Skittles: A Multicolor Flow Cytometric Workflow for High-Throughput Characterization of Micro- and Nano-plastics
El artículo presenta "Skittles", un flujo de trabajo de citometría de flujo multicolor y de alto rendimiento que permite la caracterización precisa, estandarizada y cuantitativa de micro y nanoplásticos en suspensiones líquidas, ofreciendo discriminación basada en fluorescencia, enumeración y análisis de distribución de tamaño validados frente a microscopía y espectroscopia Raman.
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El plástico se ha convertido en una parte permanente del mundo moderno, valorado por su durabilidad y ligereza, aunque esa misma resistencia permite que persista en el medio ambiente durante siglos. Una vez desechados, estos materiales no simplemente desaparecen; se descomponen bajo el sol, el viento y las olas en fragmentos cada vez más pequeños. Si bien los desechos visibles que asfixian las playas y dañan la vida marina son bien conocidos, existe una capa oculta de contaminación en forma de partículas microscópicas y nanoscópicas. Estas diminutas piezas, a menudo invisibles al ojo humano, abundan en océanos y ríos, pero los científicos han tenido dificultades para contarlas o identificar su composición porque los métodos actuales son lentos, laboriosos y a menudo pasan por alto las partículas más pequeñas por completo. Sin una forma de medir de manera rápida y precisa esta contaminación invisible, sigue siendo difícil comprender la verdadera escala de la amenaza que representa para los ecosistemas acuáticos.
Para resolver este problema, investigadores de la Universidad del Sur de Mississippi han desarrollado un nuevo método llamado Skittles, un flujo de trabajo diseñado para contar e identificar estas diminutas partículas de plástico con una velocidad y precisión extraordinarias. El equipo se centró en partículas que van desde el tamaño de un grano de arena hasta el tamaño de un virus, una escala donde las herramientas de conteo tradicionales suelen fallar. El núcleo de su enfoque consiste en un tinte especial que se adhiere al plástico pero no a otros materiales, haciendo que el plástico brille intensamente cuando se expone a una luz específica. Al combinar este tinte brillante con una máquina capaz de analizar miles de partículas individuales en un flujo de líquido cada segundo, los investigadores crearon un sistema que actúa como un clasificador de alta velocidad. Esta máquina, conocida como citómetro de flujo, utiliza láseres para detectar la luz dispersada por cada partícula y el color específico del brillo emitido por el tinte, lo que le permite distinguir entre diferentes tipos de plástico y estimar su tamaño sin necesidad de observar cada uno bajo un microscopio.
Los investigadores probaron este método utilizando una variedad de tipos de plástico presentes en la naturaleza, incluyendo polietileno, poliestireno, polipropileno y tereftalato de polietileno, que son comunes en botellas, envases y fibras sintéticas. Primero optimizaron el proceso para asegurar que el tinte funcionara perfectamente, determinando la cantidad adecuada para usar y la mejor manera de preparar las muestras para que el plástico brillara de manera constante. Descubrieron que calentar las muestras ayudaba a que el tinte se uniera de manera más efectiva, haciendo que la señal fuera más fuerte y confiable. Al realizar sus pruebas, el método demostró ser altamente preciso, recuperando más del 100 por ciento de las partículas de plástico que añadieron al agua en experimentos controlados, y los conteos fueron consistentes con muy poca variación. Para asegurar que el método no estaba contando simplemente el tinte u otros desechos, compararon los resultados contra un conteo basado en microscopio y una técnica de análisis químico llamada espectroscopia Raman, ambos de los cuales confirmaron que el nuevo flujo de trabajo estaba identificando los materiales correctos.
Cuando el equipo aplicó este método a agua de mar real recolectada en el Mississippi Sound, los resultados revelaron una población de partículas de plástico mucho más densa de lo estimado anteriormente. El agua contenía cientos de partículas en cada mililitro, un número significativamente mayor que los informes anteriores que a menudo se centraban solo en fragmentos más grandes y visibles. El método identificó con éxito una mezcla de tipos de plástico, siendo el polipropileno y el poliestireno los más comunes, y fue capaz de medir el tamaño de estas partículas, mostrando que variaban desde nanopartículas muy pequeñas hasta microplásticos más grandes. Los investigadores también probaron el método en muestras de agua potable recolectadas en hogares, donde detectó cantidades bajas pero mensurables de plástico, demostrando su sensibilidad incluso en agua limpia con muy pocas partículas. Crucialmente, el estudio mostró que la presencia de algas u otra materia orgánica natural en el agua no interfirió significamente con la capacidad de contar el plástico, lo que sugiere que el método es lo suficientemente robusto para su uso en entornos naturales complejos.
La importancia de este trabajo radica en su capacidad para convertir una tarea lenta y difícil en un proceso rápido y estandarizado. Antes de este desarrollo, la caracterización de todo el rango de la contaminación por plástico requería múltiples instrumentos y días de trabajo manual, pasando por alto a menudo las partículas más pequeñas y numerosas. El flujo de trabajo Skittles permite que un solo instrumento se encargue de todo el trabajo, proporcionando una imagen clara de cuántas partículas hay presentes, qué tipo de plástico son y qué tamaño tienen. Aunque el método actualmente reporta tamaños basados en una comparación con perlas de plástico estándar, que es una forma confiable de estimar el tamaño para partículas esféricas, los investigadores señalan que será necesario un trabajo futuro para refinar estas estimaciones de tamaño para formas irregulares y diferentes tipos de plástico. No obstante, esta nueva herramienta ofrece una forma poderosa de monitorear la capa invisible de la contaminación por plástico, proporcionando los datos necesarios para comprender mejor los riesgos que estas partículas representan para el medio ambiente y para rastrear cómo cambian los niveles de contaminación a lo largo del tiempo.
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