El proyecto PRIES-CM (ref: Y2020/EMT-6290), financiado por la Comunidad de Madrid con 718.300 € a través de la convocatoria de proyectos sinérgicos de i+d en nuevas y emergentes áreas científicas, pretende desarrollar un modelo teórico basado en química cuántica para predecir el riesgo potencial del uso de pesticidas, así como determinar posibles contaminantes emergentes en aguas derivados de éstos y sus residuos.
El proyecto PRIESCM pretende desarrollar métodos computacionales para la identificación del riesgo de uso de pesticidas, con el objeto de aportar una solución a la identificación de contaminantes emergentes en aguas y su posible procedencia. Dada la diferente naturaleza de estos contaminantes emergentes, que en muchas ocasiones tienen una persistencia y/o toxicidad superior al pesticida de origen, no es posible abordar este problema desde un punto de vista exclusivamente experimental. Este proyecto, sin embargo, permitiría predecir el comportamiento de los pesticidas, sus subproductos y sus isómeros, y el riesgo que entrañan para el medioambiente y la salud humana y animal.
En combinación con otros proyectos se pretende generar una base de datos con resultados de cálculos químicocuánticos de pesticidas y un repositorio de datos con las propiedades físico químicas, medioambientales y toxicológicas relevantes, que estarán parcialmente disponibles para consulta por parte de agencias evaluadoras, empresas del sector agroalimentario e investigadores del área.
El proyecto PRIES-CM va a permitir generar modelos de predicción QSAR/QSPR (relaciones cuantitativas estructuraactividad/propiedad) basados exclusivamente en cálculos teóricos, y novedosas técnicas de identificación teórica y experimental de subproductos de degradación, que constituyen la base de nuestra carta de servicios.
La utilización de los sistemas de modelado y predicción derivados de este proyecto por parte de empresas y autoridades regulatorias evaluadoras puede aportar mejoras en el diseño, autorización y uso de pesticidas, contribuyendo a la transición digital, a la salud del medio ambiente (incluyendo la salud de las aguas, animal y alimentaria), y a una mayor concienciación ciudadana sobre la necesidad de un uso adecuado de dichos compuestos químicos.
De forma transversal, la ejecución de este programa va a permitir atraer y formar a investigadores y técnicos en un área que se encuentra entre los límites de aplicación de la química cuántica, el modelado estadístico, las técnicas de aprendizaje automático, la química analítica y la ¿evaluación ambiental?, que suponen un pilar básico para el éxito de nuestro plan de transferencia y proyección futura de la línea de investigación.
