Las limitaciones del análisis químico no selectivo
Un enfoque computacional predice qué parte del espacio químico puede cubrirse realmente
Anuncios
En un estudio reciente publicado en Analytical Chemistry, investigadores del Instituto Van 't Hoff de Ciencias Moleculares (HIMS) de la Universidad de Ámsterdam revelan una realidad aleccionadora en relación con el análisis químico "no dirigido". Aunque su uso está muy extendido para detectar sustancias químicas en el medio ambiente, este concepto no es tan amplio como su nombre indica, lo que deja enormes "puntos ciegos" en los datos. Para cuantificar estas lagunas, el equipo desarrolló un novedoso marco computacional: Measurable Feature Prediction. Ayuda a predecir qué regiones del vasto espacio químico son realmente mensurables, antes de analizar muestras reales.
Un nuevo marco computacional: Predicción de características mensurables
HIMS / UvA
Aunque el objetivo del análisis no dirigido (ANO) es cartografiar todas las sustancias químicas potencialmente presentes en el medio ambiente (el espacio químico), la investigación de Amsterdam demuestra que las restricciones del método limitan considerablemente lo que puede medirse en realidad. La investigación se centró en el método de referencia para el cribado medioambiental conocido como LC-ESI-HRMS: Cromatografía líquida - Ionización por electropulverización - Espectrometría de masas de alta resolución. El equipo demuestra que las limitaciones físicas y químicas de este método, como la ionización y la retención, dejan enormes "puntos ciegos" en los datos. "Las cifras eran mucho menores de lo que esperábamos", afirma Saer Samanipour, jefe del grupo de investigación Modelización Ambiental y Espectrometría de Masas Computacional.
Predicción de características mensurables
La investigación fue llevada a cabo por Lapo Renai, colaborador de Samanipour, en el marco de una beca postdoctoral financiada por las Acciones Marie Skłodowska-Curie de la UE y respaldada por el Centro de Ciencia de Datos de la UvA a través de su programa Accelerate. Basándose en el análisis de patrones internos en LC-ESI-HRMS, desarrolló un enfoque de modelado basado en la similitud que combina huellas moleculares con índices de retención y eficiencias de ionización previstos. Como resultado, puede hacerse una estimación de la cobertura química específica del método.
Esta predicción de características medibles establece qué regiones del vasto universo químico son realmente visibles para un instrumento específico -y cuáles permanecerán invisibles- antes incluso de que se inyecte una sola muestra del mundo real. En el caso de LC-ESI-HR, el número real de sustancias químicas que pueden analizarse en una sola medición resulta ser inferior a unos pocos miles. "Esto puede parecer mucho", dice Samanipour, "pero comparado con el vasto espacio químico es alrededor del 0,01%, que es una cantidad ínfima". Aboga por el uso de los llamados enfoques ortogonales, aplicando métodos analíticos complementarios. "También tenemos que cartografiar los puntos ciegos de cada método, ya que esos son los verdaderos problemas de salud humana y medioambiental del futuro".
Para Renai, la principal conclusión es que el análisis "exhaustivo" no dirigido no es realmente exhaustivo. "Los marcos que tienen en cuenta el espacio químico, como el que presentamos en este artículo, pueden ayudar a desarrollar métodos más inteligentes y reducir la incertidumbre de la mensurabilidad específica del método en la exposómica y el cribado medioambiental".
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.
Publicación original
Más noticias del departamento ciencias
