Primer estudio comparativo sobre métodos de análisis automatizado de grandes conjuntos de datos en la investigación sobre microplásticos
La falta de normas analíticas uniformes impide actualmente comparar los datos sobre microplásticos en el medio ambiente. Investigadores de la Universidad de Bayreuth y del Instituto Alfred Wegener, Centro Helmholtz de Investigación Polar y Marina (AWI) han comparado ahora, por primera vez, dos procedimientos automatizados de análisis de datos sobre microplásticos en relación con los resultados. Se encontraron desviaciones significativas especialmente en el caso de partículas pequeñas con un potencial de peligro comparativamente alto. El estudio, publicado en la revista Analytical and Bioanalytical Chemistry, demuestra que la normalización de los procedimientos analíticos debe ser un objetivo clave de la investigación.
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Las partículas de plástico se denominan microplásticos si miden menos de cinco milímetros. En los primeros tiempos de la investigación, los microplásticos se identificaban basándose únicamente en criterios puramente visuales. La decisión de si una partícula sospechosa era microplástico se basaba, por tanto, en la percepción individual de los investigadores. Sin embargo, esto puede conducir a resultados muy erróneos. Ahora está claro que, especialmente en el caso de las partículas microplásticas pequeñas, sólo la identificación mediante análisis químico proporciona datos sólidos sobre los microplásticos. La espectroscopia infrarroja por transformada de micro-Fourier -en pocas palabras: espectroscopia micro-FTIR- es actualmente uno de los métodos de medición más fiables en este campo. Para investigar las partículas microplásticas de menos de 0,5 milímetros, las muestras deben aplicarse a filtros y después pueden analizarse mediante espectroscopia micro-FTIR. En este caso, se mide el filtro de muestra completo con una alta resolución. Esto crea un "mapa químico" del filtro, que permite identificar claramente los microplásticos hasta un tamaño de diez micrómetros. Sin embargo, la medición produce hasta varios millones de espectros FTIR, lo que hace imposible el análisis manual de microplásticos. Para un análisis de este tipo se necesitan métodos informáticos automatizados fiables.
Para el análisis automático de conjuntos de datos FTIR, en la actualidad se utilizan varios algoritmos de evaluación en la investigación de microplásticos. Dos algoritmos bien establecidos y utilizados con frecuencia para la identificación de espectros FTIR de microplásticos han sido desarrollados de forma independiente por el AWI y la Universidad de Bayreuth: la herramienta de análisis siMPle (identificación sistemática de microplásticos en el medio ambiente) y el BPF (Bayreuth Particle Finder). Ambos algoritmos tienen la ventaja de que los grandes datos de medición pueden examinarse en su totalidad. Esto evita los sesgos que surgen cuando sólo se seleccionan partes de una muestra y los resultados del análisis se extrapolan a la totalidad de la muestra.
Como parte de su estudio comparativo, los investigadores de la Universidad de Bayreuth y del centro de Helgoland del AWI examinaron dos conjuntos de muestras con ambos algoritmos de evaluación. Se midieron la cantidad y el tamaño de las partículas microplásticas y las proporciones de diversos polímeros. Un conjunto de muestras contenía diez muestras de agua procedentes del Weser superior y medio, y el otro, diez muestras de agua procedentes del Weser inferior/exterior y la bahía de Jade. "Elegimos deliberadamente realizar nuestra comparación de las dos herramientas analíticas con conjuntos de muestras del medio ambiente, porque aquí se encuentran todos los tipos, formas y tamaños de polímeros relevantes para el medio ambiente. Además, las partículas microplásticas muy pequeñas son particularmente comunes en el medio ambiente, y cuanto más pequeñas son las partículas, mayor es su potencial de peligro. Esto hace que sea aún más importante evaluar los últimos métodos, como la espectroscopia micro-FTIR y el análisis automatizado de conjuntos de datos FTIR, que son adecuados para las investigaciones de estas partículas", afirma el Prof. Dr. Christian Laforsch, portavoz de la SFB "Microplásticos" de la Universidad de Bayreuth y coautor correspondiente del estudio.
Para el nuevo estudio, los investigadores de Bayreuth y Helgoland compararon los resultados obtenidos en paralelo con las dos herramientas de análisis. En general, los resultados coinciden en gran medida. Pero también hay desviaciones: Especialmente en el rango de partículas menores de 50 micrómetros, hay resultados diferentes, porque aquí los algoritmos también pueden tomar decisiones erróneas como resultado de la peor calidad de los espectros FTIR. "Nuestro estudio demuestra que se necesita más investigación comparativa para que las partículas microplásticas de todos los tamaños puedan identificarse sin errores utilizando métodos automatizados". Los resultados obtenidos hasta ahora sobre la contaminación del medio ambiente por microplásticos deben considerarse definitivamente con un cierto grado de escepticismo, especialmente en lo que respecta a las clases de tamaño más pequeñas. Además, nuestro estudio demuestra que obtenemos datos buenos y sólidos cuando finalmente sometemos los datos obtenidos con las herramientas de análisis a una revisión crítica", afirma el coautor, el Dr. Martin Löder, de la Universidad de Bayreuth. "Sin embargo, con todas las técnicas y métodos que se utilizan actualmente, en última instancia sigue sin estar claro hasta qué punto los resultados obtenidos en el proceso reflejan las cargas reales de microplásticos en el medio ambiente. Aunque utilicemos métodos de investigación modernos y técnicamente avanzados, la cuestión de cuántas y qué partículas microplásticas contaminan realmente el medio ambiente no puede responderse aún de forma concluyente. Especialmente en el caso de las partículas muy pequeñas, todavía estamos en los comienzos, lo que hace que los esfuerzos de investigación sean aún más importantes", subraya el Prof. Dr. Christian Laforsch.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.
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