Bogotá - Ciencias - Doctorado en Ciencias - Química · 2026
Identificación de compuestos exógenos mediante una metodología analítica QuEChERS-HPLC-ESI-HRMS potenciada con técnicas de aprendizaje computacional : aplicación en frutas y vegetales colombianos (Departamento de Cundinamarca)
La presencia de sustancias exógenas en el ambiente, y particularmente en alimentos como frutas y vegetales, ha llevado a que los análisis químicos sean lo más exhaustivos posibles. Se busca determinar múltiples clases de compuestos objetivo, así como identificar sustancias sospechosas o desconocidas, que debido a su reciente aparición o falta de información, aún no están sujetas a control o vigilancia. Esta tendencia ha sido impulsada por avances en métodos experimentales, técnicas instrumentales y el acoplamiento secuencial de estos. Un ejemplo es el acoplamiento del método Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged, and Safe (QuEChERS); la cromatografía líquida de alta eficacia —High performance liquid chromatography— (HPLC) y la espectrometría de masas de alta resolución —high resolution mass spectrometry— (HRMS). Este acople permite desarrollar metodologías de análisis robustas mediante las cuales se adquieren grandes volúmenes de datos, que resultan útiles tanto para monitorizar compuestos conocidos como para evaluar la presencia de sustancias sospechosas o desconocidas. El análisis de datos para la identificación de sustancias conocidas, sospechosas o desconocidas no es una tarea sencilla, especialmente cuando se trata de datos multidimensionales como los obtenidos de metodologías QuEChERS-HPLC-HRMS. Entre las principales dificultades asociadas al análisis de datos se encuentran las restricciones de tiempo, la falta de personal capacitado en el procesamiento e interpretación de la información, la alta complejidad de los datos y la limitada disponibilidad de herramientas integradas que automaticen estos procesos. Además, el análisis de datos para la identificación de compuestos, per se, presenta desafíos adicionales, como la ausencia de datos o información de referencia; la falta de interpretabilidad y comparabilidad de los resultados; y la dificultad para integrar sistemáticamente múltiples propiedades de identificación determinadas mediante la metodología analítica, que permitan aumentar la confianza en los resultados obtenidos. Con el propósito de contribuir a la solución de estas dificultades, este trabajo aborda el estudio del proceso de análisis de datos obtenidos mediante una metodología QuEChERS-HPLC-ESI- HRMS Orbitrap, orientada a la identificación de compuestos químicos conocidos, sospechosos y desconocidos, con aplicación en productos hortofrutícolas colombianos. Esta investigación propone e implementa computacionalmente un modelo conceptual para el manejo sistemático de múltiples propiedades de identificación determinadas mediante la metodología analítica (tiempo de retención, patrón isotópico, tratabilidad metodológica, especie ionizada, perfil de fragmentación y calidad de la respuesta cromatográfica), las cuales se denominaron identificandos. El modelo se apoya en técnicas de aprendizaje computacional (ML) para inferir información faltante de los identificandos, y plantea un tratamiento e interpretación de los resultados de identificación análogo al utilizado en los presupuestos de incertidumbre en mediciones cuantitativas. La evaluación de la herramienta computacional (denominada Identificands) mostró un desempeño comparable o mejor al de otros programas, en flujos de análisis dirigido y no dirigido. En este último caso, se logró detectar al menos un 8 % más de compuestos que otros aplicativos utilizados en este trabajo para comparar, a concentraciones ≥ 10 ng/mL. Con la ventaja que Identificands requiere una menor cantidad de información inicial para evaluar la presencia de compuestos sospechosos y desconocidos. El uso del software Identificands en la identificación de sustancias desconocidas en productos hortofrutícolas del departamento de Cundinamarca permitió detectar 16 plaguicidas (entre insecticidas y fungicidas) en 16 de las 45 muestras recolectadas mediante un muestreo no probabilístico. Tanto el número de plaguicidas identificados, como el tipo de compuestos considerando el cultivo en el que se emplean, fue coherente con los resultados reportados en estudios previos realizados por otros investigadores. Los resultados de la versión actual de Identificands se limitan al caso cualitativo, por consiguiente no es posible determinar si la concentración de los compuestos identificados supera los límites máximos permitidos. No obstante, los hallazgos de esta investigación evidencian la utilidad de esta propuesta conceptual y computacional para el cribado automático de sustancias exógenas en productos hortofrutícolas, con el fin de determinar rápidamente casos con resultados positivos que deban someterse a estudios de confirmación. Aspecto que contribuye y facilita evaluar la calidad e inocuidad de productos hortofrutícolas colombianos. (Texto tomado de la fuente)