Investigadores de la Universidad de Birmingham han desarrollado un enfoque innovador que utiliza inteligencia artificial (IA) para identificar sustancias químicas potencialmente dañinas en los ríos, lo que podría mejorar significativamente la protección del medio ambiente. Este método se centra en el estudio de los efectos de las mezclas químicas en organismos acuáticos, específicamente en pequeñas criaturas conocidas como pulgas de agua (Daphnia).
La colaboración del equipo británico con científicos del Centro de Investigación para las Ciencias Ecológicas y Ambientales de China (RCEES) y el Centro Helmholtz de Investigación Ambiental de Alemania (UFZ) ha permitido analizar muestras de agua del sistema fluvial Chaobai, cercano a Pekín. Este sistema acuático es receptor de contaminantes de diversas fuentes, que abarcan desde la agricultura hasta la industria.
Un enfoque revolucionario en ecotoxicología
El profesor John Colbourne, director del Centro de Investigación y Justicia Ambiental de la Universidad de Birmingham y uno de los autores del estudio, ha expresado su optimismo sobre el potencial de esta tecnología. “Hay una vasta gama de productos químicos en el medio ambiente. La seguridad del agua no puede evaluarse sustancia por sustancia. Ahora tenemos medios para monitorear la totalidad de los químicos en las muestras de agua y descubrir qué sustancias desconocidas actúan en conjunto para producir toxicidad en animales, incluidos los humanos”, afirmó.
Los resultados de este estudio, publicados en la revista Environmental Science and Technology, revelan que ciertas combinaciones de sustancias químicas pueden interactuar de manera que afecten procesos biológicos cruciales en organismos acuáticos, cambios que son medidos a través de la expresión génica. Este enfoque no solo permite identificar los contaminantes individuales, sino que también pone de manifiesto que la combinación de varios químicos puede representar un riesgo ambiental mayor que la exposición a cada sustancia por separado.
La elección de las pulgas de agua como organismos de prueba se debe a su alta sensibilidad a los cambios en la calidad del agua y a su similitud genética con otras especies, lo que las convierte en un indicador eficaz de peligro ambiental. La doctora Xiaojing Li, principal autora del estudio, destacó que al utilizar métodos de IA, es posible identificar cuáles subconjuntos de químicos podrían ser particularmente nocivos para la vida acuática, incluso en concentraciones bajas que normalmente no generarían preocupación.
La investigación ha demostrado que los métodos computacionales avanzados pueden abordar desafíos ambientales urgentes al permitir un análisis simultáneo de grandes volúmenes de datos biológicos y químicos, facilitando así una mejor comprensión y predicción de los riesgos ambientales. La profesora Luisa Orsini, otra de las autoras del estudio, subrayó que la innovación clave radica en el enfoque basado en datos para descubrir cómo las concentraciones relevantes de mezclas químicas pueden causar daño, lo que desafía las concepciones convencionales de la ecotoxicología.
Dr. Timothy Williams, coautor del trabajo, añadió que este estudio marca un avance significativo al permitir la identificación de clases clave de químicos que afectan a los organismos vivos dentro de una mezcla ambiental genuina a concentraciones relativamente bajas, al tiempo que se caracterizan los cambios biomoleculares que se producen.
Los hallazgos de esta investigación podrían contribuir a una mejora en la protección ambiental, al identificar combinaciones químicas previamente desconocidas que representan riesgos para la vida acuática. Esto permitirá un monitoreo ambiental más exhaustivo y apoyará regulaciones más informadas sobre el vertido de productos químicos en las vías fluviales.
