СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ДОСТИЖЕНИЯ В ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОДЛИННОСТИ МЕДА

АННОТАЦИЯ

Аутентичность меда остается серьезной проблемой для контроля качества пищевых продуктов, что требует постоянной модернизации и усовершенствования аналитических методов. В этом обзоре представлен анализ текущих проблем, связанных с проверкой подлинности меда, и методов, используемых для их решения. Подробно обсуждаются как прямые, так и косвенные подходы к выявлению фальсификации, а также ограничения существующих методов обнаружения и проблемы в области надзора за рынком. Особое внимание уделяется интегрированным рабочим процессам в области метаболомики, включая процедуры подготовки образцов, инструментальные аналитические методы и хемометрические инструменты, с выделением их сильных и слабых сторон, а также областей применения. Передовые методы экстракции в микромасштабе в сочетании с самыми современными приборами и обработкой данных демонстрируют широкий потенциал для улучшения оценки подлинности меда. Заглядывая вперед, следует ожидать, что будущее аутентификации меда будет связано с упрощенными, портативными и быстрыми стратегиями обнаружения на месте, позволяющими внедрять лабораторные технологии в промышленную практику и практику регулирования.

ABSTRACT

The authenticity of honey remains a significant challenge for food quality control, necessitating continuous modernization and refinement of analytical techniques. This review provides a comprehensive analysis of current issues related to honey authentication and the methods employed to address them. Both direct and indirect approaches to detecting adulteration are discussed in detail, along with the limitations of existing detection techniques and challenges in market surveillance. Particular attention is given to integrated metabolomics workflows, including sample preparation procedures, instrumental analytical methods, and chemometric tools, highlighting their respective strengths, weaknesses, and areas of application. Advanced microscale extraction techniques, when combined with state-of-the-art instrumentation and data processing, demonstrate broad potential for improving honey authenticity assessment. Looking ahead, the future of honey authentication is expected to involve simplified, portable, and rapid on-site detection strategies, enabling the transfer of laboratory-based technologies to industrial and regulatory practice.

Ключевые слова: мед, подлинность, аналитические методы, методы отбора проб, хемометрия.

Keywords: honey, authenticity, analytical methods, sampling methods, chemometry.

1. Введение

Согласно Codex Alimentarius [1] мед определяется как натуральное сладкое вещество, производимое пчёлами из нектара растений или пади. Он ценится за уникальные вкусовые и лечебные свойства, связанные с полифенолами, флавоноидами, ферментами и витаминами, что обуславливает его антиоксидантные [2,3], антибактериальные и противовоспалительные эффекты [4]. Однако рынок меда подвержен фальсификациям [5,6]. При этом глобальная торговля мёдом испытывает давление из-за фальсификаций: добавление сиропов, таких, как кукурузный, рисовый, мальтозный и др. [7,8], разбавление водой, подмена ботанического и географического происхождения, сбор незрелого мёда и некорректная термообработка.

Традиционные регламенты, включающие определение влаги, диастазы, гидроксиметилфурфурола, редуцирующих сахаров и т.п., важны, но уже недостаточны для выявления изощрённых схем фальсификации [9]. В дополнение к традиционным методам все шире привлекаются современные инструментальные и хемометрические методы анализа [10,11].

Цель настоящего обзора — систематизировать современные аналитические подходы к аутентификации мёда, включая пробоподготовку, инструментальные методы и хемометрию, а также очертить практические сценарии применения.

2. Методы

Современные методы проверки подлинности можно разделить на три группы: традиционные (сенсорные, физико-химические, мелиссопалинологические), инструментальные (хроматография, спектроскопия, изотопные и элементные методы) и комбинированные подходы с применением хемометрии [5,6,12-14]. В последние годы всё более активно используются модели машинного обучения с привлечением искусственного интеллекта для распознавания сложных паттернов в данных [15, 16].

В таблице 1 приводится принятая в мировой практике аббревиатура и термины, используемые при аутентичности меда.

Таблица 1.

Аббревиатуры используемых терминов, применяемых в методах определения подлинности мёда

3. Результаты и обсуждение

3.1. Фальсификация и диагностические признаки

Современная практика рассматривает два способа фальсификации меда: прямые и косвенные.

