Implementierung chemometrischer Methoden in die Routineanalytik am Landeslabor Berlin-Brandenburg

Kaufmann M., Bergmann M.
Implementierung chemometrischer Methoden in die Routineanalytik am Landeslabor Berlin-Brandenburg
Vortrag im Rahmen der Arbeitstagung des Regionalverbands
Nordost der Lebensmittelchemischen Gesellschaft, 14./15.03.2024 und im Rahmen der 52. Deutschen Lebensmittelchemietage, 16. – 18.09.2024

Abstract:

Multivariate Verfahren sind mächtige Werkzeuge, die in vielen wissenschaftlichen Disziplinen dazu genutzt werden, zum Teil sehr umfangreiche Datensätze zahlreicher unabhängiger Variablen so auszuwerten, dass einzelne Zielparameter (abhängige Variablen) mathematisch extrahiert werden können. Die entsprechende Teildisziplin der Chemie (Chemometrie) befasst sich in diesem Zusammenhang sowohl mit der Beantwortung qualitativer als auch quantitativer Fragestellungen, die in einigen Fällen univariat nicht zu beantworten wären. Problematisch dabei ist jedoch, dass multivariate Auswertungen im Gegensatz zu univariaten in der Regel nicht ohne Weiteres intuitiv nachvollziehbar sind, weshalb sie zeitweilen auch im Rahmen der Akkreditierung durch die DAkkS auf Akzeptanzprobleme stoßen.

Schon seit längerer Zeit haben Anbieter instrumentell analytischer Messgeräte auf ihre Anwendungen hin maßgeschneiderte multivariate Verfahren in ihre Softwarepakete implementiert. Eben diese Spezialisierung erweist sich jedoch spätestens dann als Problem, wenn sie die Nutzbarkeit der Software auf spezifische Datenquellen – etwa proprietäre Dateiformate – beschränkt. Auch die fehlende methodische Vielfalt kann in einigen Fällen durchaus zum Problem werden. Demgegenüber werden insbesondere im universitären Umfeld hochspezifische chemometrische Modelle etwa unter Nutzung der Software R, Python oder Matlab u.a. für authentizitätsanalytische Fragestellungen entwickelt, die jedoch für die Auswertung unabhängiger Proben häufig zumindest basale Programmierkenntnisse erfordern. Dies behindert in der Regel die breite Akzeptanz entsprechender Methoden und steht der Nutzung im Routinelabor daher entgegen.

Mit dem Ziel eine möglichst datenquellenunabhängige, methodisch beliebig erweiterbare und zudem breit und niederschwellig nutzbare chemometrische Plattform bereitzustellen, haben wir eine Toolbox als Shiny-Browseranwendung in R programmiert, die es erlaubt, mit wenig Aufwand validierte chemometrische Modelle zu erstellen, die ohne weitere Arbeitsschritte und ohne jegliche Programmierkenntnisse im Laboralltag implementiert werden können. Die Vorhersageergebnisse der genutzten Modelle können einerseits in Form standardisierter Reports im pdf-Format exportiert und andererseits mit nur wenigen Mausklicks direkt ins LIMS transferiert werden.