Mediante el uso de métodos estadísticos específicos, Ha sido posible mejorar la evaluación de riesgos de las nanopartículas. Esta fue la conclusión de la tesis doctoral que defendió Rianne Jacobs el 7 de julio de 2016 en la Universidad de Wageningen. Jacobs demostró que estas técnicas se pueden utilizar en la evaluación de riesgos para separar dos fuentes importantes de error, lo que hace que los resultados de la evaluación sean más fiables.

La nanotecnología es relativamente nueva, pero campo de rápido crecimiento. Como ocurre con todos los materiales novedosos, Las nanopartículas no tienen antecedentes de uso seguro. Esto dificulta la evaluación de los riesgos. Para crear un amplio apoyo social para la nanotecnología, es fundamental comprender los riesgos. Las preguntas importantes a este respecto son las siguientes:con experiencia limitada, ¿Cómo se pueden estimar los riesgos con la mayor precisión posible? y ¿cómo podemos adquirir rápidamente una mayor comprensión de estos riesgos? Con su investigación, Jacobs quiere ayudar a responder preguntas como estas.

Falta de conocimiento y tamaños de muestra pequeños

Hay dos razones importantes por las que es difícil evaluar el riesgo de las nanopartículas. La primera razón es la falta de conocimiento:cómo se dispersan las partículas en el medio ambiente, ¿Cómo entran en contacto las personas y otros organismos con las partículas y qué tan dañinos son para estos organismos? Esta falta de conocimiento genera incertidumbre en la evaluación de riesgos. La segunda razón es que los evaluadores de riesgos a menudo tienen que trabajar con tamaños de muestra pequeños. Esto da lugar a un gran margen de error en la evaluación de riesgos. En su estudio, Jacobs ha demostrado cómo los métodos estadísticos pueden ayudar a los evaluadores de riesgos a lidiar con esta incertidumbre y estos pequeños tamaños de muestra.

Incertidumbre y variabilidad

Al estimar el riesgo, los investigadores se centran en las mediciones, pero tales medidas nunca son concluyentes. Las técnicas estadísticas pueden ayudar a describir la variación en las medidas. Una consideración importante es que hay dos efectos separados:incertidumbre y variabilidad. La incertidumbre resulta de la falta de conocimiento, por ejemplo, porque los investigadores no han realizado suficientes mediciones o no las han realizado con suficiente precisión. Obviamente, esto se puede mejorar. La variabilidad es la variación inherente a todos los procesos naturales y organismos vivos. Por ejemplo, los seres humanos reaccionan de manera diferente a muchas sustancias que las células de levadura. Esta variación es un hecho de la naturaleza; no se puede hacer nada para "mejorarlo".

Evaluación de riesgos probabilística integrada

Jacobs utilizó con éxito el método conocido como Evaluación Probabilística Integrada de Riesgos (IPRA) para separar estos dos tipos de variación. Este método fue desarrollado para evaluar los efectos de las sustancias químicas en la salud de las personas, pero Jacobs lo ha adaptado a las nanopartículas. Con este método, Los evaluadores de riesgos no solo logran un mejor resultado que con las estimaciones estándar del peor de los casos, el método también identifica qué fuentes de incertidumbre contribuyen más a la incertidumbre total en la evaluación de riesgos. Al centrarse en estas fuentes, la evaluación de riesgos se puede mejorar sustancialmente.

Ejemplos de la práctica

En su investigación, Jacobs estudió varias aplicaciones de nanopartículas, como la nanosílice en productos alimenticios, dióxido de titanio en cosméticos y medicamentos y partículas de plata antibacterianas. Con su acercamiento, Jacobs pudo identificar las fuentes de incertidumbre más importantes en estas aplicaciones. Basado en esta identificación, la investigación puede centrarse en las áreas más cruciales, lo que conduce a un progreso sustancial en la reducción de la incertidumbre que actualmente obstaculiza la evaluación de riesgos de las nanopartículas.