Estudo desenvolvido em parceria com a PUC-Rio utiliza ferramentas quimiométricas para prever a origem de cigarros comercializados no Brasil e contribuir no combate ao contrabando e à falsificação.
O professor Lucas Soares Rodrigues, do IFMT Campus Confresa, acaba de assinar a publicação de um artigo na Journal of the Brazilian Chemical Society (JBCS), uma das revistas científicas mais respeitadas na área de Química no país. O estudo, desenvolvido em parceria com o Departamento de Química da PUC-Rio, propõe um
método inovador para prever a identidade de grupos de cigarros comercializados no Brasil por meio de técnicas quimiométricas — uma abordagem que utiliza variáveis químicas combinadas a modelos estatísticos avançados.
A pesquisa foi realizada pelo professor Lucas em coautoria com seu coorientador Carlos Massone e seu orientador José Marcus Godoy, ambos da PUC-Rio.
Cinco grupos que compõem o mercado brasileiro de cigarros
No Brasil, o mercado de cigarros envolve cinco grandes grupos: cigarros contrabandeados, cigarros legalizados produzidos por grandes empresas multinacionais, cigarros legalizados fabricados por pequenas companhias (muitas vezes associadas a atividades ilícitas), produtos que perderam o registro sanitário da ANVISA e cigarros falsificados, que imitam marcas brasileiras ou paraguaias.
Um método para extrair substâncias desconhecidas e prever a origem das amostras. Segundo o professor Lucas Soares, o objetivo do estudo foi extrair substâncias químicas desconhecidas dos cigarros e utilizá-las como variáveis estatísticas para construir um modelo de predição capaz de identificar o grupo de cada amostra
analisada.
O processo começou com a extração das substâncias presentes no tabaco utilizando banho ultrassônico. Em seguida, o extrato foi concentrado e injetado em um equipamento conhecido como GC-FID (Cromatografia Gasosa com Detector por Ionização em Chama), capaz de separar moléculas conforme sua interação com uma
coluna capilar e com o solvente. Cada substância sai da coluna em um momento específico, chamado “tempo de retenção”.
A partir desses tempos de retenção, a equipe coletou os dados, descartou picos que não atendiam aos critérios estatísticos definidos e aplicou a ferramenta quimiométrica LDA – Linear Discriminant Analysis, técnica que permite construir modelos matemáticos para classificação.
Alta precisão na identificação de cigarros ilegais
Para verificar a confiabilidade do modelo, a base de dados — composta por 96 amostras — foi dividida em duas partes: 70% para o grupo de treinamento, usado para ensinar o modelo, e 30% para o grupo de teste, que funciona como se o sistema estivesse recebendo “novas amostras desconhecidas”. O resultado foi expressivo: o modelo alcançou 88% de acerto na classificação de
novas amostras.
Impacto social e relevância científica
Além de contribuir com o enfrentamento ao mercado ilegal de cigarros, o estudo demonstra que métodos analíticos relativamente simples podem ganhar alta potência quando aliados a ferramentas matemáticas e estatísticas.
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