Análisis quimiométricamente asistido de contaminantes emergentes empleando cromatografía líquida con detección dual

MOYANO, M. S.; ARANCIBIA, J. A.; IBAÑEZ, G. A.

Congreso; XII Congreso Argentino de Química Analítica; 2023

La creciente urbanización y la eliminación a los recursos hídricos de aguas residuales sin tratar provocan una contaminación generalizada, entre otras, de las fuentes de agua dulce. Parte de esta problemática la constituye los contaminantes denominados emergentes. Estos contaminantes son compuestos orgánicos con posibles efectos nocivos hacia los humanos y el ambiente, cuyo vertido presenta un problema sanitario y ambiental, y que poseen una regulación legal incompleta.1 Entre ellos, los productos farmacéuticos tanto de uso humanos como veterinario han causado una creciente preocupación debido a su amplio uso, sus características fisicoquímicas y su descarga continua al ambiente, pudiendo acumularse en peces y otros organismos acuáticos.2 Diferentes contaminantes emergentes, muchos con actividades hormono-miméticas conocidos como disruptores endócrinos, se han encontrado en aguas residuales, ríos, e incluso en aguas potables de consumo, así como en distintos tipos de alimentos, envases y muestras de orina humana. Esto ha demostrado el alto grado de exposición del hombre a dichas sustancias, y por lo tanto la necesidad de desarrollar métodos analíticos para la detección y cuantificación de estos compuestos a niveles de vestigios en una gran variedad de matrices.3En este trabajo se plantea desarrollar una metodología analítica ambientalmente sustentable empleando cromatografía líquida de alta eficiencia con detección espectral dual: arreglo de diodos (DAD) y fluorescencia (DF), combinada con algoritmos quimiométricos para la cuantificación de los siguientes contaminantes emergentes: carbamazepina, oxcarbazepina, fenobarbital, fenitoína (anticonvulsivantes); 17 β-estradiol, estriol (estrógenos); bisfenol A (constituyente de plásticos); diazepam (tranquilizante) y clorxozazona (relajante muscular). Se optimizaron las condiciones experimentales de análisis priorizando minimizar el tiempo de análisis cromatográfico y el consumo de solventes orgánicos frente a la resolución cromatográfica completa. Los datos de segundo orden obtenidos, espectros UV-vis y/o de excitación de fluorescencia en función del tiempo de elución, se analizaron empleando algoritmos multivía, siendo la resolución multivariada de curva acoplada a cuadrados mínimos alternantes (MCR-ALS) el más adecuado para este tipo de datos.4 De este modo, mientras los analitos se analizan en base a la señal más adecuada (absorbancia o fluorescencia) el tratamiento quimiométrico de los datos permite lograr la resolución de bandas parcial o totalmente solapadas entre componentes, y solucionar el problema de los potenciales interferentes presentes en muestras reales, simplificando el pretratamiento de las muestras lo que favorece que el método sea más verde. Empleando los conjuntos de muestras calibración y validación se obtuvo el modelo de calibración de tres vías, estableciéndose las cifras de mérito y la capacidad predictiva del modelo. Con la metodología desarrollada se analizarán muestras reales: tejidos de pescados y sedimentos, teniendo como objetivo emplear un tratamiento de muestra simple.De esta manera, el acoplamiento de cromatografía con calibración multivariada de segundo orden conduciría a disminución en el tiempo de análisis y el uso de solventes contaminantes en concordancia con los postulados de la química analítica verde.