Proyectos
Identi cación de compuestos exogenos en espectros de masas de alta resolución mediante tecnicas de aprendizaje computacional: Aplicación en frutas y vegetales Colombianos
Resumen
Actualmente el numero de sustancias quimicas conocidas es de aproximadamente 150 millones; de estas cerca de 60 000 se emplean comercialmente, siendo muchas de ellas altamente toxicas. Debido al volumen de produccion mundial y a la masiva utilizacion de algunas sustancias que se comercializan, estas han alcanzado diferentes compartimentos ambientales resultado de un manejo inadecuado en diferentes cadenas productivas. Dicha situacion, ha llevado a que gobiernos y organizaciones internacionales establezcan mecanismos de control para la produccion, manejo y consumo de sustancias peligrosas, sin embargo, del numero de las que hacen y han hecho parte del comercio global, solo una reducida fraccion esta sujeta a control regulatorio o normativo. Consecuencia del avance continuo de la industria qumica, la globalizacion, el contrabando y el inadecuado manejo de compuestos qumicos, las listas de sustancias sujetas a control se desactualizan rapidamente, dando paso a que un numero creciente de sustancias qumicas, como por ejemplo los contaminantes emergentes, puedan aparecer como sustancias exogenas en un sin numero de matrices, incluidos alimentos como frutas y vegetales. Tal situacion ha llevado a que los enfoques analticos de medicion se desplacen hacia metodologias multiresiduos y multiclase para la identi- cacion de sustancias objetivo controladas, al igual que para el analisis no-dirigido de sustancias sospechosas y desconocidas, las cuales no se han considerado dentro de las listas de control. Esta tendencia ha sido impulsada por avances en tecnicas instrumentales como la espectrometria de masas (MS), particularmente la espectrometria de masas de alta resolucion (HRMS), que permite adquirir grandes volumenes de datos, resultado de nuevos y mejorados modos de adquisicion. Con el uso de estas tecnologias, los laboratorios de ensayo estan produciendo importantes cantidades de datos para analisis dirigido, los cuales tambien son potencialmente utilizables para el analisis no-dirigido de sustancias exogenas. De acuerdo con lo anterior, al considerar la gran cantidad de sustancias qumicas en el mercado,el numero de sustancias exogenas que se pueden presentar en productos hortofruticolas colombianos es indeterminado; lo que hace que no se cuente con informacion actualizada sobre la inocuidad de estos productos para establecer controles normativos y regulatorios de sustancias nuevas o emergentes en el pais, particularmente si la estrategia analitica requiere de metodologias no dirigidas, las cuales a su vez presentan di cultades relacionadas con restricciones de tiempo, falta de personal capacitado para analisis de informacion, complejidad en la interpretacion de los datos y limitada asequibilidad a herramientas que automaticen estos procesos. Considerando dicho contexto, se plantea como problematica de investigacion la identi cacion de sustancias exogenas pero particularmente desconocidas, a partir de datos obtenidos con tecnicas de HRMS mediante metodologas dirigidas, en situaciones donde se presentan limitaciones de personal experto y herramientas para analisis de nformacion; para lo cual se propone el uso de tecnicas de aprendizaje de maquina, que recientemente se ha sugerido como alternativa para la automatizacion de tareas especializadas, relacionadas con la interpretacion de grandes y complejas cantidades de datos como los obtenidos mediante HRMS. Con este trabajo, se busca contribuir a ampliar el conocimiento que se tiene sobre la inocuidad de los productos hortofruticolas representativos que se consumen y exportan en Colombia.
Convocatoria
Nombre de la convocatoria:Registro único de proyectos
Modalidad:Registro único de proyectos
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