Прямые способы включают добавление сахаров, крахмала, сиропов (HFCS, RS, MS) [7,8]. Косвенные — перекормка пчёл сахарными сиропами, сбор незрелого меда с высоким содержанием влаги. Такие образцы можно выявить с помощью изотопного анализа, UHPLC-MS или оценки маркеров зрелости (пролин, HMF) [18].

В таблицу 2 сведены наиболее явные признаки фальсифицированного меда

Таблица 2.

Признаки фальсифицированного мёда

3.2. Пробоподготовка

Для подготовки образцов меда для установления его подлинности применяются методы LLE, SPE, SPME, CC и их модификации. Современные подходы (DLLME, HS-SPME/GC-MS, ATPS) позволяют улучшить селективность и чувствительность. Zhang и др. (2023) подчеркивают, что пробоподготовка остаётся ключевой задачей аутентификации [6].

3.3. Инструментальные методы

В ходе исследований было установлено, что одних традиционных методов установления подлинности меда явно недостаточно. Необходимо привлечение современных инструментальных методов анализа и проведение хемометрии.

К таким инструментальным методам следует отнести хроматографические методы анализа в различных вариантах, спектроскопические и биологические. Возможности этих методов представлены ниже.

• Хроматография (GC, HPLC, LC-MS/MS) позволяет выделять углеводы, фенольные соединения, аминокислоты [5,8].
• Спектроскопия (FTIR, NIR, MIR, Raman) активно применяется для быстрых неразрушающих анализов [19].
• Изотопные и элементные методы (IRMS,ICP-MS, ICP-OES) позволяют устанавливать географическое и ботаническое происхождение [20].
• ДНК-штрихкодирование и метабаркодирование открывают новые возможности в атрибуции происхождения меда [12].
• Сенсоры (E-nose, E-tongue) и модели машинного обучения усиливают возможности быстрого выявления подделок [11].

На рисунке 1представлена типичная схема разделения сахаров меда методом ВЭЖХ.

Рисунок 1. Хроматограмма разделения сахаров меда методом ВЭЖХ

Международные требования, предъявляемые к натуральному меду, определяют суммарное содержание фруктозы и глюкозы более 65%, а содержание сахарозы не выше 5%.

FTIR анализ является одним из наиболее эффективных методов установления подлинности меда. На рисунке 2 приводится типичный ИК- спектр натурального меда.

Рисунок 2. Типичный ИК-спектр образца меда

Наличие в ИК-спектрах интенсивных полос в области 3300 см⁻¹ (гидроксильные группы), 2900 см⁻¹ (C–H связи), 1700 см⁻¹ (карбонильные группы) свидетельствует о том, что продукт относится к меду.

3.4. Хемометрия и машинное обучение

Модели PCA, PLS-DA, SIMCA, SVM, ANN используются для классификации и количественной оценки качества меда. Применение гиперспектрального анализа в сочетании с машинным обучением позволяет достигать точности >95% [15,16].

4. Обсуждение

Современные исследования 2020–2025 гг. показывают, что проверка подлинности мёда выходит далеко за рамки традиционного определения влаги, кислотности или диастазы. Эти показатели по-прежнему важны, но они не обеспечивают надёжной защиты от новых, всё более изощрённых схем фальсификации. Использование простых сиропов постепенно сменилось применением сложных многокомпонентных смесей, которые имитируют натуральный состав. Это делает традиционные методы лишь предварительным фильтром, требующим подтверждения более точными технологиями.

Инструментальные подходы — хроматография, масс-спектрометрия, FTIR, Raman, NMR, изотопные и элементные методы — обеспечивают высокую чувствительность и специфичность. Однако их применение ограничено высокой стоимостью оборудования, необходимостью квалифицированного персонала и сложной пробоподготовкой.

Одной из серьёзных проблем остаётся недостаток унифицированных протоколов: даже при использовании одних и тех же методов результаты разных лабораторий могут существенно отличаться. Поэтому всё больше внимания уделяется разработке международных стандартов и межлабораторных валидаций, которые могли бы гарантировать сопоставимость данных.

