La bacteria E Coli puede ser de gran utilidad para el tratamiento del agua. Cuando se menciona la escherichia coli se asocia por defecto con alimentos que representan un riesgo para la salud. Sin embargo, un equipo investigador ha hallado en esta bacteria una aplicación dentro de la detección de metales pesados en agua. La investigación desarrollada en la Universidad de California Irvine, ofrece grandes posibilidades para el tratamiento del agua residual.
INDICE
Detección de metales a través de aprendizaje automático
Una respuesta bioquímica que puede ser observada. A través de la bacteria E. coli, propicia una respuesta bioquímica por la presencia de iones metálicos. Este cambio es posible ser apreciado a través de sensores ópticos. El sensor, está compuesto por nanopartículas de oro. Mediante un mecanismo de aprendizaje automático (machine learning), se ha entrenado un modelo de alta precisión.
La capacidad de detección es considerablemente elevada. El modelo entrenado, es capaz de detectar metales en concentraciones de hasta mil millones de veces inferior a aquellas que derivan en muerte celular. Asimismo, también se logró identificar el metal pesado que se encuentra presente con una precisión mayor al 96%
El sistema ofrece una precisión superior al 96% a la hora de identificar el metal pesado
Un sistema que ofrece una gran sensibilidad pero a la vez rapidez y versatilidad. Como indica Refina Ragan, miembro del equipo investigador, puede ser utilizado en la monitorización de toxinas. En palabras de la investigadora, puede ser utilizado en fuentes de agua tanto para agua potable, como de riego y en la escorrentía con origen agrícola e industrial. De esta forma, puede alertar de la contaminación por metales pesados en una etapa temprana
Eficacia ante una amplia variedad de tóxicos metálicos
La investigación pone de manifiesto la utilidad de los distintos componentes del sistema. A pesar de que una cuestión de especial relevancia ha sido observar las propiedades de detección de la bacteria, no es el único elemento del sistema. Elementos como las nanopartículas de oro (las cuales han sido ensambladas con precisión molecular), incrementan notablemente la sensibilidad del equipo.
La eficacia de detección se ha demostrado ante una amplia variedad de toxinas metálicas. La investigadora Ragan, apunta a que el sistema puede detectar diferentes tipos de tóxicos metálicos, como son el cadmio, el cromo, cobre, plomo y mercurio. Además, como se ha señalado anteriormente, la baja concentración requerida para su identificación facilita una temprana prevención.
El sistema es capaz de detectar distintos tóxicos metálicos como son cadmio, cobre, plomo y mercurio
Aprendizaje automático
Los algoritmos pueden ser aplicados sobre muestras no vistas de agua. Es decir, pueden analizar tanto muestras de agua de grifo como de aguas residuales de las que no dispongan un conocimiento previo. Por lo tanto, se puede llevar el modelo a fuentes de agua de agua a cualquier lugar del planeta.
El modelo de machine learning alcanzó una precisión considerablemente alta. Como indica Ragan, la eficacia del algoritmo puede estimar si la calidad del agua se encuentra dentro de los valores establecidos por la Agencia de Protección Ambiental de EEUU. Además, en el caso de las aguas residuales tratadas, la precisión llegó alcanzar el 92 por ciento.
En el estudio se han alcanzado los valores fijados por la agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos
Conclusión
La innovación es necesaria para llevar agua segura a todas las zonas del mundo. Los investigadores recalcan la importancia de desarrollar un sistema económico para la monitorización de los contaminantes presentes en el agua. De esta forma, se sumará un gran esfuerzo en la tarea de luchar contra la contaminación del agua. Una vez más, comprobamos cómo el factor económico es clave para llevar la sostenibilidad a todo el planeta.
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