Las técnicas de análisis óptico y aprendizaje automático ahora pueden detectar fácilmente microplásticos en entornos marinos y de agua dulce utilizando sustratos metálicos porosos económicos. Los detalles del método, desarrollado por investigadores de la Universidad de Nagoya con colaboradores del Instituto Nacional de Ciencias de Materiales de Japón y otros, se publican en la revista Nature Communications. .
Detectar e identificar microplásticos en muestras de agua es esencial para el monitoreo ambiental, pero es un desafío debido en parte a la similitud estructural de los microplásticos con compuestos orgánicos naturales derivados de biopelículas, algas y materia orgánica en descomposición. Los métodos de detección existentes generalmente requieren técnicas de separación complejas que requieren mucho tiempo y son costosas.
"Nuestro nuevo método puede separar y medir simultáneamente la abundancia de seis tipos clave de microplásticos:poliestireno, polietileno, polimetilmetacrilato, politetrafluoroetileno, nailon y tereftalato de polietileno", afirma la Dra. Olga Guselnikova del Instituto Nacional de Ciencia de Materiales (NIMS).
El sistema utiliza una espuma metálica porosa para capturar microplásticos de la solución y detectarlos ópticamente mediante un proceso llamado espectroscopia Raman de superficie mejorada (SERS). "Los datos SERS obtenidos son muy complejos", explica el Dr. Joel Henzie de NIMS, "pero contienen patrones discernibles que pueden interpretarse utilizando técnicas modernas de aprendizaje automático".
Para analizar los datos, el equipo creó un algoritmo informático de red neuronal llamado SpecATNet. Este algoritmo aprende a interpretar los patrones en las mediciones ópticas para identificar los microplásticos objetivo más rápidamente y con mayor precisión que los métodos tradicionales.
"Nuestro procedimiento tiene un inmenso potencial para monitorear microplásticos en muestras obtenidas directamente del medio ambiente, sin necesidad de tratamiento previo y sin verse afectado por posibles contaminantes que podrían interferir con otros métodos", afirma el profesor Yusuke Yamauchi de la Universidad de Nagoya.
Los investigadores esperan que su innovación ayude enormemente a la sociedad a evaluar la importancia de la contaminación por microplásticos en la salud pública y la salud de todos los organismos en ambientes marinos y de agua dulce. Al crear sensores de microplásticos económicos y algoritmos de código abierto para interpretar datos, esperan permitir la detección rápida de microplásticos, incluso en laboratorios con recursos limitados.
Actualmente, los materiales necesarios para el nuevo sistema suponen un ahorro de costes del 90 % al 95 % en comparación con las alternativas disponibles comercialmente. El grupo planea reducir aún más el costo de estos sensores y hacer que los métodos sean fáciles de replicar sin la necesidad de instalaciones costosas. Además, los investigadores esperan ampliar la capacidad de la red neuronal SpecATNet para detectar una gama más amplia de microplásticos e incluso aceptar diferentes tipos de datos espectroscópicos además de los datos SERS.
Más información: Comunicaciones de la Naturaleza (2024). DOI:10.1038/s41467-024-48148-w
Información de la revista: Comunicaciones sobre la naturaleza
Proporcionado por la Universidad de Nagoya
