Die Chemometrie, die Wissenschaft, die Datenanalyse und Chemie kombiniert, verändert unser Verständnis und unsere Vorhersagen über chemische Systeme. Durch datengesteuerte Ansätze ermöglicht uns die Chemometrie, wichtige Informationen aus komplexen und großen Datensätzen zu extrahieren, um das Verhalten und die Eigenschaften von Substanzen vorherzusagen. Diese Methode ist nicht auf die Chemie beschränkt, sondern erstreckt sich auch auf Biologie, Medizin, Chemieingenieurwesen und andere Bereiche und stellt somit eine multidisziplinäre Schnittstelle dar.
Chemometrie ist die Wissenschaft der Informationsgewinnung über chemische Systeme mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten und hoher Vorhersagekraft.
Der Begriff Chemometrie geht zwar auf frühe chemische Experimente zurück, wurde aber erst in den 1970er Jahren mit der Weiterentwicklung der Computertechnologie populär. Svante Wold verwendete den Begriff erstmals 1971 in einem Zuschussantrag und kurz darauf war er zusammen mit Bruce Kowalski Mitbegründer der International Society for Chemometrics.
Die Entwicklung dieses Bereichs hängt vom Fortschritt multivariater statistischer Techniken ab, insbesondere von deren Anwendung in der analytischen Chemie und Metabolomik. Mithilfe dieser Methoden können Wissenschaftler große Datensätze modellieren, um die internen Zusammenhänge und Strukturen chemischer Systeme besser zu verstehen.
In der Chemometrie konzentrieren sich viele Techniken auf die Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Kalibrierung und Vorhersage. Mithilfe multivariater Kalibrierungstechniken können Forscher beispielsweise bestimmte Eigenschaften einer Probe auf Grundlage gemessener Eigenschaften vorhersagen. Zu diesen Techniken gehören unter anderem die Partial-Least-Squares-Regression (PLS) und die Hauptkomponentenregression (PCR). Sie sind nicht nur hocheffizient, sondern ermöglichen auch eine genaue quantitative Analyse bei vorhandenen Interferenzen.
Durch diese chemometrischen Techniken können wir die Eigenschaften von Proben schneller und kostengünstiger verstehen und vorhersagen.
Für jede Anwendung der Chemometrie ist zunächst ein Satz von Referenzdaten erforderlich. Dazu gehören sowohl relevante tatsächliche als auch gemessene Werte. Am Beispiel der Mehrwellenlängenspektroskopie können Wissenschaftler Daten von verschiedenen Proben sammeln und ein Korrelationsmodell erstellen. Dieses Modell kann dann angewendet werden, um die Eigenschaften anderer ungetesteter Proben vorherzusagen.
Aus der Perspektive der multivariaten Kalibrierung geht es bei diesem Prozess im Wesentlichen darum, komplexe Daten in interpretierbare Modelle umzuwandeln, was für die Standardisierung von Prozessen und die Gewährleistung der Produktqualität von entscheidender Bedeutung ist.
Eine der wichtigsten Anwendungen der Chemometrie ist die Qualitätskontrolle, insbesondere in der Pharma- und Lebensmittelindustrie. Durch die Echtzeit-Datenanalyse können Unternehmen Produktabweichungen umgehend erkennen und notwendige Korrekturen vornehmen. Darüber hinaus kann es beim Screening biologisch aktiver Verbindungen und bei der Arzneimittelentwicklung eine Schlüsselrolle spielen und den Forschern helfen, schnell die beste Kombination zu finden.
In Zukunft wird die Chemometrie zweifellos in immer mehr Bereichen ihren einzigartigen Wert entfalten.
Wie passt sich die Chemometrie angesichts der neuen Technologien weiter an und ermöglicht uns ein tieferes Verständnis der Geheimnisse der Materie?