En todo Estados Unidos, cientos de sitios en tierra o en lagos y ríos están fuertemente contaminados con desechos peligrosos producidos por actividades humanas. Muchos de estos sitios, designados por la Agencia de Protección Ambiental como sitios Superfund, se pueden encontrar en Houston, Texas, la ciudad donde mis colegas y yo vivimos y trabajamos.
Los contaminantes peligrosos presentes en estos sitios que pueden aumentar el riesgo de cáncer, como los hidrocarburos aromáticos policíclicos o HAP, impregnan la tierra y el agua. Descubrir estos contaminantes es sólo el primer paso para limpiarlos y preservar el medio ambiente.
Los métodos estándar de la EPA para analizar muestras de agua de pozo, por ejemplo, implican técnicas costosas que deben realizarse en un lugar separado durante semanas.
Nuestro grupo de investigación en química está desarrollando nuevos métodos que sean más asequibles y portátiles para detectar contaminantes tóxicos en el suelo, el agua e incluso la sangre.
Mis colegas y yo utilizamos métodos de aprendizaje automático para detectar compuestos individuales en mezclas sin separación e identificarlos automáticamente comparándolos con una base de datos digital. Con el aprendizaje automático, podemos simplificar el análisis de un sitio contaminado, detectando contaminantes peligrosos más rápido e in situ, para un monitoreo ambiental más eficiente.
Los nanomateriales son extremadamente sensibles
Imagínese tratando de mirar la punta del cabello de su cabeza. Apenas se podía ver el ancho del pequeño filamento. Ahora intenta imaginar un material 1000 veces más pequeño que el ancho de ese mechón de cabello. No verías nada. Mi investigación utiliza objetos microscópicos conocidos como nanopartículas que tienen aproximadamente ese tamaño.
Estas nanopartículas interactúan con la luz de maneras únicas, como la forma en que una lupa enfoca la luz solar. Todas las sustancias cercanas a las nanopartículas están expuestas a esta luz enfocada. Explotamos esta propiedad al hacer brillar un haz de luz infrarroja sobre las nanopartículas, de modo que las sustancias a su alrededor absorban la luz intensa y generen una señal. Podemos detectar la señal con un espectrofotómetro: un instrumento que mide la cantidad de luz de una determinada frecuencia.
Cualquier contaminante tóxico cerca de las nanopartículas absorberá más luz infrarroja que de otra manera, mejorando la señal que podemos medir. Este proceso sólo ocurre cuando el contaminante está cerca de la superficie de las nanopartículas. Pero incluso las concentraciones más pequeñas de estos contaminantes pueden detectarse mediante mejora con nanopartículas, si están cerca.
En nuestro laboratorio fabrico nanopartículas utilizando soluciones de sales metálicas. Luego los disuelvo en un líquido para hacer una tinta, que luego pinto en portaobjetos de vidrio para microscopio. Después de que la tinta se seca, quedan nanopartículas agrupadas en la superficie del vidrio, como cuentas en un kit de pintura con diamantes.
Las nanopartículas de “tinta” utilizadas para preparar las muestras demuestran la forma especial en que estos nanomateriales interactúan con la luz. Desde cierto ángulo el líquido se ve rojo y desde otro se ve verde. Brandon Martín / Universidad Rice
Cuando la imagen de las nanopartículas está lista, agrego una gota de agua contaminada al vidrio tintado y lo dejo secar nuevamente. Durante este proceso, las moléculas contaminantes se adhieren a las nanopartículas. Una vez seco, deslizo el vidrio en un espectrofotómetro y mido la luz absorbida y emitida por los contaminantes de las nanopartículas.
Las frecuencias específicas de luz que un compuesto absorbe y emite son como una firma. Cada contaminante tendrá una firma diferente que podremos utilizar para identificarlo en el agua.