Особую роль играет хемометрия. Современные методы обработки данных позволяют извлекать значимые паттерны даже из очень сложных матриц. Классические алгоритмы (PCA, PLS-DA) постепенно дополняются и вытесняются более продвинутыми моделями — SVM, RandomForest, ANN, глубокими нейросетями. Это открывает возможность построения предсказательных систем, способных в реальном времени классифицировать образцы по ботаническому и географическому происхождению, выявлять подмешивание или незрелость продукта. Однако успешность этих подходов напрямую зависит от качества и объёма обучающих выборок. Проблемой остаётся нехватка открытых, глобально доступных баз данных спектров и профилей мёда. Создание международных библиотек, объединяющих разные методики (FTIR, GC-MS, ICP-MS, NMR), могло бы значительно повысить надёжность и воспроизводимость ML-моделей.

Важной тенденцией последних лет стало развитие портативных и неразрушающих технологий. Комбинация сенсоров (E-nose, E-tongue, гиперспектральных камер) с мобильными приложениями и встроенными алгоритмами искусственного интеллекта делает возможным экспресс-скрининг непосредственно на месте сбора или переработки мёда. Такие устройства позволяют оперативно выявлять фальсификации, что особенно важно для развивающихся стран и регионов с ограниченной инфраструктурой. Вместе с тем, перенос технологий из лаборатории в полевые условия сопряжён с проблемами: необходимость калибровки приборов, стабильность работы в разных климатических условиях, защита от помех и др.

В таблице 3 представлены традиционные и современные методы установления аутентичности меда с указанием их преимуществ и недостатков.

Таблица 3.

Традиционные и современные инструментальные методы определения аутентичности меда

Не менее важен и регуляторный аспект. Несмотря на наличие директив ЕС и национальных стандартов (например, в Китае [21]), во многих странах отсутствует достаточный контроль за соблюдением требований. Фальсифицированный мёд продолжает проникать на рынок, подрывая доверие потребителей и создавая угрозы для экспорта. Введение единых международных критериев аутентификации, основанных на комплексных аналитических подходах, позволило бы повысить прозрачность рынка. Более того, интеграция результатов исследований в блокчейн-системы прослеживаемости пищевых продуктов может обеспечить дополнительный уровень защиты: каждая партия мёда могла бы иметь подтверждённый аналитический «паспорт», доступный для всех участников цепи поставок.

Таким образом, обсуждение современных тенденций показывает, что подлинность мёда нельзя гарантировать одним методом. Наиболее перспективным является комбинированный подход: первичный скрининг с помощью FTIR или портативных сенсоров, последующее подтверждение с применением хроматографии или масс-спектрометрии и окончательная верификация через хемометрический анализ и ML-модели. Только интеграция этих технологий позволит обеспечить высокую точность, воспроизводимость и практическую применимость в реальных условиях.

5. Заключение

Аутентификация меда требует интеграции различных подходов: от традиционных и инструментальных до хемометрии и машинного обучения, основанного на использовании искусственного интеллекта. В ближайшие годы ключевым станет развитие портативных и неразрушающих методов, позволяющих проводить экспресс-анализ в полевых условиях. Комбинация FTIR, сенсоров и LC/GC-MS в сочетании с ML-моделями имеет наибольший потенциал для устойчивой борьбы с фальсификацией.

Список литературы:

