Skittles: A Multicolor Flow Cytometric Workflow for High-Throughput Characterization of Micro- and Nano-plastics
Il documento introduce "Skittles", un flusso di lavoro citometrico multicolore ad alto rendimento che consente la caratterizzazione precisa, standardizzata e quantitativa di micro e nano-plastiche in sospensioni liquide, offrendo discriminazione basata sulla fluorescenza, enumerazione e analisi della distribuzione dimensionale, convalidata rispetto alla microscopia e alla spettroscopia Raman.
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La plastica è diventata una parte permanente del mondo moderno, apprezzata per la sua durevolezza e leggerezza, eppure la stessa resilienza permette a essa di persistere nell'ambiente per secoli. Una volta scartati, questi materiali non svaniscono semplicemente; si frammentano sotto l'azione del sole, del vento e delle onde in pezzi sempre più piccoli. Mentre i detriti visibili che soffocano le spiagge e danneggiano la vita marina sono ben noti, esiste uno strato nascosto di inquinamento sotto forma di particelle microscopiche e nanoscopiche. Questi minuscoli frammenti, spesso invisibili a occhio nudo, sono abbondanti negli oceani e nei fiumi, ma gli scienziati hanno faticato a contarli o a identificarne la composizione perché i metodi attuali sono lenti, laboriosi e spesso perdono le particelle più piccole. Senza un modo per misurare rapidamente e accuratamente questo inquinamento invisibile, rimane difficile comprendere la reale entità della minaccia che esso rappresenta per gli ecosistemi acquatici.
Per risolvere questo problema, i ricercatori dell'Università del Mississippi Meridionale hanno sviluppato un nuovo metodo chiamato Skittles, un flusso di lavoro progettato per contare e identificare queste minuscole particelle di plastica con straordinaria velocità e precisione. Il team si è concentrato su particelle che vanno dalle dimensioni di un granello di sabbia fino alle dimensioni di un virus, una scala in cui gli strumenti di conteggio tradizionali spesso falliscono. Il cuore del loro approccio prevede un colorante speciale che aderisce alla plastica ma non ad altri materiali, facendo sì che la plastica brilli intensamente quando esposta a una luce specifica. Combinando questo colorante luminoso con una macchina in grado di analizzare migliaia di singole particelle in un flusso liquido ogni secondo, i ricercatori hanno creato un sistema che funge da smistatore ad alta velocità. Questa macchina, nota come citometro a flusso, utilizza i laser per rilevare la luce dispersa da ogni particella e il colore specifico della luce emessa dal colorante, permettendole di distinguere tra diversi tipi di plastica e stimarne la dimensione senza la necessità di esaminare ciascuna di esse al microscopio.
I ricercatori hanno testato questo metodo utilizzando una varietà di tipi di plastica presenti in natura, tra cui polietilene, polistirene, polipropilene e polietilene tereftalato, che sono comuni in bottiglie, imballaggi e fibre sintetiche. Hanno prima ottimizzato il processo per garantire che il colorante funzionasse perfettamente, determinando la quantità giusta da utilizzare e il modo migliore per preparare i campioni affinché la plastica brillasse in modo costante. Hanno scoperto che riscaldare i campioni aiutava il colorante a legarsi più efficacementamente alla plastica, rendendo il segnale più forte e affidabile. Quando hanno eseguito i test, il metodo ha dimostrato un'elevata precisione, recuperando più del 100 percento delle particelle di plastica aggiunte all'acqua in esperimenti controllati, e i conteggi erano coerenti con pochissima variazione. Per garantire che il metodo non stesse contando il colorante stesso o altri detriti, lo hanno confrontato con un conteggio basato sul microscopio e con una tecnica di analisi chimica chiamata spettroscopia Raman, entrambi i quali hanno confermato che il nuovo flusso di lavoro stava identificando i materiali corretti.
Quando il team ha applicato questo metodo all'acqua di mare reale raccolta nel Mississippi Sound, i risultati hanno rivelato una popolazione di particelle di plastica molto più densa di quanto precedentemente stimato. L'acqua conteneva centinaia di particelle in ogni millilitro, un numero significativamente più alto rispetto ai rapporti precedenti che spesso si concentravano solo sui frammenti più grandi e visibili. Il metodo ha identificato con successo un mix di tipi di plastica, con polipropilene e polistirene i più comuni, ed è stato in grado di misurare la dimensione di queste particelle, mostrando che variavano da nanoparticelle molto piccole a microplastiche più grandi. I ricercatori hanno testato il metodo anche su campioni di acqua potabile raccolti nelle case, dove ha rilevato quantità di plastica basse ma misurabili, dimostrando la sua sensibilità anche in acqua pulita con pochissime particelle. Fondamentalmente, lo studio ha mostrato che la presenza di alghe o di altra materia organica naturale nell'acqua non interferiva significativamente con la capacità di contare la plastica, suggerendo che il metodo sia abbastanza robusto per essere utilizzato in ambienti naturali complessi.
La portata di questo lavoro risiede nella sua capacità di trasformare un compito lento e difficile in un processo rapido e standardizzato. Prima di questo sviluppo, la caratterizzazione dell'intera gamma di inquinamento da plastica richiedeva molteplici strumenti e giorni di lavoro manuale, perdendo spesso le particelle più piccole e numerose. Il flusso di lavoro Skittles consente a un singolo strumento di gestire l'intero lavoro, fornendo un quadro chiaro di quante particelle siano presenti, di che tipo di plastica si tratti e di quanto siano grandi. Sebbene il metodo attualmente riporti le dimensioni basandosi su un confronto con microsfere di plastica standard, un modo affidabile per stimare la dimensione per particelle sferiche, i ricercatori osservano che sarà necessario un lavoro futuro per perfezionare queste stime dimensionali per forme irregolari e diversi tipi di plastica. Tuttavia, questo nuovo strumento offre un modo potente per monitorare lo strato invisibile di inquinamento da plastica, fornendo i dati necessari per comprendere meglio i rischi che queste particelle pongono all'ambiente e per tracciare come i livelli di inquinamento cambino nel tempo.
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