Nanopartikel bleiben unberechenbar
Das Verhalten von Kleinstteilchen in der Umwelt ist ?usserst komplex. Um dieses umfassend zu verstehen, fehlt es heute an systematischen Experimentaldaten, wie ETH-Umweltwissenschaftler in einer grossen ?bersichtsstudie zeigen. Eine standardisiertere Herangehensweise w¨¹rde das Forschungsfeld weiterbringen.
Die Nanotech-Industrie boomt. J?hrlich werden weltweit mehrere Tausend Tonnen k¨¹nstliche Nanopartikel hergestellt. Ein Teil davon gelangt fr¨¹her oder sp?ter in Gew?sser und B?den. Was dort mit ihnen genau geschieht, k?nnen selbst Experten nur schwer sagen. Die Frage ist komplex, denn es gibt viele verschiedene Arten von k¨¹nstlichen Nanopartikeln. Und vor allem: Die Partikel verhalten sich in der Umwelt je nach herrschenden Bedingungen v?llig unterschiedlich.
Forschende um Martin Scheringer, Privatdozent am Departement Umweltsystemwissenschaften, wollten Licht ins Dunkel bringen. Sie suchten in 270 wissenschaftlichen Studien und den beinahe 1000 darin erw?hnten Laborexperimenten zum Verhalten von k¨¹nstlichen Nanopartikeln nach Mustern. Dies mit dem Ziel, allgemeing¨¹ltige Voraussagen zum Verhalten der Partikel zu machen.
Partikel heften sich an alles
Den Forschenden pr?sentierte sich beim Kombinieren der Daten jedoch ein sehr uneinheitliches Bild. ?Der Sachverhalt ist komplexer, als das wohl viele Wissenschaftler noch vor Jahren vorausgesagt h?tten?, sagt Scheringer. ?Und wir m¨¹ssen einsehen, dass wir mit den uns heute zur Verf¨¹gung stehenden Daten noch kein einheitliches Bild zeichnen k?nnen.?
Nicole Sani-Kast, Doktorandin in der Gruppe von Scheringer und Erstautorin der in der Fachzeitzeitschrift PNAS ver?ffentlichten Analyse, erg?nzt: ?K¨¹nstliche Nanopartikel verhalten sich sehr dynamisch, und sie sind sehr reaktionsfreudig. Die Teilchen heften sich an alles, was sie finden: an andere Nanopartikel, um mit ihnen Agglomerate zu bilden, oder andere in der Umwelt vorhandene Molek¨¹le.?
Netzwerk-Analyse
Womit genau die Teilchen reagieren und wie schnell, h?ngt von verschiedenen Faktoren ab: dem S?uregrad von Wasser oder Boden, der Konzentration der vorhandenen Mineralstoffe und Salze und vor allem der Zusammensetzung der im Wasser gel?sten oder im Boden vorhandenen organischen Molek¨¹le. Ausserdem macht die Tatsache, dass k¨¹nstliche Nanopartikel oft oberfl?chenbeschichtet sind, die Sache noch komplizierter: Denn je nach Umweltbedingungen behalten oder verlieren die Partikel ihre Beschichtung, was wiederum ihr Reaktionsverhalten beeinflusst.
Um die in der Literatur ver?ffentlichten Resultate auszuwerten, wandte ETH-Doktorandin Sani-Kast erstmals in diesem Forschungsfeld eine Netzwerk-Analyse an, wie sie zum Beispiel aus der Sozialforschung zum Erfassen von Netzwerken sozialer Beziehungen bekannt ist. Damit konnte sie zeigen, dass die vorhandenen Daten wenig divers, wenig konsistent und wenig strukturiert sind.
Mehr Systematik f¨¹r maschinelles Lernen
?W?ren strukturierte, konsistentere und ausreichend diverse Daten vorhanden, w?re es denkbar, mit den Methoden des Maschinellen Lernens allgemeing¨¹ltige Muster zu entdecken?, sagt Scheringer. ?Wir sind allerdings noch nicht an diesem Punkt.? Zun?chst m¨¹ssten ausreichend strukturierte Experimentaldaten vorhanden sein.