1. Codex Alimentarius Commission. Standard for Honey. Codex Stan 12-1981. Rev. 2001.
2. Bogdanov S., Ruoff K., Persano Oddo L. Physico-chemical methods for the characterisation of unifloral honeys: a review // Apidologie. 2004. Vol. 35, Suppl. 1. P. S4–S17. DOI: 10.1051/apido:2004047
3. Tsagkaris A. S., Koulis G. A., Danezis G. P., Georgiou C. A. Advances in Food Authenticity Testing // RSC Advances. 2021. Vol. 11, No. 58. P. 36624–36638. DOI: 10.1039/D1RA06167J
4. Karabagias I. K., Badeka A., Kontakos S., Karabournioti S., Kontominas M. G. Characterisation and classification of Greek pine honeys according to their geographical origin based on physicochemical parameter analysis and mineral content // Food Chemistry. 2014. Vol. 146. P. 548–557. DOI: 10.1016/j.foodchem.2013.09.105
5. Siddiqui A. J., Musharraf S. G., Choudhary M. I., Rahman A. U. Application of analytical methods in authentication of honey // Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2017. Vol. 57, No. 8. P. 1852–1871. DOI: 10.1080/10408398.2015.1018273
6. Zhang X. H., Gu H. W., Liu R. J., Qing X. D., Nie J. F. A comprehensive review of the current trends and recent advancements on the authenticity of honey // Food Chemistry: X. 2023. Vol. 19. Article ID 100850. DOI: 10.1016/j.fochx.2023.100850
7. Chen L., Xue X., Ye Z., Zhou J., Chen F. Identification of honey adulteration with high fructose corn syrup by HPLC–MS/MS // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2011. Vol. 59, No. 3. P. 1063–1068. DOI: 10.1021/jf1042175
8. Сайфуллаева З. С., Хамракулов М. Г., Хамракулов Г. Х. Идентификация углеводного состава и диастазного числа мёда физико-химическими методами // Universum: технические науки. Электронный научный журнал. 2021. № 12(93). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/ 12686. DOI: 10.32743/UniTech.2021.93.12.12686
9. Захаренко Т. А., Николаева С. Л., Денисова С. А., Петрова И. Н. Идентификация мёда натурального и выявление фальсификата // Ученые записки Санкт-Петербургского филиала РТА. 2006. С. 100–108. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/identifikatsiya-meda-naturalnogo-i-vyyavlenie-falsifikata (дата обращения: 25.09.2025).
10. Панасюк А. Л., Кузьмина Е. И., Свиридов Д. А., Ганин М. Ю. Индивидуальный комплексный подход к идентификации меда с использованием инструментальных методов анализа и статистической обработки результатов // Пищевые системы. 2023. Т. 6, № 2. С. 211–223. DOI: 10.21323/2618-9771-2023-6-2-211-223
11. Żak N., Wilczyńska A. The importance of testing the quality and authenticity of food products: The example of honey // Foods. 2023. Vol. 12, No. 17. P. 3210. DOI: 10.3390/foods12173210
12. Wu Q., et al. Accuracy and stability enhanced honey authenticity visual tracing // Food Chemistry. 2024. Vol. 430. Article ID 137136. DOI: 10.1016/j.foodchem.2023.137136
13. Оганесянц Л. А., Панасюк А. Л., Свиридов Д. А. и др. Анализ отношений стабильных изотопов лёгких элементов в отдельных компонентах мёда // Техника и технология пищевых производств. 2024. Т. 54, № 3. С. 522–531. DOI: 10.21603/2074-9414-2024-3-2523
14. Верещагин А., Бычин Н., Нагих А. Идентификация мёда Алтайского края методами дифференциальной сканирующей калориметрии и термомеханического анализа // Техника и технология пищевых производств. 2015. № 1. С. 107–111.
15. Ahmed E., Smith J., Li Z. Detection of honey adulteration using machine learning // PLOS Digital Health. 2024. Vol. 3, No. 6. Article e0000536. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000536
16. Al-Awadhi M. A., Deshmukh R. R. A machine learning approach for honey adulteration detection using mineral element profiles // arXiv preprint. 2025. arXiv:2507.23412
17. Boulbarj I., Abdelaziz B., El Alami Y., Douzi S., Douzi H. Unmasking honey adulteration: a breakthrough in quality assurance through convolutional neural network analysis of thermal images // arXiv preprint. 2024. arXiv:2402.08122
18. Rodriguez I., Barciela-Alonso M. C., Moreda-Piñeiro A., Bermejo-Barrera P. Mineral content in honey determined by ICP–MS: authentication of its botanical origin // Food Chemistry. 2019. Vol. 287. P. 241–248. DOI: 10.1016/j.foodchem.2019.02.084
19. Prata J. C., Silva V., Gomes L. Fourier transform infrared spectroscopy for honey authenticity assessment: A review // ACS Food Science & Technology. 2024. Vol. 4, No. 3. P. 567–578. DOI: 10.1021/acsfoodscitech.3c00456
20. Tosun M. Detection of adulteration in honey samples added various sugar syrups with 13C/12C isotope ratio analysis method // Food Chemistry. 2013. Vol. 138, No. 2–3. P. 1629–1632. DOI: 10.1016/j.foodchem.2012.11.061
21. National Health Commission of the People’s Republic of China (2011). GB 14963-2011, National Food Safety Standard Honey. In: Beijing: China Standard Press. http:// www.gov.cn/fuwu/bzxxcx/bzh.htm.