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El factor de bioconcentración muestra la concentración de sustancias químicas en los peces en comparación con el agua circundante. Es la medida estándar para determinar la bioacumulación de sustancias químicas en el medio ambiente.
Hasta ahora se suponía que este factor, abreviado FBC, era una constante para cada sustancia concreta. Ahora, un equipo de investigación interdisciplinar dirigido por el profesor Heinz Köhler, del Instituto de Evolución y Ecología de la Universidad de Tubinga (Alemania) ha revelado que no es así y que el factor de bioconcentración varía en función de la concentración concreta utilizada en la prueba.
Este descubrimiento arroja dudas sobre los datos de bioacumulación utilizados para el procedimiento de concesión de licencias de la UE para más de la mitad de las sustancias químicas que potencialmente se acumulan en los peces. Por ello, el equipo de investigación ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que permite a los investigadores evaluar las propiedades bioacumuladoras de las sustancias con un grado de certeza muy elevado. Esta herramienta está disponible de forma gratuita. El equipo ha publicado sus resultados en la revista Journal of Hazardous Materials.
La concentración de sustancias químicas en la cadena alimentaria es problemática, sobre todo porque también afecta a los seres humanos. "Las concentraciones pueden acumularse masivamente en el cuerpo humano. Y a menudo sólo después de mucho tiempo se sabe si una sustancia es nociva", explica Heinz Köhler.
El factor de bioconcentración en peces se utiliza en todo el mundo como referencia clave para evaluar el riesgo de las sustancias químicas, con el fin de normalizar los datos sobre bioacumulación en animales. "Contrariamente a lo que se pensaba -y practicaba-, el factor no proporciona un criterio específico para cada sustancia química", afirma Köhler. "Si la concentración de ensayo de la masa de agua circundante es alta, en casi todos los casos se obtiene un FBC más bajo, y viceversa con una concentración de ensayo baja. Nuestro equipo lo ha demostrado matemáticamente y lo ha explicado fisiológicamente".
Según Köhler, este efecto no se había observado hasta ahora, o al menos no se había mencionado en ningún lugar del mundo en ninguna normativa de clasificación de peligros químicos. El equipo de la Universidad de Tubinga dirigido por Heinz Köhler y la profesora Rita Triebskorn, también coautora del estudio, llegó a estas conclusiones junto con sus socios colaboradores de la Agencia Federal Alemana de Medio Ambiente y las Universidades de Yale y Atenas evaluando miles de estudios sobre ensayos químicos que evaluaban el factor de bioconcentración.
En su siguiente paso, el equipo utilizó el aprendizaje profundo, un método de aprendizaje automático de IA, para desarrollar un programa capaz de predecir datos experimentales sobre el factor de bioconcentración con un 90 por ciento de certeza. El aprendizaje profundo utiliza redes artificiales -similares a las neuronas en red de un cerebro- para procesar conjuntos de datos complejos y extraer patrones y características interesantes de los datos.
El método sirve para procesar información compleja de manera eficiente. "También podemos utilizar nuestra herramienta para describir valores especialmente críticos para las sustancias químicas con los peores escenarios, es decir, casos en los que las sustancias químicas se bioacumularían de forma especialmente grave", afirma Köhler.
El equipo llegó al mismo resultado que con el método antiguo para las sustancias clasificadas como bioacumulables en la UE en aproximadamente el 90% de los casos. "Sin embargo, cuando utilizamos nuestra herramienta para revisar las sustancias químicas que hasta ahora habían sido categorizadas como no acumulables peligrosamente en animales, llegamos a un resultado alarmante: más del 60 por ciento de las sustancias que deberían haber sido identificadas como bioacumulables no fueron categorizadas como tales con el método establecido."
Esas condiciones de ensayo se habían seleccionado de modo que el resultado reflejaba un factor de bioconcentración demasiado bajo para las condiciones más desfavorables. "Nuestro metaestudio demostró lo importante que es realizar las pruebas químicas del factor de bioconcentración en peces en condiciones que sean relevantes para el medio ambiente. Sólo así podremos obtener valores realistas para la evaluación de riesgos", afirma el investigador. Con el fin de garantizar una categorización estandarizada y fiable de las sustancias químicas, el equipo de investigación está poniendo a disposición del público de forma gratuita la nueva herramienta de IA, BCFpro.
Dado que BCFpro también puede predecir con gran fiabilidad cómo se bioacumulan las futuras novedades químicas, este método informático ofrece un enorme potencial para reducir los ensayos con animales. "La investigación también debe centrarse en la práctica, cuestionarla y examinarla. Eso es lo que hace este estudio. De este modo, los investigadores de la Universidad de Tubinga están ayudando a mejorar los métodos ecotoxicológicos y, por tanto, a promover tanto la seguridad medioambiental como el bienestar animal", afirma la profesora Dra. Dr. h.c. (Dōshisha) Karla Pollmann, presidenta de la Universidad de Tubinga.
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