?Damit die Wissenschaftsgemeinschaft jedoch systematisch und standardisiert solche Experimente durchf¨¹hrt, w?re wohl irgendeine Art von Koordination n?tig?, erg?nzt ETH-Doktorandin Sani-Kast, doch sie weiss, dass solche Arbeiten schwierig zu koordinieren sind. Es entspricht eher der Natur und den Vorlieben von Wissenschaftlern, neue Methoden zu entwickeln und zuvor nicht analysierte Umweltbedingungen zu untersuchen, als routinem?ssig standardisierte Experimente durchf¨¹hren.
K¨¹nstliche von nat¨¹rlichen Nanopartikeln unterscheiden
Neben der mangelnden Systematik gibt es noch ein zweites, handfestes Problem beim Erforschen des Verhaltens von k¨¹nstlichen Nanopartikeln: Viele k¨¹nstliche Nanopartikel bestehen aus chemischen Elementen und Verbindungen, die nat¨¹rlicherweise in der Umwelt vorkommen. K¨¹nstliche Teilchen in der Umwelt von nat¨¹rlichen zu unterscheiden, war mit bisherigen Messmethoden schwierig.
Forschende am Departement Chemie und angewandte Biowissenschaften der ETH Z¨¹rich unter der Leitung von ETH-Professor Detlef G¨¹nther haben j¨¹ngst jedoch eine leistungsf?hige Methode etabliert, mit der eine solche Unterscheidung in Routineuntersuchungen m?glich wird. Die Wissenschaftler nutzten dazu eine topmoderne und hochempfindliche Massenspektrometrie-Technik (genannt spICP-TOF-Massenspektrometrie). Mit dieser k?nnen sie von jedem einzelnen Nanoteilchen einer Probe bestimmen, aus welchen chemischen Elementen es zusammengesetzt ist.
In Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern der Universit?t Wien wandten die ETH-Forschenden die Methode auf Bodenproben an, die nat¨¹rliche Nanopartikel mit dem chemischen Element Cer enthalten, und in die sie k¨¹nstliche Cerdioxid-Nanopartikel mischten. Mit Methoden des maschinellen Lernens ¨C die sich f¨¹r diese spezielle Fragestellung hervorragend eigneten ¨C konnten die Forschenden Unterschiede in den chemischen Fingerabdr¨¹cken der beiden Teilchenklassen ausmachen. ?W?hrend k¨¹nstlich hergestellte Nanopartikel oft aus einer einzigen Verbindung bestehen, enthalten nat¨¹rliche Nanopartikel meist noch eine Reihe von zus?tzlichen chemischen Elementen?, erkl?rt Alexander Gundlach-Graham, Postdoc in G¨¹nthers Gruppe.
Die neue Messmethode ist sehr empfindlich: Die Wissenschaftler konnten damit k¨¹nstliche Partikel in Proben mit bis zu hundertmal mehr nat¨¹rlichen Teilchen messen.
Literaturhinweise
Sani-Kast N, Labille J, Ollivier P, Slomberg D, Hungerb¨¹hler K, Scheringer M: A network perspective reveals decreasing material diversity in studies on nanoparticle interactions with dissolved organic matter. PNAS 2017, 114: E1756-E1765, DOI: externe Seite10.1073/pnas.1608106114
Praetorius A, Gundlach-Graham A, Goldberg E, Fabienke W, Navratilova J, Gondikas A, Kaegi R, G¨¹nther D, Hofmann T, von der Kammer F: Single-particle multi-element fingerprinting (spMEF) using inductively-coupled plasma time-of-flight mass spectrometry (ICP-TOFMS) to identify engineered nanoparticles against the elevated natural background in soils. Environonmental Science: Nano 2017, 4: 307-314, DOI: externe Seite10.1039/c6en00455e