Première étude comparative sur les méthodes d'analyse automatisée de grands ensembles de données dans la recherche sur les microplastiques
L'absence de normes analytiques uniformes empêche actuellement la comparabilité des données sur les microplastiques dans l'environnement. Des chercheurs de l'université de Bayreuth et de l'Institut Alfred Wegener, Centre Helmholtz pour la recherche polaire et marine (AWI) ont comparé pour la première fois deux procédures d'analyse automatisée des données sur les microplastiques. Des écarts significatifs ont été constatés, en particulier pour les petites particules présentant un potentiel de risque relativement élevé. L'étude, publiée dans la revue Analytical and Bioanalytical Chemistry, montre que la normalisation des procédures d'analyse doit être un objectif clé de la recherche.
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Les particules de plastique sont appelées microplastiques si leur taille est inférieure à cinq millimètres. Au début de la recherche, les microplastiques étaient identifiés sur la base de critères purement visuels. La décision de savoir si une particule suspecte était un microplastique reposait donc sur la perception individuelle des chercheurs. Cette méthode peut toutefois conduire à des résultats très erronés. Il est désormais clair que, surtout pour les petites particules microplastiques, seule l'identification par analyse chimique permet d'obtenir des données fiables sur les microplastiques. La spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier - en bref : la spectroscopie micro-FTIR - est actuellement l'une des méthodes de mesure les plus fiables dans ce domaine. Pour étudier les particules microplastiques de moins de 0,5 millimètre, les échantillons doivent être appliqués sur des filtres et peuvent ensuite être analysés à l'aide de la spectroscopie micro-FTIR. Ici, le filtre complet de l'échantillon est mesuré avec une haute résolution. On obtient ainsi une "carte chimique" du filtre, qui permet d'identifier clairement les microplastiques jusqu'à une taille de dix micromètres. Cependant, la mesure produit jusqu'à plusieurs millions de spectres FTIR, ce qui rend impossible l'analyse manuelle des microplastiques. Des méthodes informatiques automatisées fiables sont nécessaires pour une telle analyse.
Pour l'analyse automatique des ensembles de données FTIR, divers algorithmes d'évaluation sont aujourd'hui utilisés dans la recherche sur les microplastiques. Deux algorithmes bien établis et fréquemment utilisés pour l'identification des spectres FTIR des microplastiques ont été développés indépendamment par l'AWI et l'université de Bayreuth : l'outil d'analyse siMPle (identification systématique des microplastiques dans l'environnement) et le BPF (Bayreuth Particle Finder). Ces deux algorithmes présentent l'avantage de pouvoir examiner l'ensemble des données de mesure. Cela permet d'éviter les biais qui surviennent lorsque seules des parties d'un échantillon sont sélectionnées et que les résultats de l'analyse sont extrapolés à l'ensemble de l'échantillon.
Dans le cadre de leur étude comparative, les chercheurs de l'université de Bayreuth et du site de Helgoland de l'AWI ont examiné deux séries d'échantillons avec les deux algorithmes d'évaluation. Ils ont mesuré la quantité et la taille des particules microplastiques ainsi que la proportion de divers polymères. L'une des séries d'échantillons contenait dix échantillons d'eau provenant de la Weser supérieure et moyenne, l'autre dix échantillons d'eau provenant de la Weser inférieure/extérieure et de la baie de Jade. "Nous avons délibérément choisi de comparer les deux outils d'analyse avec des échantillons prélevés dans l'environnement, car tous les types, formes et tailles de polymères pertinents pour l'environnement sont présents ici. En outre, les très petites particules microplastiques sont particulièrement courantes dans l'environnement, et plus les particules sont petites, plus leur potentiel de danger est élevé. Il est donc d'autant plus important d'évaluer les méthodes les plus récentes, telles que la spectroscopie micro-FTIR et l'analyse automatisée des ensembles de données FTIR, qui sont adaptées à l'étude de ces particules", explique le professeur Christian Laforsch, porte-parole du SFB "Microplastics" à l'université de Bayreuth et co-auteur de l'étude.
Pour cette nouvelle étude, les chercheurs de Bayreuth et de Helgoland ont comparé les résultats obtenus en parallèle avec les deux outils d'analyse. Dans l'ensemble, les résultats sont largement cohérents. Mais il y a aussi des écarts : C'est surtout dans la gamme des particules de moins de 50 micromètres que les résultats sont différents, car les algorithmes peuvent également prendre des décisions erronées en raison de la moins bonne qualité des spectres FTIR. "Notre étude montre que d'autres recherches comparatives sont nécessaires pour que les particules microplastiques de toutes tailles puissent être identifiées sans erreur à l'aide de méthodes automatisées. Les résultats obtenus jusqu'à présent sur la contamination de l'environnement par les microplastiques doivent être considérés avec un certain degré de scepticisme, en particulier en ce qui concerne les petites classes de taille. En outre, notre étude prouve que nous obtenons des données de qualité et robustes lorsque nous soumettons enfin les données obtenues avec les outils d'analyse à un examen critique", déclare le Dr Martin Löder de l'université de Bayreuth, coauteur de l'étude. "Cependant, avec toutes les techniques et méthodes actuellement utilisées, on ne sait toujours pas dans quelle mesure les résultats obtenus au cours du processus reflètent les charges microplastiques réelles dans l'environnement. Même si nous utilisons des méthodes d'investigation modernes et techniquement avancées, il n'est pas encore possible de répondre de manière concluante à la question de savoir combien et quelles particules microplastiques polluent réellement l'environnement. En particulier dans le cas des très petites particules, nous n'en sommes qu'au tout début et il est d'autant plus important de poursuivre les efforts de recherche", souligne le professeur Christian Laforsch.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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