Los investigadores de Northwestern han desarrollado un nuevo método de microscopía que permite a los científicos ver los componentes básicos de los materiales "inteligentes" que se forman a nanoescala.

El proceso químico está destinado a transformar el futuro del agua potable y los medicamentos y, por primera vez, la gente podrá ver el proceso en acción.

"Nuestro método nos permite visualizar esta clase de polimerización en tiempo real, a nanoescala, que nunca se ha hecho antes, ", dijo Nathan Gianneschi de Northwestern." Ahora tenemos la capacidad de ver cómo se produce la reacción, ver cómo se forman estas nanoestructuras, y aprenda a aprovechar las increíbles cosas que pueden hacer ".

La investigación fue publicada hoy (22 de diciembre) en la revista Importar .

El documento es el resultado de una colaboración entre Gianneschi, el director asociado del Instituto Internacional de Nanotecnología y el Profesor de Química Jacob y Rosalind Cohn en la Facultad de Artes y Ciencias de Weinberg, y Brent Sumerlin, el Profesor George y Josephine Butler de Química de Polímeros en la Facultad de Artes Liberales y Ciencias de la Universidad de Florida.

La polimerización por dispersión es un proceso científico común que se utiliza para fabricar medicamentos, productos cosméticos, látex y otros artículos, a menudo a escala industrial. Y a nanoescala, La polimerización se puede utilizar para crear nanopartículas con propiedades únicas y valiosas.

Estos nanomateriales son muy prometedores para el medio ambiente, donde pueden usarse para absorber derrames de petróleo u otros contaminantes sin dañar la vida marina. En medicina, como base de los sistemas de administración de fármacos "inteligentes", puede diseñarse para entrar en células humanas y liberar moléculas terapéuticas en condiciones específicas.

Ha habido dificultades para aumentar la producción de estos materiales. Inicialmente, la producción se vio obstaculizada por el lento proceso necesario para crearlos y luego activarlos. Una técnica llamada autoensamblaje inducido por polimerización (PISA) combina pasos y ahorra tiempo, pero el comportamiento de las moléculas durante este proceso ha resultado difícil de predecir por una simple razón:los científicos no pudieron observar lo que realmente estaba sucediendo.

Las reacciones a nanoescala son demasiado pequeñas para ser vistas a simple vista. Los métodos tradicionales de obtención de imágenes solo pueden capturar el resultado final de la polimerización, no el proceso por el cual ocurre. Los científicos han intentado solucionar este problema tomando muestras en varios puntos del proceso y analizándolas, pero usar solo instantáneas no logró contar la historia completa de los cambios químicos y físicos que ocurrieron a lo largo del proceso.

"Es como comparar algunas fotos de un partido de fútbol con la información contenida en un video de todo el partido, "dijo Gianneschi." Si comprendes la vía por la cual se forma una sustancia química, si puedes ver como ocurrió, entonces puedes aprender a acelerarlo, y puede descubrir cómo perturbar el proceso para obtener un efecto diferente ".

La microscopía electrónica de transmisión (TEM) es capaz de tomar imágenes con una resolución subnanométrica, pero generalmente se usa para muestras congeladas, y tampoco maneja reacciones químicas. Con TEM, un haz de electrones se dispara a través del vacío, hacia el sujeto; estudiando los electrones que salen por el otro lado, se puede revelar una imagen. Sin embargo, la calidad de la imagen depende de cuántos electrones dispara el haz, y disparar demasiados electrones afectará el resultado de la reacción química. En otras palabras, es un caso del efecto observador:observar el autoensamblaje podría alterar o incluso dañar el autoensamblaje. Con lo que terminas es diferente de lo que hubieras tenido si no estuvieras viendo.

Para resolver el problema, los investigadores insertaron los materiales poliméricos a nanoescala en una celda líquida cerrada que protegería los materiales del vacío dentro del microscopio electrónico. Estos materiales fueron diseñados para responder a los cambios de temperatura, por lo que el autoensamblaje comenzaría cuando el interior de la celda de líquido alcanzara una temperatura establecida.

La celda de líquido estaba encerrada en un chip de silicio con pequeñas pero poderoso, electrodos que sirven como elementos calefactores. Incrustado en el chip hay una ventana diminuta, de 200 x 50 nanómetros de tamaño, que permitiría que un rayo de baja energía atraviese la celda de líquido.

Con el chip insertado en el soporte del microscopio electrónico, la temperatura dentro de la celda de líquido se eleva a 60 ° C, iniciando el autoensamblaje. A través de la pequeña ventana Se pudo registrar el comportamiento de los copolímeros de bloque y el proceso de formación.

Cuando se completó el proceso, El equipo de Gianneschi probó los nanomateriales resultantes y descubrió que eran los mismos que los nanomateriales comparables producidos fuera de una celda líquida. Esto confirmó que la técnica, que ellos denominan microscopía electrónica de transmisión de células líquidas de temperatura variable (VC-LCTEM), se puede utilizar para comprender el proceso de polimerización a nanoescala tal como ocurre en condiciones normales.

De particular interés son las formas que se generan durante la polimerización. En diferentes etapas, las nanopartículas pueden parecerse a esferas, gusanos o medusas, cada uno de los cuales confiere propiedades diferentes al nanomaterial. Al comprender lo que sucede durante el autoensamblaje, los investigadores pueden comenzar a desarrollar métodos para inducir formas específicas y ajustar sus efectos.

"Estas nanopartículas intrincadas y bien definidas evolucionan con el tiempo, formándose y luego transformándose a medida que crecen, "Lo que es increíble es que podemos ver cómo y cuándo ocurren estas transiciones en tiempo real", dijo Sumerlin.

Gianneschi cree que los conocimientos adquiridos con esta técnica conducirán a posibilidades sin precedentes para el desarrollo y caracterización de materiales de materia blanda autoorganizados y disciplinas científicas más allá de la química.

"Creemos que esto puede convertirse en una herramienta útil también en biología estructural y ciencia de materiales, ", dijo Gianneschi." Al integrar esto con algoritmos de aprendizaje automático para analizar las imágenes, y seguir perfeccionando y mejorando la resolución, tendremos una técnica que puede mejorar nuestra comprensión de la polimerización a nanoescala y guiar el diseño de nanomateriales que potencialmente pueden transformar la medicina y el medio ambiente ".