Immagine di un manoscritto su pergamena proveniente dalla collezione della Biblioteca di Chartres (Copyright:CNRS-IRHT). Immagini a falsi colori di microscopia ottica non lineare con segnali di generazione di seconda armonica per il collagene fibrillare (in verde) e fluorescenza eccitata a due fotoni legata alla degradazione del collagene (in rosso). Il centro della pergamena è ben conservato, mentre i bordi risultano maggiormente alterati per la loro maggiore esposizione alle condizioni ambientali. Credito:École Polytechnique
Lo stato di conservazione delle pergamene viene tipicamente valutato utilizzando tecniche di indagine invasive e talvolta distruttive. Scienziati dell'Université Paris-Saclay, il CNR, École Polytechnique, e il Ministero della Cultura francese hanno sviluppato una tecnica di imaging ottico avanzato non distruttivo e non invasivo per valutare quantitativamente lo stato di degrado delle pergamene. L'approccio è stato convalidato utilizzando campioni invecchiati artificialmente e quindi applicato a manoscritti su pergamena del XIII secolo provenienti dalla rinomata collezione della Biblioteca di Chartres. Il loro lavoro è stato pubblicato sulla rivista Progressi scientifici il 16 luglio, 2021.
Nel Medioevo, la pergamena era il principale supporto di scrittura prima dell'arrivo della carta. La pergamena è costituita da pelle animale trattata, raschiato ed essiccato sotto tensione. Dopo il processo di fabbricazione, il principale costituente rimanente è il collagene, una proteina fibrillare. Le pergamene sono incredibilmente sensibili al calore e all'acqua e la combinazione dei due può portare ad un'alterazione nella struttura multiscala del collagene fibrillare. Lo stadio finale della degradazione del collagene è una perdita totale di organizzazione fibrillare, cioè la formazione di gelatina, che possono far diventare la pergamena trasparente e rigida. La sfida principale per gli scienziati della conservazione e i conservatori oggi è identificare lo stato di conservazione della pergamena al fine di selezionare il trattamento di restauro ottimale e le condizioni di conservazione. Attualmente, la valutazione del degrado della pergamena prevede solitamente il campionamento con tecniche di indagine distruttive.
La microscopia ottica non lineare (NLO) è una tecnica di imaging 3D che fornisce immagini con risoluzione su scala micrometrica. Combinando i segnali di generazione di seconda armonica (SHG), sensibili al collagene fibrillare, con un'analisi della polarizzazione dello stato di luce, è possibile misurare il grado di allineamento nel collagene fibrillare, strettamente correlato allo stato di degrado. Questo approccio è stato testato su una serie di pergamene contemporanee, che sono stati artificialmente alterati dall'esposizione al calore per durate crescenti e poi validati confrontandoli con una tecnica di riferimento per valutarne lo stato di conservazione. La microscopia ottica non lineare è stata poi utilizzata per analizzare i manoscritti storici su pergamena del XIII secolo appartenenti alla rinomata collezione della Biblioteca di Chartres. Alcuni di questi manoscritti furono distrutti o danneggiati in varia misura quando la città fu pesantemente bombardata nel 1944 durante la Liberazione. Le pergamene sono state esposte al fuoco (e successivamente al calore) oltre che all'acqua, utilizzato dai vigili del fuoco per spegnere l'incendio. Nel 2009, alcuni dei documenti danneggiati sono stati restaurati mediante umidificazione per appiattire le pergamene. Utilizzando la microscopia ottica non lineare, i ricercatori sono stati in grado di mappare lo stato di conservazione di diversi manoscritti su pergamena e confermare l'assenza di impatto dal processo di restauro.
Questi risultati creano nuove possibilità per l'analisi dei manufatti del patrimonio culturale a base di collagene, come pergamene, pelle, o campioni di storia naturale essiccati o conservati in fluidi. Più generalmente, questa tecnica di microscopia ottica non lineare, che rimane ancora relativamente sconosciuto nelle scienze del patrimonio, offre nuove possibilità di utilizzo in un'ampia gamma di campi.