À la recherche de la normalisation

Le domaine de la science analytique des microplastiques est loin d’être standardisé et, par conséquent, certains d’entre nous ont (inévitablement) des opinions différentes sur la manière dont « les choses devraient être faites ».

L'un de mes précédents articles de blog, consacré à la déclaration des blancs dans la recherche sur les microplastiques , a ouvert un débat sur la nécessité de soustraire les blancs. Il n'existe actuellement aucune méthode certifiée et normalisée, et encore moins aucune qui englobe la diversité de toutes les matrices d'échantillons. Cependant, l'ISO publiera prochainement une norme méthodologique définitive pour l'analyse des microplastiques dans l'eau potable ( ISO/DIS 16094-2 ).

La semaine dernière, lors de la 3e réunion du consortium PlasticTrace, nous avons eu l'occasion de présenter et d'échanger avec certains des plus grands experts de la recherche sur les microplastiques. Un sujet clé est ressorti : la gestion des données vierges, un aspect essentiel pour garantir des résultats robustes et fiables.

Un large consensus s'est dégagé sur l'importance des blancs procéduraux, avec la conviction commune qu'un plus grand nombre de données vierges conduit généralement à un meilleur contrôle qualité. Cependant, une divergence de points de vue est apparue concernant la question : que faire des données vierges une fois collectées ?

De notre point de vue, les données des blancs procéduraux comparables doivent être soustraites des données réelles de l'échantillon. Bien que les deux ensembles de données soient sujets à un certain degré d'incertitude, les microplastiques détectés dans les blancs représentent une contamination sans rapport avec l'environnement étudié. Soustraire ces données de contamination nous rapproche d'une représentation précise des concentrations en microplastiques environnementales. Nous soulignons également l'importance de maintenir l'accès aux données brutes d'origine afin de garantir la transparence et la traçabilité du processus d'ajustement.

Un contre-argument que nous avons rencontré suggérait qu'en raison des incertitudes inhérentes, soustraire des données vides des données réelles de l'échantillon pourrait être considéré comme soustraire « l'aléatoire de l'aléatoire », privant ainsi le processus de sens. Cependant, si l'on admet que toutes les données comportent un certain degré d'aléatoire, on pourrait soutenir que supprimer une source d'aléatoire d'une autre peut réduire la variabilité et améliorer la précision.

Cela dit, il est important de reconnaître que toutes les autorités ne partagent pas cet avis. Par exemple, la norme ISO 16094-2 déconseille la soustraction des blancs. Bien que notre position sur cette question reflète notre approche visant à améliorer la précision analytique, nous respectons les points de vue divergents au sein de la communauté scientifique et restons déterminés à faire progresser la recherche sur les microplastiques en collaboration avec des experts du monde entier. Comme alternative à la soustraction des blancs, il est conseillé aux laboratoires d'établir une limite de rapport (LR) en analysant dix blancs selon le même protocole. La teneur moyenne en microplastiques de ces dix blancs, plus « 3 écarts types », est communément appelée limite de rapport (LR) (Fig. 1).

Dans ce scénario artificiel, les vrais échantillons avec des nombres de microplastiques supérieurs à n = 32,5 seraient acceptés, tandis que les échantillons avec des résultats inférieurs à n = 32,5 seraient classés comme « en dessous de la limite de déclaration ».

Alors qu’une méthode standardisée de détection des microplastiques dans l’eau potable sera bientôt établie, et pour garantir que nous sommes prêts à analyser les microplastiques selon les normes les plus récentes, nous mettons en œuvre cette méthodologie pour analyser l’eau potable.

Début 2025, nous définirons et publierons le RL de notre protocole de détection des microplastiques allant de 1 à 20 µm dans l'eau potable.

Nous mettons tout en œuvre pour rester à la pointe et générer des données fiables et précieuses sur les microplastiques !

Oskar Hagelskjær

Fondateur et PDG

Solution microplastique