Investigadores de la Escuela de Ingeniería Molecular Pritzker de la Universidad de Chicago (UChicago PME) y el Laboratorio Nacional Argonne han colaborado para desarrollar un nuevo método para detectar niveles minúsculos de sustancias perfluoroalquiladas (PFAS) en el agua. El método, que planean compartir a través de un dispositivo portátil, utiliza sondas únicas para cuantificar los niveles de PFAS, “sustancias químicas permanentes”.
“Los métodos existentes para medir los niveles de estos contaminantes pueden llevar semanas y requieren equipos y experiencia de última generación”, dijo Junhong Chen, profesor de Crown Family en UChicago PME y estratega principal del agua en el Laboratorio Nacional Argonne. “Nuestro nuevo dispositivo sensor puede medir estos contaminantes en sólo unos minutos”.
La tecnología, descrita en la revista Nature Water, puede detectar PFAS presentes en 250 partes por cuatrillón (ppq), como un grano de arena en una piscina de tamaño olímpico. La esencia del sensor de Chen es que si una molécula de PFAS se adhiere a su dispositivo, cambia la conductividad eléctrica que fluye a través de la superficie del chip de silicio.
Para hacer que el sensor fuera específico para una sustancia química PFAS, el equipo de investigación recurrió al aprendizaje automático para ayudar a seleccionar sondas únicas que podrían colocarse en el dispositivo sensor e idealmente unirse solo a las PFAS de interés. En 2021, ganaron un premio Discovery Challenge del Centro de Datos y Computación de UChicago para respaldar su uso de inteligencia artificial en el diseño de sondas PFAS.
El resultado final puede eventualmente ser que los consumidores puedan analizar su propia agua y tomar mejores decisiones sobre su medio ambiente y lo que consumen.
