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.
