¿QUÉ ES QUIMIOMETRÍA?

El desarrollo de la disciplina quimiometría está fuertemente relacionado con el uso de computadoras en química. Algunos grupos analíticos en la década de 1970 ya estaban trabajando con métodos estadísticos y matemáticos que se atribuyen hoy en día a los métodos quimiométricos. Esas primeras investigaciones estaban relacionadas con el uso de computadoras de “mainframe”.

La notación quimiométrica fue introducida en 1972 por el sueco Svante Wold y el estadounidense Bruce R. Kowalski. La fundación de la Sociedad Internacional de Quimiometría en 1974 llevó a la primera descripción de esta disciplina. En los años siguientes, se organizaron varias series de conferencias, por ejemplo, Computer Application in Analytics (COMPANA), Química Analítica Basada en Computación (COBAC) y Quimometría en Química Analítica (CAC). Algunas revistas dedicaron secciones especiales a artículos sobre quimiometría. Posteriormente, se iniciaron nuevas revistas químicas, como el Journal of Chemometrics (Wiley) Y Chemometrics y Intelligent Laboratory Systems (Elsevier).

 
Una definición real de la quimiometría es:
 
“La disciplina química que utiliza métodos matemáticos y estadísticos, (a) para diseñar o seleccionar procedimientos y experimentos óptimos de medición, y (b) para proporcionar información química máxima analizando datos químicos”
 
La disciplina de la quimiometría se origina en la química. Las aplicaciones típicas de los métodos quimiométricos son el desarrollo de relaciones de estructura-actividad cuantitativa y la evaluación de datos químico analíticos. La inundación de datos generada por la moderna instrumentación analítica es una razón por la cual los químicos analíticos en particular desarrollan aplicaciones de los métodos quimiométricos. Métodos quimiométricos en el análisis es la disciplina que utiliza métodos matemáticos y estadísticos para obtener información relevante sobre los sistemas de materiales.
 
Con la disponibilidad de ordenadores personales a principios de los años ochenta, comenzó una nueva era para la adquisición, procesamiento e interpretación de datos químicos. De hecho, hoy en día, cada científico utiliza el software, de una forma u otra, relacionado con los métodos matemáticos o con el procesamiento del conocimiento. Como consecuencia, surge la necesidad de una comprensión más profunda de esos métodos.
 
La educación de los químicos en matemáticas y estadística suele ser insatisfactoria. Por lo tanto, uno de los objetivos iniciales de la quimiometría era hacer practicables los métodos matemáticos complicados. Mientras tanto, el software estadístico y numérico comercializado simplifica este proceso, de modo que todos los métodos quimiométricos importantes pueden ser enseñados en demostraciones de computadora apropiadas.
 
Aparte de los métodos estadístico-matemáticos, los temas de la quimiometría también se relacionan con problemas del laboratorio basado en el ordenador, con métodos para manejar bases de datos químicas o espectroscópicas, y con métodos de inteligencia artificial.
 
Además, los quimiométricos contribuyen al desarrollo de todos estos métodos. Por regla general, estos desarrollos están dedicados a requisitos prácticos particulares, tales como la optimización automática de las separaciones cromatográficas o la predicción de la actividad biológica de un compuesto químico.
 
Lo que es quimiometría y lo que hace se puede explicar de diferentes maneras utilizando palabras más o menos sofisticadas. En la actualidad, no tenemos una definición generalmente aceptada y, al parecer, nunca la habrá. La más popular es la designación de D. Massart de que la quimiometría es la disciplina química que utiliza métodos matemáticos, estadísticos y otros que emplean lógica formal para diseñar o seleccionar procedimientos y experimentos óptimos de medición y para proporcionar la información química relevante máxima analizando datos químicos. Esta definición recogió muchas críticas; Por lo tanto, se han sugerido nuevas delineaciones. Por ejemplo, S. Wold sugirió la siguiente fórmula: Chemometrics resuelve las siguientes tareas en el campo de la química: cómo obtener información químicamente relevante de los datos químicos medidos, cómo representar y mostrar esta información y cómo obtener dicha información en datos.
 
Esto tampoco fue adoptado y todos estuvieron de acuerdo en que la mejor manera de explicar la esencia quimiométrica es un método antiguo, probado en otras áreas igualmente oscuras. Se declaró que la quimiometría es lo que hacen los quimiométricos. En realidad, fue una estafa clara porque ya se ha publicado una idea similar, pero desde entonces no se ha obtenido algo mejor.
Bueno, realmente, ¿qué están haciendo estos quimiométricos? Aquí hay una pequeña colección de temas encontrados en los artículos publicados ultimamente. Sustancialmente, los quimiotécnicos realizan actividades como las siguientes:
 

  • gestionar la producción de semiconductores, aspirina, cerveza y vodka;

  • investigar las causas de la destrucción de documentos escritos por la antigua tinta gala;

  • realizar controles de dopaje en el deporte;

  • determinar la composición del antiguo maquillaje egipcio;

  • localizar depósitos de oro en Suecia;

  • controlar el estado de los bosques en Canadá;

  • diagnosticar la artritis y el cáncer en las primeras etapas;

  • investigar compuestos orgánicos en cometas;

  • seleccionar la dieta de los cerdos;

  • comprobar cómo una dieta afecta la capacidad mental;

  • encontrar rastros de cocaína en los billetes recogidos en el Parlamento;

  • detectar los medicamentos falsificados;

  • decidir sobre el origen de los vinos, aceites y pigmentos.

 
Mientras todos hayan comprendido claramente lo que hacen los quimiotécnicos, queda por explicar cómo lo hacen. Sin embargo, inicialmente tenemos que estar familiarizados con los principios básicos de su actividad. Esos no son numerosos, sólo tres reglas, y son tan simples como ABC. El primer principio establece que 
ningún dato es redundante, es decir, mucho es mejor que nada. En la práctica, esto significa que, si graba un espectro, sería estúpido tirar todas las lecturas excepto unas pocas longitudes de onda características. Científicamente hablando, esta es la metodología multivariante en el diseño experimental y análisis de datos.
 
Cualquier dato contiene un componente indeseable llamado ruido. La naturaleza del ruido puede ser diferente y, en muchos casos, el ruido es sólo una parte de los datos que no contienen información relevante. ¿Qué componente de datos debe considerarse como ruido y qué componente como información se decide siempre teniendo en cuenta las metas y los métodos utilizados para lograrlas? Este es el segundo principio quimiométrico: 
el ruido es lo que no necesitamos.
 
Sin embargo, el ruido y la redundancia provocan necesariamente relaciones no sistemáticas (es decir, no causales) sino aleatorias (es decir, correlación) entre las variables. La diferencia entre causalidad y correlación ha sido ilustrada con humor en un libro de Box y Hunters.
“Hay un ejemplo de una alta correlación positiva entre el número de habitantes y el número de cigüeñas en Oldenburg (Alemania) para el período de 1930 a 1936”. Esta es una buena noticia para aquellos que creen que la cigüeña es un factor clave en el crecimiento demográfico.
 
Sin embargo, la razón por la que estas dos variables están correlacionadas es muy simple. Hubo una tercera variable algo oculta, que tenía una relación causal en pareja con ambas variables. Por lo tanto, el tercer principio de la quimiometría establece lo siguiente: 
buscar variables ocultas.
 


Fuente:

  • Chemometrics in Excel. Alexey L. Pomerantsev. Wiley (2014)

  • Chemometrics: Statistics and Computer Application in Analytical Chemistry, 3rd Edition. Matthias Otto. Wiley (2016).