Un nuevo método de detección de polímeros para cambiar el rumbo de la lucha contra la contaminación del agua

La discriminación de múltiples señales basada en el aprendizaje automático puede detectar polímeros disueltos

16.11.2021 - Japón

Científicos del Instituto Tecnológico de Tokio han desarrollado un sensor peptídico para detectar polímeros solubles en agua en las aguas residuales, un factor de contaminación tan importante como los microplásticos. La nueva técnica aprovecha la unión que se produce entre los péptidos y los distintos polímeros para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático que puede identificar y cuantificar un gran número de contaminantes en una única solución.

Toshiki Sawada from Tokyo Institute of Technology

Investigadores de la Universidad Tecnológica de Tokio han desarrollado un nuevo sensor peptídico para detectar contaminantes poliméricos disueltos en las aguas residuales, utilizando la clasificación de polímeros mediante el aprendizaje automático supervisado.

Desde los arrecifes de coral que mueren hasta la disminución de las poblaciones de peces, la contaminación marina debida a los plásticos es una preocupación mundial creciente. Gran parte de la conversación reciente sobre la contaminación por plásticos ha girado en torno a los microplásticos, pequeños trozos de plástico que son extremadamente difíciles de eliminar del agua. Pero cada vez hay más interés en los polímeros sintéticos solubles en agua como fuente de contaminación marina, especialmente en lo que respecta a los riesgos que suponen para el suelo y el agua. Al ser solubles en agua, no pueden recuperarse mediante las técnicas normales de filtración. El desarrollo de enfoques alternativos para eliminar estos contaminantes es fundamental. Por ello, comprender la naturaleza exacta del contaminante polimérico soluble en agua, así como cuantificar su cantidad en las aguas residuales, se ha convertido en un punto central para los investigadores.

Los polímeros son largas cadenas de sustancias químicas formadas por unidades repetitivas mucho más pequeñas. Aunque rara vez se les asocia con el término, las proteínas también pueden considerarse polímeros porque están formadas por miles de subunidades llamadas "aminoácidos". Las cadenas cortas de estos aminoácidos se denominan péptidos. Los péptidos pueden sufrir interacciones específicas y no específicas con moléculas, como los polímeros, de diferentes maneras y con distintos niveles de afinidad. En un nuevo estudio publicado en ACS Applied Materials & Interfaces, investigadores del Instituto Tecnológico de Tokio (Tokyo Tech), han aprovechado estas interacciones para desarrollar un nuevo sensor peptídico para la identificación de polímeros solubles en agua en soluciones mixtas. "Nuestra técnica depende de un análisis de patrones de aprendizaje automático que imita la discriminación de olores y sabores de los mamíferos. Al igual que nuestras narices y lenguas pueden distinguir entre innumerables olores y sabores utilizando un número limitado de proteínas receptoras, nuestro sensor peptídico puede utilizarse para detectar múltiples polímeros y otras moléculas", afirma el profesor Takeshi Serizawa, que dirigió el estudio.

El equipo de investigación basó la técnica en un péptido que se une a un polímero sintético llamado poli(N-isopropilacrilamida) (PNIPAM). A continuación, introdujeron en el péptido una "etiqueta" fluorescente llamada N-(1-anilinaftil-4)maleimida (ANM) para ayudar a obtener señales de sus diferentes interacciones. La fluorescencia de la ANM variaba en función de la interacción de la proteína, emitiendo así una señal detectable. Los investigadores midieron las señales del ANM en concentraciones de solución conocidas de diferentes polímeros y lo utilizaron para entrenar un algoritmo de "análisis discriminante lineal", que es uno de los de aprendizaje automático supervisado. A continuación, validaron su técnica con muestras desconocidas y comprobaron que el sensor y el algoritmo podían identificar los polímeros en soluciones mixtas. Además, tras añadir pequeñas cantidades de etanol o cloruro sódico a las soluciones para modificar ligeramente las interacciones químicas, el algoritmo de aprendizaje automático podía discriminar polímeros con propiedades similares. Por último, probaron el nuevo sensor de péptidos y el algoritmo en aguas residuales reales y confirmaron su capacidad para detectar diferentes polímeros solubles en agua.

"Nuestra técnica puede utilizarse no sólo para detectar contaminantes macromoleculares disueltos, como los polímeros, en el agua, sino que también servirá para analizar cómo entran en el medio ambiente", afirma el Dr. Serizawa. El equipo de investigación tiene previsto ampliar el método a otros péptidos y polímeros.

Con una investigación tan potente como guía, ¡la recuperación y protección de nuestros entornos marinos podría ser pronto una realidad!

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