Como monitorar as fraudes na cadeia do leite?

Recentemente fui convidado a fazer uma apresentação aqui na universidade para um grupo de pesquisadores e estatísticos para falar sobre fraudes na cadeia do leite. Havia um outro palestrante que apresentou como funciona o monitoramento de fraudes em cartão de crédito utilizando um poderoso sistema de informação (software). Após a apresentação, fiquei surpreso com a semelhança que existe entre este sistema e o que temos hoje disponível para monitoramento. O objetivo deste artigo é de apresentar algumas destes ferramentas de monitoramento de fraude/adulteração na cadeia de leite. Espero que o artigo seja útil, não somente para os profissionais que atuam diretamente nas indústrias e captação de leite, mas também para os produtores de leite.

Que tipo de adulteração e fraudes podemos monitorar ?

Iremos apresentar aqui duas fraudes que podem ocorrer em nossa área. A primeira delas, diz respeito a fraude no leite pela adição de qualquer substância estranha (por exemplo: água, açúcar, urina, ureia, citrato, etc), que pode ser praticada por vários agentes na cadeia (produtor, transportador, indústria). A segunda é a fraude que pode ocorrer no monitoramento da qualidade, praticada geralmente pelo agente de coleta, pessoa responsável pela coleta de amostras.

Em alguns casos, este agente de coleta imagina que todo leite é igual ("é tudo branco", como dizem alguns por aí) e resolve coletar as amostras de um único tanque mas para vários produtores. É o que denominamos "amostras clonadas". Como podem imaginar este é um problema muito sério visto que teremos resultados completamente erroneos e que pode afetar o pagamento por qualidade e o atendimento a IN-62.

A fraude por adição de substâncias estranhas

Se analisarmos os registros em jornais e na internet vamos notar que a fraude do leite é uma prática histórica e os primeiros registros são de 1.880 relatando a fraude por adição de água. Com o passar do tempo as fraudes foram ficando mais "modernas" com adição de inúmeros outros compostos ao leite. O último grande evento de impacto mundial foi a adição de melamina por produtores chineses, causando problemas de saúde em milhares de crianças, e a morte de algumas delas. A melamina é um composto que, quando adicionado ao leite, aumenta o teor de proteína do leite, o que, no caso da China, propiciava aos produtores o recebimento de bonificação, visto que recebiam por qualidade. Para cada fraude que foi descoberta ao longo dos anos sempre se desenvolveu uma análise capaz de identificá-la. Hoje, teríamos de realizar algumas dezenas de testes/análises no leite se quisermos de fato monitorar todos estes adulterantes. Além disso, observem que é um processo reativo, ou seja, a fraude precisa ocorrer e ser descoberta, para que depois possamos criar uma nova análise para monitorá-la.

Porém, com o avanço da tecnologia na área analítica, este cenário vem mudando. Exemplo disso é o equipamento que adota a metodologia chamada de FTIR (infravermelho com transformada de Fourier) e que é utilizada atualmente para realizar as análises de composição do leite (teor de gordura, proteína, lactose, sólidos totais, ureia e crioscopia). O grande diferencial deste equipamento é que podemos "ensiná-lo" a analisar outros compostos. Por exemplo, no caso da Clínica do Leite - ESALQ/USP, realizamos um estudo de 2 anos, em cooperação com pesquisadores da Dinamarca, com o objetivo de criar uma nova análise capaz de identificar fraudes no leite cru utilizando as amostras que já são enviadas para realização da determinação da composição e contagem de células somáticas (CCS).

O leite, ao ser analisado pelo equipamento FTIR, recebe um feixe de energia variável. Para esta energia emitida, medimos o quanto dela é absorvida pelo leite. Este processo de absorção de energia é muito característico e específico do produto que estamos analisando, no caso o leite. O resultado da análise é um gráfico conhecido como "espectro de absorção", como o exemplo na Figura 1.

