Modelo para determinar el comportamiento y las propiedades de las nanopartículas Las nanopartículas (NP) de óxidos de metal y las NP a base de carbono, gracias a sus numerosas aplicaciones y disponibilidad comercial, han contribuido a mejorar los servicios y los productos en múltiples campos. Sin embargo, su reducido tamaño, elevada reactividad y enorme diversidad plantean varios desafíos a la hora de garantizar la salud y la seguridad medioambientales. Tecnologías industriales © IgorKirillov, Thinkstock Un consorcio financiado por la Unión Europea ha desarrollado herramientas y modelos computacionales para abordar dichos desafíos a través del proyecto NANOPUZZLES (Modelling properties, interactions, toxicity and environmental behaviour of engineered nanoparticles). La potencia computacional puede ser superior a los ensayos experimentales en términos de rendimiento y precisión, además de reducir la necesidad de investigación con animales. Por ello, el proyecto desarrolló algoritmos computacionales para cuatro áreas temáticas conocidas como NANODATA, NANODESC, NANOINTER y NANOQSAR, lo que permitió a los investigadores modelizar las relaciones entre la estructura, las propiedades, las interacciones moleculares y la toxicidad de una selección de tipos de NP artificiales. El objetivo principal de la primera área temática, NANODATA, fue clasificar las NP artificiales según la referencia de los datos fisicoquímicos y de toxicidad existentes, un enfoque basado en la especificación vigente para investigación/estudio/ensayo (ISA) delimitada por tabulaciones (TAB) (ISA-TAB-Nano) y empleada para compartir datos de investigación en nanomateriales, utilizando para ello un formato que emplea hojas de cálculo. El formato es un marco de propósito general usado para recabar y comunicar datos sobre metadatos complejos a partir de doscientos artículos que se transfirieron a los archivos ISA-TAB-Nano. También se desarrollaron métodos novedosos para puntuar la calidad de los datos. NANODESC articuló un marco que permite caracterizar de manera óptima la estructura de las nanopartículas artificiales, utilizando descriptores adecuados y categorizándolas según sus similitudes estructurales. Un elevado número de grupos nuevos de descriptores se definieron e identificaron como bloques constructivos de modelos predictivos. Mediante NanoINTER se elaboraron modelos para predecir y explicar las interacciones entre las NP artificiales y los sistemas biológicos y las moléculas pequeñas. Se ha propuesto un conjunto de técnicas para estudiar en qué medida el entorno afecta a la interacción entre sistemas y se ha desarrollado un protocolo computacional para hacer cálculos fiables de las propiedades de los sistemas grandes que interactúan entre sí. La última área temática, NANOQSAR, se centró en el desarrollo de relaciones cuantitativas entre la estructura química y los objetivos toxicológicos, lo que permitirá ampliar el conocimiento de la toxicidad y el comportamiento de las nanopartículas emergentes mediante el establecimiento de relaciones entre las propiedades experimentales (en función de datos validados disponibles) y computacionales. El desarrollo de esta última área permitirá unificar la totalidad de los resultados del proyecto. La aplicación de los métodos desarrollados posibilitará la predicción de la toxicidad y el comportamiento de las nanopartículas a partir de sus propiedades fisicoquímicas y/o estructura sin la necesidad de realizar ensayos empíricos exhaustivos, lo que favorecerá una reducción de costes y de la necesidad de investigar con animales. Las herramientas desarrolladas, además de ser útiles para los diseñadores de materiales, los organismos reguladores y los consumidores, incentivarán el desarrollo y la creación de nanomateriales de bajo riesgo para las personas y el medio ambiente. Palabras clave Nanopartículas, NANOPARTICLES, toxicidad, algoritmos, investigación/estudio/ensayo delimitada por tabulaciones, ISA-TAB-Nano, protocolo computacional, nanomateriales
