I limiti dell'analisi chimica non mirata

L'approccio computazionale prevede la quantità di spazio chimico che può essere effettivamente coperto

16.03.2026

In un recente studio pubblicato su Analytical Chemistry, i ricercatori dell'Istituto Van 't Hoff per le Scienze Molecolari (HIMS) dell'Università di Amsterdam rivelano una realtà sconfortante riguardo all'analisi chimica "non mirata". Sebbene sia ampiamente utilizzato per lo screening dell'ambiente alla ricerca di sostanze chimiche, questo concetto non è così ampio come suggerisce il nome, lasciando enormi "punti ciechi" nei dati. Per quantificare queste lacune, il team ha sviluppato una nuova struttura computazionale: Measurable Feature Prediction. Il sistema aiuta a prevedere quali regioni del vasto spazio chimico sono effettivamente misurabili, prima di analizzare campioni reali.

HIMS / UvA

Un nuovo quadro computazionale: Previsione di caratteristiche misurabili

Sebbene l'obiettivo dell'analisi non mirata (NTA) sia quello di mappare l'intera gamma di sostanze chimiche potenzialmente presenti nell'ambiente (lo spazio chimico), la ricerca di Amsterdam mostra che i vincoli del metodo limitano significativamente ciò che può essere effettivamente misurato. La ricerca si è concentrata sul gold standard per lo screening ambientale noto come LC-ESI-HRMS: Liquid Chromatography-Electrospray Ionisation-High-Resolution Mass Spectrometry. Il team ha dimostrato che i vincoli fisici e chimici di questo metodo, come la ionizzazione e la ritenzione, lasciano enormi "punti ciechi" nei dati. "I numeri erano molto più piccoli di quanto ci aspettassimo", afferma Saer Samanipour, responsabile del gruppo di ricerca Environmental Modelling and Computational Mass Spectrometry.

Previsione di caratteristiche misurabili

La ricerca è stata condotta da Lapo Renai, collaboratore di Samanipour, nell'ambito di una borsa di studio post-dottorato finanziata dalle azioni Marie Skłodowska-Curie dell'UE e sostenuta dal Data Science Centre dell'UvA attraverso il programma Accelerate. Basandosi sull'analisi degli standard interni in LC-ESI-HRMS, ha sviluppato un approccio di modellazione basato sulla similarità che combina le impronte molecolari con gli indici di ritenzione e le efficienze di ionizzazione previste. Di conseguenza, è possibile stimare la copertura chimica specifica del metodo.

Questa Measurable Feature Prediction stabilisce quali regioni del vasto universo chimico sono effettivamente visibili a uno specifico strumento - e quali rimarranno invisibili - prima ancora che venga iniettato un singolo campione del mondo reale. Per l'LC-ESI-HR, il numero effettivo di sostanze chimiche che possono essere analizzate in una singola misurazione risulta essere inferiore a qualche migliaio. "Può sembrare molto", dice Samanipour, "ma rispetto al vasto spazio chimico è circa lo 0,01%, cioè una quantità minima". Egli sostiene l'uso dei cosiddetti approcci ortogonali, applicando metodi analitici complementari. "Dobbiamo anche mappare i punti ciechi di ogni metodo, perché sono questi i veri problemi di salute umana e ambientale del futuro".

Per Renai, il principale risultato è che l'analisi non mirata "completa" non è veramente completa. "I quadri di riferimento consapevoli dello spazio chimico, come quelli che presentiamo nell'articolo, possono aiutare a guidare lo sviluppo di metodi più intelligenti e a ridurre l'incertezza di misurabilità specifica del metodo nell'esposomica e nello screening ambientale".

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