¿Cuánta luz ultravioleta es necesaria para reducir el riesgo de infección en un espacio ocupado? Una investigación de la Universidad de Nagoya, en Japón, ha abordado esta cuestión mediante experimentos biológicos y modelización matemática, identificando una relación entre la cantidad de patógenos presentes en un entorno, el tiempo de exposición y la irradiación UV-C necesaria para reducir su concentración.

El estudio, dirigido por el profesor Takahiro Matsumoto y publicado en la revista científica Journal of Photochemistry and Photobiology A: Chemistry, se centra en la radiación ultravioleta C lejana (Far-UVC), especialmente en longitudes de onda próximas a los 222 nanómetros, una tecnología de gran interés por sus posibilidades para la desinfección de espacios interiores ocupados, siempre dentro de los límites de exposición humana establecidos.

Los investigadores han demostrado, utilizando un modelo experimental con peces cebra y bacterias, que existe un nivel crítico de concentración de patógenos a partir del cual la supervivencia de los organismos disminuye bruscamente. Al aplicar radiación Far-UVC y reducir la cantidad de bacterias viables, las condiciones del sistema cambiaron hacia un escenario de mayor supervivencia.

Este resultado ha permitido desarrollar un modelo matemático que podría servir de base para diseñar sistemas de desinfección capaces de ajustar la radiación emitida a las necesidades de cada entorno, teniendo en cuenta tanto la carga microbiológica como el tiempo de exposición.

Alcance de la investigación: concentración de patógenos, tiempo de exposición e irradiación UV-C

Para estudiar esta relación, el equipo desarrolló un modelo experimental basado en peces cebra (Danio rerio) y la bacteria Yersinia ruckeri, un patógeno que afecta a determinadas especies de peces.

Los investigadores analizaron cómo variaba la supervivencia de los animales en función de la concentración de bacterias y del tiempo de exposición, incorporando posteriormente la radiación Far-UVC para evaluar cómo la reducción de microorganismos viables modificaba los resultados.

Los experimentos identificaron una transición muy marcada en la supervivencia de los peces al alcanzar una determinada concentración bacteriana. Cuando la cantidad de patógenos superaba ese nivel crítico, la mortalidad aumentaba considerablemente. En cambio, al reducir la concentración mediante irradiación UV-C, el sistema evolucionaba hacia condiciones de mayor supervivencia.

A partir de estos resultados, el equipo desarrolló un modelo matemático para describir el comportamiento de la infección, identificando una variable especialmente relevante: la exposición acumulada a los patógenos.

Este parámetro, representado mediante la letra griega Λ (lambda), combina tres factores fundamentales: la concentración de microorganismos, el tiempo durante el que se produce la exposición y un coeficiente relacionado con la capacidad infecciosa del patógeno.

El modelo muestra que el resultado de una infección depende de la exposición acumulada. Por tanto, para evaluar el riesgo es necesario considerar durante cuánto tiempo permanece un organismo expuesto a una determinada concentración de microorganismos.

Los investigadores observaron además que este parámetro presenta una relación matemática exponencial similar a la utilizada en el modelo epidemiológico de Wells-Riley, empleado para estimar el riesgo de transmisión aérea de enfermedades infecciosas a partir del concepto de cuantos infecciosos.

Esta correspondencia proporciona una conexión matemática entre los resultados obtenidos en el laboratorio y los modelos utilizados para estudiar la propagación de enfermedades por vía aérea, aunque todavía será necesario comprobar su validez en otros sistemas biológicos.

Hacia sistemas de desinfección UV-C más precisos y adaptativos

Una de las principales implicaciones de la investigación es la posibilidad de utilizar estos modelos para desarrollar sistemas de desinfección que regulen dinámicamente la irradiación UV-C en función de las condiciones ambientales.

En espacios como hospitales, colegios, oficinas o estaciones de transporte, estos sistemas podrían ajustar su funcionamiento considerando parámetros como la ocupación, la ventilación, la concentración estimada de microorganismos y el tiempo de exposición de las personas.

El objetivo sería mantener la exposición acumulada a los patógenos por debajo de un determinado nivel de riesgo, evitando aplicar dosis de radiación superiores a las necesarias para alcanzar el resultado previsto.

Este planteamiento también podría tener consecuencias positivas para la eficiencia energética y la calidad del aire interior. La radiación Far-UVC puede provocar, bajo determinadas condiciones, reacciones fotoquímicas secundarias, incluida la formación de ozono y otros subproductos. Una regulación más precisa de la irradiación podría contribuir a limitar estos efectos y reducir el consumo energético de los equipos.

Sin embargo, los autores advierten de que los resultados todavía se encuentran en una fase experimental. El modelo utilizado reproduce una infección bacteriana en un medio acuático, cuyas características son diferentes de las correspondientes a la transmisión de enfermedades respiratorias mediante aerosoles.

Por ello, será necesario validar el enfoque mediante experimentos con mamíferos expuestos a aerosoles infecciosos y, posteriormente, en condiciones reales de espacios interiores. También deberá verificarse que las estrategias de irradiación propuestas cumplen los límites de exposición humana y mantienen una eficacia microbiológica adecuada.

Pese a estas limitaciones, el estudio aporta una base cuantitativa para avanzar en el desarrollo de sistemas Far-UVC adaptativos. Su principal contribución reside en relacionar la reducción de patógenos mediante radiación ultravioleta con la exposición acumulada y el resultado de la infección, un enfoque que podría favorecer estrategias de desinfección más precisas y ajustadas a las condiciones reales de cada espacio.

Puede acceder al paper completo de la investigación a través del siguiente enlace:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1010603026006672?via%3Dihub

Portada: imagen de recurso generada por IA que no pertenece a la investigación