Autora: Mª Cruz Ortiz

En la medición simultánea de 5 bisfenoles, un algoritmo de inteligencia artificial con aprendizaje evolutivo desarrollado en la Universidad de Burgos por el grupo de Quimiometría y Cualimetría, ha permitido reducir el tiempo de análisis manteniendo su calidad. Por su originalidad, el comité editorial de la revista Analytica Chimica Acta lo eligió como portada del número en que se publicó.

Tecnología Analítica de Procesos (PAT) y la Calidad Analítica Diseñada (AQbD) en análisis cromatográficos.

Los bisfenoles son sustancias químicas utilizadas en la síntesis de materiales plásticos para producir una amplia gama de objetos de uso cotidiano. Uno de estos bisfenoles, el bisfenol A, está prohibido dado su carácter nocivo para la salud humana. Para sustituirlo, se ha comenzado a utilizar otros bisfenoles, que están sujetos a evaluación por la autoridad sanitaria. Por lo tanto, para el control rutinario de estas sustancias tiene interés disponer de métodos de análisis capaces de identificar y cuantificar cinco bisfenoles en el menor tiempo posible y con el menor gasto de reactivos para conseguir procedimientos de análisis cada vez más sostenibles.

El resultado que recoge la publicación es una aplicación de la investigación del grupo de Quimiometría y Cualimetría de la Universidad de Burgos en el ámbito de la Tecnología Analítica de Procesos (PAT) y la Calidad Diseñada (QbD).

La Tecnología Analítica de Procesos (PAT) tiene como objetivo diseñar, analizar y controlar un proceso de fabricación a partir de datos de las materias primas y del proceso con la finalidad de garantizar una calidad establecida del producto final. Esta metodología está íntimamente relacionada con la idea de Calidad Diseñada (QbD) ya que se va a utilizar el propio proceso desde el inicio para asegurar la calidad del producto final, sin que se tenga que esperar a disponer del producto para verificarla en él. En este ámbito científico-tecnológico, se ha diseñado un algoritmo capaz de “aprender” de experiencias previas y proponer las mejores condiciones de operación del proceso para conseguir una calidad de producto predefinida. Esta tecnología puede aplicarse a muchos procesos de medida de los laboratorios de análisis químico, en cuyo caso se habla de Calidad Analítica Diseñada (AQbD). 

El proceso, cuya calidad se pretende diseñar en el trabajo, consiste en la separación cromatográfica de cinco bisfenoles (BPA, BPS, BPF, BPAF y BPZ) mediante cromatografía líquida HPLC-DAD, técnica en la que se separan los componentes y se analizan los cuatro factores que pueden variar.

El “producto final” es un cromatograma cuya “calidad” se define por varias características: el tiempo total de la medición y la resolución de los picos cromatográficos. Hay que indicar que el efecto de los factores, sobre las características de calidad, es contrapuesto: las condiciones que mejoran una característica empeoran otra. Una vez definido el problema, la información inicial para el aprendizaje se obtiene mediante un diseño de experimentos muy reducido.   

Del trabajo desarrollado destacan tres aspectos:

  1. Por primera vez se ha utilizado este procedimiento de aprendizaje en Química Analítica.
  2. La metodología de diseño de experimentos acoplada con un modelo computacional altamente predictivo proporciona la información inicial necesaria para el aprendizaje con un coste muy reducido de reactivos.
  3. El tiempo de análisis se reduce hasta 20 veces, según la bibliografía consultada, asegurando la calidad de la medida.

Artículo

  • Arce, M.M., Ruiz, S., Sanllorente, S., Ortiz, M.C., Sarabia, L.A., & Sánchez, M.S. (2021). A new approach based on inversion of a partial least squares model searching for a preset analytical target profile. Application to the determination of five bisphenols by liquid chromatography with diode array detector. Analytica Chimica Acta, 1149, 338217. doi: https://doi.org/10.1016/j.aca.2021.338217

Bibliografía

  • Ortiz, M.C., Sarabia, L.A., Herrero, A., Reguera, C., Sanllorente, S., Arce, M.M., Valencia, O., Ruiz, S., & Sánchez M.S. (2021). Partial Least Squares model inversion in the chromatographic determination of triazines in water. Microchemical Journal, 164, 105971. doi: https://doi.org/10.1016/j.microc.2021.105971

Autora:

Mª Cruz Ortiz (mcortiz@ubu.es). Univ. Burgos, Fac. Ciencias, Dept. Química analítica, Pza. Misael Bañuelos S/N, Burgos, 09001.  Grupo de Investigación Quimiometría y Cualimetría (Q&C).

Esta investigación ha sido financiada por los proyectos del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (CTQ2017-88894-R) y de la Junta de Castilla y León (BU052P20) ambos con cofinanciación de los fondos europeos FEDER. M.M. Arce agradece a la Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León y al Fondo Social Europeo por su contrato predoctoral.