Un nuevo lenguaje informático descubre contaminantes ambientales ocultos

Científicos de la UC Riverside han desarrollado MassQL, un lenguaje de programación que permite a los investigadores descubrir contaminantes ambientales ocultos con una velocidad y eficiencia increíbles. Esta innovación tiene un inmenso potencial para transformar la investigación ambiental y sanitaria, al hacer accesibles datos complejos a quienes no son programadores.

Científicos de la Universidad de California en Riverside han desarrollado un nuevo lenguaje de programación que promete revolucionar la forma en que los investigadores detectan contaminantes ambientales. Denominada Mass Query Language (MassQL), esta nueva herramienta permite a biólogos y químicos descubrir rápidamente compuestos químicos previamente desconocidos, revolucionando la detección de la contaminación y la investigación en salud.

La espectrometría de masas es un método fundamental en la investigación científica y funciona como una huella química al identificar la presencia y cantidad de diversas moléculas en muestras como el aire, el agua o la sangre.

Tradicionalmente, analizar estos vastos conjuntos de datos requería amplios conocimientos de programación, lo que limitaba la accesibilidad. Sin embargo, MassQL redefine esto al permitir a los investigadores buscar patrones específicos en bases de datos masivas sin necesidad de escribir una sola línea de código.

“Queríamos darles a los químicos y biólogos, que generalmente no son también científicos informáticos, la capacidad de extraer sus datos exactamente como quieren, sin tener que pasar meses o años aprendiendo a codificar”, dijo Mingxun Wang, profesor asistente de informática de la UCR, quien creó el lenguaje, en un comunicado de prensa.

La eficacia de MassQL es evidente.

Nina Zhao, estudiante de posdoctorado de la UCR y actual estudiante de UC San Diego, utilizó MassQL para analizar datos globales de espectrometría de masas en muestras de agua. Se centró en los ésteres organofosforados, comunes en los retardantes de llama.

“Hay literalmente mil millones de mediciones de moléculas en estos datos. No se puede revisar manualmente”, añadió Wang. “Sin embargo, el lenguaje actúa como un filtro, en cierto sentido, para estas sustancias químicas, y extrajo miles de ellas”.

Sorprendentemente, la investigación de Zhao reveló no solo sustancias químicas existentes, sino también compuestos organofosforados previamente no clasificados y algunos productos de degradación. Este hallazgo podría tener profundas implicaciones.

Estos productos químicos pueden causar graves problemas para la salud humana y animal, así como para ecosistemas enteros. Fueron diseñados para ser retardantes de llama o plastificantes, pero pueden causar alteraciones en los sistemas endocrino y sexual, así como problemas cardiovasculares, añadió Zhao.

El desarrollo de MassQL involucró a más de 70 científicos que ayudaron a perfeccionar la usabilidad y precisión del lenguaje, garantizando que satisficiera las diversas necesidades tanto de químicos como de informáticos. La herramienta resultante tiene potencial para una multitud de aplicaciones más allá de la investigación ambiental.

Hay una En la revista Nature Methods, el artículo describe más de 30 casos de uso de MassQL. Estos incluyen la detección de ácidos grasos como indicadores de intoxicación etílica, la búsqueda de nuevos antibióticos para combatir la resistencia, el estudio de la comunicación bacteriana y la localización de sustancias químicas permanentes en parques infantiles.

"Pensé que podía hacer algo para ahorrar tiempo", añadió Wang. "Quería crear un lenguaje que pudiera gestionar múltiples tipos de consultas. Y ya lo hemos hecho. Me entusiasma escuchar los descubrimientos que podrían surgir de esto".

Fuente: Universidad de California Riverside