Ao longo dos dois anos analisamos leite de mais de 800 fazendas provenientes de 3 estados e com isso criamos um "espectro referência" para leite cru bovino. A partir de então "ensinamos" ao equipamento que este seria o espectro esperado para um leite "normal", não adulterado. Com isso, cada amostra que é hoje analisada tem o seu espectro comparado com o espectro referência. Se houver uma diferença grande entre eles é sinal de que o leite desta amostra possui compostos que não são comuns ao leite, como ilustrado na Figura 2.

Para facilitar a interpretação por parte dos usuários, criamos a análise de "Escore de autenticidade" (EA©), um número que indica a diferença entre o espectro da amostra e o espectro de referência. EA maior que 10 indica uma grande diferença entres eles e possibilidade da presença de substâncias estranhas na amostra.

Como podem notar, o EA não diz qual a substância e em qual concentração, sendo portanto uma análise de triagem/mapeamento.

Por outro lado, a partir de agora as indústrias possuem uma nova ferramenta que passa a trabalhar de forma pró-ativa, ou seja, podendo eventualmente identificar uma nova fraude assim que ela surgir.

Esta análise é realizada na mesma amostra já coletada para as demais análises de composição e CCS (com conservante bronopol) e já vem sendo adotada por mais de 10 indústrias na sua rotina de monitoramento como uma ferramenta adicional ao controle de qualidade. Ao longo dos últimos 12 meses já foi possível identificar casos de fraude em amostras provenientes de fazendas e também de leite "spot".

Fraude no processo de coleta de amostras - "Amostras clonadas"

Neste momento você pode estar se perguntando se realmente isso é possível. Será que um transportador seria capaz de coletar as amostras numa única fazenda ? Será que isto ocorre com frequência ? Como identificar ?

Se pensarmos que um transportador pode ter em média 15 fazendas na sua rota, e que no dia da coleta ele irá gastar pelo menos 10 min a mais em cada uma delas, a rota será extendida por, pelo menos, 2h30 nesse dia. Para fazer uma boa coleta, este profissional, obrigatoriamente, precisa ser treinado, estar comprometido com o negócio e ter as condições mínimas necessárias para executar o seu trabalho. Sem isso, criamos um ambiente favorável a este tipo de atitude.

Somente no ano de 2011 a Clínica do Leite realizou 95 treinamentos de capacitação de agentes de coleta com participação de 1.519 pessoas. Durante os treinamentos sempre mostramos aos transportadores a importância do trabalho deles e os prejuízos que um procedimento inadequado na coleta pode causar para produtor e/ou indústria. Como parte do treinamento, mostramos alguns exemplos de falha de coleta, como a "clonagem das amostras" e como podemos indentificá-la facilmente.

Apesar de "todo o leite ser branco" (nas palavras de muito deles) sabemos que cada fazenda possui um perfil de composição, CCS e Contagem Bacteriana Total (CBT). Dificilmente teremos duas fazendas com resultados muito próximos para gordura, proteína, lactose, sólidos totais, crioscopia, ureia, CCS e CBT. Ou seja, através do resultado da análise podemos identificar duas amostras com resultados "iguais". Até o momento esta avaliação era visual, ou seja, com o laudo em mãos o gestor da indústria fazia a leitura e eventualmente conseguia identificar a fraude. Recentemente desenvolvemos em nosso software (LeiteStat) um novo relatório que automatiza este análise através de uma avançada lógica matemática.

Como pode ser visto no exemplo abaixo (Figura 3), o relatório já exibe os resultados semelhantes com a mesma cor o que facilita a análise.

Figura 3. Relatório R302 para identificar amostras com resultados semelhantes

Vale ressaltar aqui que tanto as indústrias quanto os fiscais federais (SIF) possuem acesso aos resultados de análise e relatórios como estes. Desta forma, esperamos que a cada dia seja menos frequente fraudes como as mencionadas neste artigo, pois o que realmente interessa a toda a cadeia e consumidores finais é um leite genuinamente de qualidade.

Bibliografia
Cassoli et al. An assessment of Fourier Transform Infrared spectroscopy to identify adulterated raw milk in Brazil. International Journal of Dairy Technology, vol 64, 2011.
Escore de autenticidade (EA) de leite cru bonivo. Nota técnica no. 003, Clínica do Leite - ESALQ/USP, 2011.