la trasformazione del latte verso prodotti differenti per pregio e prezzo di mercato, e soddisfare gli standard qualitativi richiesti da particolari protocolli di produzione.
La presente nota è una sintesi dei seguenti articoli scientifici in cui sono riportate le referenze citate:
- Andrea Cabiddu, Claudia Delgadillo-Puga, Mauro Decandia e Giovanni Molle. Extensive production systems and milk quality with emphasis on unsaturated fatty acids, volatile compounds, antioxidant protection degree and phenol content. Animals, (2019) 9:771; https://doi.org/10.3390/ani9100771.
- Marco Caredda, Margherita Addis, Ignazio Ibba, Riccardo Leardi, Maria Francesca Scintu, Giovanni Piredda, Gavino Sanna. “Building of prediction models by using Mid-Infrared spectroscopy and fatty acid profile to discriminate the geographical origin of sheep milk” LWT – Food Science and Technology 75 (2017), 131-136. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2016.08.053.
- Giovanni Molle, Andrea Cabiddu, Mauro Decandia, Maria Sitzia, Ignazio Ibba, Valeria Giovanetti, Giuseppe Scanu, Margherita Addis and Marco Caredda. Can FT-Mid-Infrared Spectroscopy of Milk Samples Discriminate Different Dietary Regimens of Sheep Grazing With Restricted Access Time? Frontiers in Veterinary Science (2021) 8:623823 https://doi.org/10.3389/fvets.2021.623823.
- Giovanni Molle, Andrea Cabiddu, Mauro Decandia, Marco Acciaro, Giuseppe Scanu, Margherita Addis, Myriam Fiori and Marco Caredda. A Note on the Tracing of Herbage Contribution to Grazing Sheep Diet Using Milk and Feces Biomarkers. Frontiers in Veterinary Science (2021) 8:623784 https://doi.org/10.3389/fvets.2021.623784.
Autori
Giovanni Molle, Andrea Cabiddu, Margherita Addis e Marco Caredda di Agris Sardegna.
Si ringraziano per la collaborazione preziosa: i colleghi coinvolti negli studi, Ignazio Ibba, responsabile del laboratorio di analisi del latte, i tecnici dell’ARAS e gli allevatori che hanno partecipato all’indagine.
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