Detectarea rapidă a mucegaiurilor din mediul interior cu ajutorul unui „nas electronic”: performanțe și implicații practice

Un studiu experimental recent a evaluat capacitatea unui nas electronic chemirezistiv de a detecta și diferenția două dintre cele mai frecvente mucegaiuri întâlnite în clădirile afectate de umezeală: Stachybotrys chartarum și Chaetomium globosum. Cercetarea publicată în Advanced Sensor Research demonstrează că identificarea bazată pe compușii organici volatili microbieni poate fi realizată rapid, obiectiv și cu o acuratețe foarte ridicată, deschizând perspective noi pentru monitorizarea calității aerului interior.
Mucegaiurile filamentare sunt omniprezente în spațiile interioare cu umiditate crescută și reprezintă o problemă majoră atât pentru sănătate, cât și pentru integritatea clădirilor. Pe lângă efectele iritative și inflamatorii asupra sistemului respirator, prezența mucegaiului generează costuri semnificative de remediere și daune structurale pe termen lung.

Stachybotrys chartarum este un mucegai cu creștere lentă, dependent de umiditate ridicată, cunoscut pentru producerea unor micotoxine puternic bioactive, precum tricotecenele macrociclice. În schimb, Chaetomium globosum se dezvoltă rapid pe materiale celulozice și este printre cele mai frecvent identificate specii în clădirile cu infiltrații de apă. Diferențele lor ecologice și metabolice le fac modele relevante pentru evaluarea expunerii la mucegai în mediul interior.

Metodele clasice de detecție se bazează pe prelevare de probe și cultivare în laborator, proceduri care pot dura până la o săptămână. Deși există alternative precum câinii antrenați pentru detectarea mucegaiului, acestea sunt costisitoare și nu permit identificarea precisă a genului fungic. În acest context, nasul electronic apare ca o soluție promițătoare, inspirată din principiul recunoașterii mirosurilor.

Despre studiu

Cercetătorii au testat un sistem de tip nas electronic chemirezistiv bazat pe nanofire de oxid de staniu activate cu ultraviolete, capabil să detecteze amprentele de compuși organici volatili eliberați de mucegaiuri în timpul metabolismului. Cele două specii fungice au fost cultivate în condiții de laborator pe două substraturi diferite, concepute pentru a simula materiale reale din construcții: un amestec cu gips și unul cu grâu.

Au fost analizate șapte clase distincte: aer de referință, substraturi fără mucegai și combinațiile dintre fiecare specie fungică și cele două substraturi. Răspunsurile senzorilor au fost înregistrate pe parcursul a 30 de minute și procesate prin analiză discriminantă liniară, o metodă statistică utilizată pentru separarea tiparelor complexe de date.

Pentru a îmbunătăți performanța clasificării, autorii au testat mai multe strategii:

• un model convențional care include toate clasele;
• un model independent de substrat, axat exclusiv pe prezența și tipul mucegaiului;
• modele specifice substratului, utilizabile atunci când materialul contaminat este cunoscut;
• un model de tip ansamblu, care combină mai multe clasificatoare și utilizează un mecanism de decizie avansat.

Rezultate

Răspunsul senzorilor

Ambele specii de mucegai au generat profiluri distincte de răspuns electric, diferite atât de aerul de referință, cât și de substraturile fără contaminare. Semnalele au prezentat o scădere progresivă a rezistenței în timp, caracteristică interacțiunii dintre compușii volatili microbieni și suprafața senzorilor.

Performanța clasificării

Modelul convențional, care a inclus toate cele șapte clase, a obținut o performanță moderată, cu un scor F1 mediu de aproximativ 84%, din cauza suprapunerii parțiale a semnalelor. Simplificarea modelului prin eliminarea dependenței de substrat a dus la o îmbunătățire clară a separării între mucegaiuri, în special pentru Chaetomium globosum, care a fost identificat cu o sensibilitate de peste 99%.

Cele mai bune rezultate au fost obținute fie prin modele specifice substratului, fie prin utilizarea unui ansamblu de clasificatori combinat cu un algoritm de decizie de tip softmax și vot majoritar. Acest model avansat a atins un scor F1 de aproape 99%, cu erori de clasificare minime și o capacitate robustă de a detecta situații „noi”, neîntâlnite anterior.

Interpretări

Rezultatele arată că profilul de compuși organici volatili este dominat de activitatea metabolică a mucegaiului, iar influența substratului este secundară, deși relevantă în anumite contexte. Această constatare susține fezabilitatea utilizării nasului electronic pentru detecția mucegaiului în condiții reale.

Autorii subliniază însă că, în mediul real, există numeroase surse suplimentare de compuși volatili, provenite din materiale de construcție, activități umane sau produse de uz casnic. Cu toate acestea, măsurătorile de referință locale și metodele de detectare a valorilor atipice pot permite identificarea zonelor contaminate.

De asemenea, este probabil ca tehnologia să poată fi extinsă pentru detectarea altor genuri frecvente de mucegai, precum Aspergillus și Penicillium, deși sunt necesare studii suplimentare pentru a stabili limitele de diferențiere între specii apropiate.

Concluzii

Acest studiu demonstrează că un nas electronic chemirezistiv poate detecta și identifica cu mare acuratețe mucegaiuri relevante pentru mediul interior, chiar și atunci când acestea cresc pe substraturi diferite. Prin optimizarea strategiilor de clasificare, performanța sistemului a atins niveluri foarte ridicate, apropiate de cele necesare pentru aplicații practice.

Tehnologia are potențialul de a deveni un instrument rapid, obiectiv și rentabil pentru evaluarea calității aerului interior, completând sau chiar înlocuind metodele tradiționale lente și costisitoare. Pe termen lung, astfel de sisteme ar putea contribui la prevenirea expunerii cronice la mucegai și la reducerea impactului economic al degradării clădirilor.