Si en el anterior post hablábamos de las bondades de los microorganismos para acabar con derrames y vertidos contaminantes provocados, entre otros, por los residuos que genera la actividad minera, hoy dedicamos unas líneas a otra herramienta biotecnológica eficaz para el sector, aunque en este caso para mejorar sus técnicas de extracción de metales y minerales: la biolixiviación.
Cobre, oro, uranio y otros metales valiosos pueden recuperarse con la ayuda de bacterias a través de un método biológico respetuoso con el medio ambiente, con el que se puede evitar el uso de productos tan contaminantes como el mercurio y el cianuro (actualmente prohibidos pero que se usaron de forma tan asidua que sus efectos siguen patentes). A través de este sistema innovador, los minerales con valores metálicos en su interior se disuelven de forma controlada hasta liberarlos.
Aunque más lento que otros procesos de extracción aplicados de forma tradicional en minería, este sistema tiene un coste mucho menor y es más sencillo de instalar, manejar y mantener. Por otra parte, es más sostenible: implica un menor gasto energético, genera muchos menos residuos y emisiones contaminantes y la gran mayoría del agua empleada para llevar a cabo el proceso puede reutilizarse. Además, evita importantes enfermedades tanto a los trabajadores que tienen que lidiar con técnicas más tradicionales y contaminantes (reduciéndose así el número de bajas en plantilla) como a aquellos que viven alrededor de la zona de trabajo y que sufren las consecuencias de vertidos en aguas y emisión de gases nocivos.
Por regla general, en minería y metalurgia se arrastra una gran cantidad de metales disueltos con aguas ácidas o de bajo pH, metales que hay que recuperar tanto para eliminarlos si son tóxicos como para recuperarlos si son valiosos. Esto se suele hacer con métodos físico-químicos, como cambiar el pH del agua para que el metal deje de ser soluble, que precipite mediante floculación para facilitar la decantación, ultrafiltrarlo… Son técnicas o muy caras o poco eficaces para reducir, hasta niveles seguros, las concentraciones de contaminantes que más tarde serán liberados al medio ambiente.
Los métodos biológicos adecuados en este ámbito, llevados a cabo con bacterias, son capaces de cambiar el estado molecular del metal para que deje de estar oxidado y precipite con un coste menor y emisiones contaminantes muy bajas.
En esta línea, la biotecnología también puede ayudar a las empresas del sector minero y metalúrgico a evitar grandes concentraciones de líquidos contaminantes que perjudiquen seriamente al medio ambiente. Contar con remedios preventivos basados en la biorremediación no sólo evita desastres medioambientales, juicios y multas de gran envergadura; también mejora la imagen de la compañía y marca grandes diferencias cualitativas con la competencia.
BIOINFORMÁTICA Y METAGENÓMICA
Planta de biolixiviación. Fuente: Revista Creces, Julio 1987
Pero llevar a cabo procesos donde intervienen organismos vivos, microscópicos y en sistemas complejos donde crecen diferentes especies colaborando entre sí, no es tan sencillo de controlar como en el caso de los métodos físico-químicos. Estos sistemas evolucionan y cambian con el tiempo en función de múltiples parámetros, muchos de ellos difíciles de controlar o de predecir. Si a esto unimos las limitaciones, en tiempo y precisión, de los análisis microbiológicos basados en cultivos, el control del proceso se convierte en un reto.
Con el fin de dar respuesta a este tipo de problemas, recientemente ha surgido una técnica conocida como metagenómica, la cual consiste en la toma de muestras de esas especies y mediante técnicas de secuenciación de ADN, es posible identificar cada una de las especies que intervienen en el proceso, su abundancia relativa y, por consiguiente, su seguimiento a través del tiempo. Los datos obtenidos mediante esta técnica, son analizarlos mediante técnicas de biocomputación, Big Data e inteligencia artificial (o machine learning).
El papel de la bioinformática, por lo tanto, es decisivo para estudiar y entender el comportamiento de estos ‘pequeños ayudantes’; para detectar las especies que mejor pueden rendir; para construir modelos capaces de predecir el desarrollo de las técnicas biotecnológicas antes descritas; para registrar bioindicadores que puedan alertar sobre un problema potencial en el proceso; generar modelos estadísticos; diseñar algoritmos y herramientas informáticas que faciliten cada vez más el trabajo diario… y, lógicamente, para diseñar nuevos modelos que puedan ser usados en futuros procesos.
