Utilizzando metodi statistici specifici, è diventato possibile migliorare la valutazione del rischio delle nanoparticelle. Questa è stata la conclusione della tesi di dottorato che Rianne Jacobs ha difeso il 7 luglio 2016 all'Università di Wageningen. Jacobs ha dimostrato che queste tecniche possono essere utilizzate nella valutazione del rischio per separare due importanti fonti di errore, che rende i risultati della valutazione più attendibili.

La nanotecnologia è relativamente nuova, ma campo in rapida crescita. Come per tutti i nuovi materiali, le nanoparticelle non hanno una storia di uso sicuro. Questo rende difficile valutare i rischi. Per creare un ampio sostegno sociale alla nanotecnologia, è essenziale capire i rischi. Domande importanti a questo proposito sono le seguenti:con esperienza limitata, come si possono stimare i rischi nel modo più accurato possibile, e come possiamo acquisire rapidamente una maggiore comprensione di questi rischi? Con le sue ricerche, Jacobs vuole aiutare a rispondere a domande come queste.

Mancanza di conoscenza e campioni di piccole dimensioni

Ci sono due ragioni importanti per cui è difficile valutare il rischio delle nanoparticelle. Il primo motivo è la mancanza di conoscenza:come si disperdono le particelle nell'ambiente, come entrano in contatto le persone e altri organismi con le particelle e quanto sono dannose per questi organismi? Questa mancanza di conoscenza porta all'incertezza nella valutazione del rischio. La seconda ragione è che i valutatori del rischio devono spesso lavorare con campioni di piccole dimensioni. Ciò si traduce in un ampio margine di errore nella valutazione del rischio. Nel suo studio, Jacobs ha mostrato come i metodi statistici possono aiutare i valutatori del rischio ad affrontare questa incertezza e queste piccole dimensioni del campione.

Incertezza e variabilità

Quando si stima il rischio, i ricercatori si concentrano sulle misurazioni, ma tali misurazioni non sono mai conclusive. Le tecniche statistiche possono aiutare a descrivere la variazione nelle misurazioni. Una considerazione importante è che ci sono due effetti separati:incertezza e variabilità. L'incertezza deriva da una mancanza di conoscenza, ad esempio perché i ricercatori non hanno effettuato misurazioni sufficienti o non le hanno eseguite con sufficiente precisione. Questo può ovviamente essere migliorato. La variabilità è la variazione inerente a tutti i processi naturali e agli organismi viventi. Per esempio, gli esseri umani reagiscono in modo diverso a molte sostanze rispetto alle cellule di lievito. Questa variazione è un fatto naturale; non puoi fare nulla per "migliorarlo".

Valutazione probabilistica integrata del rischio

Jacobs ha utilizzato con successo il metodo noto come Integrated Probabilistic Risk Assessment (IPRA) per separare questi due tipi di variazione. Questo metodo è stato sviluppato per valutare gli effetti sulla salute delle sostanze chimiche sulle persone, ma Jacobs l'ha adattato alle nanoparticelle. Con questo metodo, i valutatori del rischio non solo ottengono un risultato migliore rispetto alle stime standard del caso peggiore, il metodo individua inoltre quali fonti di incertezza contribuiscono maggiormente all'incertezza totale nella valutazione del rischio. Concentrandosi su queste fonti, la valutazione del rischio può essere notevolmente migliorata.

Esempi dalla pratica

Nella sua indagine, Jacobs ha studiato varie applicazioni delle nanoparticelle, come la nanosilice nei prodotti alimentari, biossido di titanio in cosmetici e medicinali e particelle d'argento antibatteriche. Con il suo approccio, Jacobs è stato in grado di identificare le più importanti fonti di incertezza in queste applicazioni. Sulla base di questa identificazione, la ricerca può concentrarsi sulle aree più cruciali, che porta a sostanziali progressi nella riduzione dell'incertezza che attualmente ostacola la valutazione del rischio delle nanoparticelle.