Representación esquemática de nanopartículas sobre una placa de vidrio, irradiadas con luz infrarroja. Las moléculas adheridas a la superficie de las partículas amplifican la luz que pueden absorber, haciendo detectables incluso trazas del compuesto. Andrés B. Sánchez Alvarado El aprendizaje automático simplifica el análisis
A veces el agua contaminada contiene una mezcla de muchos compuestos diferentes, lo que complica el análisis. Cada compuesto absorberá luz y puede absorber longitudes de onda similares. Para evitar esta interferencia, los científicos suelen tener que utilizar técnicas sofisticadas para separar físicamente cada compuesto. Estas técnicas pueden llevar mucho tiempo, por lo que nuestro equipo quería descubrir cómo solucionar este paso.
Nos asociamos con informáticos que diseñaron algoritmos personalizados utilizando el aprendizaje automático. Estos programas toman datos de nuestras mediciones y encuentran patrones tan sutiles que incluso el analista más hábil los pasaría por alto.
Los investigadores primero toman muestras de agua o suelo del sitio. Luego analizan la muestra utilizando una combinación de espectroscopia y aprendizaje automático para identificar cualquier contaminante presente. Brandon Martin de la Universidad Rice
Estos métodos pueden simplificar los datos y extraer las características más importantes de cada compuesto. Estos rasgos característicos ayudan a la computadora a distinguir los compuestos individuales presentes en la mezcla, evitando cualquier paso de separación física en el análisis. Los informáticos pueden hacer que estos algoritmos sean tan sofisticados que ni siquiera necesitemos entrenar la máquina antes de analizar la muestra.
Podemos usar nuestras nanopartículas para medir agua o suelo contaminados con contaminantes tóxicos, introducir los datos en algoritmos y la máquina encontrará las características más importantes y las comparará con una base de datos de referencia. Este análisis sólo lleva unas pocas horas, lo que lo hace al menos dos veces más rápido que los métodos estándar.
Sin embargo, nuestro método está lejos de ser perfecto. Uno de los mayores desafíos que enfrentamos es optimizar la composición de nanopartículas para diferentes clases de contaminantes. Es posible que se necesiten diferentes nanopartículas para mejorar la detección de diferentes contaminantes. También necesitamos ajustar el algoritmo para buscar con más atención diferentes firmas en los datos.
Este método podría detectar un sitio en busca de clases amplias de contaminantes que sean similares en estructura química. Posteriormente, en el futuro, se podría utilizar un tipo específico de nanopartícula y un modelo más refinado para identificar cada molécula contaminante específica.
Un análisis simplificado puede hacer el trabajo
El análisis de contaminantes ambientales ayuda a detectar la presencia de contaminantes peligrosos y puede prevenir eficazmente la exposición humana. Las técnicas que utiliza nuestro grupo para la detección de contaminantes y el análisis de datos han sido utilizadas en el campo con instrumentos portátiles por otros investigadores. Estos instrumentos portátiles son todavía menos costosos que los necesarios para las técnicas estándar.
Actualmente, nuestro equipo está investigando el uso de estos métodos mejorados con aprendizaje automático en diversos contextos ambientales. Analizamos otro tipo de muestras, como agua y aire de sitios contaminados. Estamos trabajando para ampliar el alcance del análisis a una gama más amplia de contaminantes peligrosos. También estamos colaborando con toxicólogos e ingenieros ambientales del Texas Medical Center, con el objetivo de acercar esta tecnología como un método alternativo a las agencias de protección ambiental y salud pública.
Para ello, hemos presentado una patente para nuestro método que combina espectroscopia y aprendizaje automático para analizar muestras complejas. Aunque nuestro equipo no busca actualmente la comercialización de esta tecnología, es una posibilidad en el futuro.
Sin embargo, la detección no es el fin de la seguridad medioambiental. Una vez identificado un contaminante peligroso, se debe investigar el sitio para decidir cómo limpiarlo. Nuestra motivación es simplificar el proceso de detección e identificación de contaminantes. Cuanto más rápido detectemos una sustancia peligrosa, más rápido podremos prevenir futuras emisiones y comenzar la limpieza.
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