Este artículo presenta una metodología innovadora para mitigar el desplazamiento del sensor en espectroscopía de Refracción Superficial SPR, un desafío crítico que limita aplicaciones en tiempo real en la industria biofarmacéutica y la monitorización ambiental. La propuesta integra filtrado adaptativo de Kalman impulsado por datos in situ de microscopía de fuerza atómica AFM que caracterizan la rugosidad superficial, permitiendo corregir dinámicamente las fluctuaciones del índice de refracción originadas por cambios nanométricos en la superficie de detección. Los resultados experimentales muestran mejoras superiores al 30 por ciento frente a estrategias tradicionales y habilitan sensibilidad por debajo de una monocapa, aumentando la confiabilidad y la calidad de datos de sistemas SPR.

Problema y objetivos: La señal SPR sufre deriva temporal por acumulación de contaminantes, variaciones del índice de refracción del entorno y modificaciones nanométricas de la rugosidad superficial que alteran el índice efectivo de la capa sensible. Los métodos de corrección de línea base convencionales como ajustes polinomiales o análisis diferencial fallan en compensar patrones complejos de deriva en aplicaciones exigentes. Nuestro objetivo es desarrollar una solución en tiempo real que utilice mediciones AFM para modelar la rugosidad y aplicar un filtrado adaptativo que corrija la señal SPR de forma continua.

Metodología propuesta: La solución central es un marco de compensación basado en un filtro de Kalman adaptativo que incorpora un modelo de rugosidad obtenido por AFM. La caracterización dinámica de rugosidad se realiza mediante escaneos AFM en modo tapping sobre una zona nominal de la superficie, extrayendo parámetros clave como Sa promedio aritmético, Sdr desviación cuadrática media y Sk sesgo. En una fase de precalibración se establecen correlaciones empíricas entre estos parámetros y el índice de refracción efectivo neff mediante regresión polinómica: neff = a0 + a1*Sa + a2*Sdr + a3*Sk + e, donde los coeficientes se determinan experimentalmente.

Filtrado adaptativo: El algoritmo AKF incorpora el término de corrección de índice de refracción en la estimación del estado del sistema y ajusta dinámicamente la covarianza de medición para equilibrar confianza entre modelo y datos experimentales. La estimación de estado se actualiza de forma iterativa y el factor de ganancia de Kalman pondera medición y predicción, permitiendo responder a cambios rápidos de la superficie y del entorno sin amplificar ruido.

Diseño experimental y adquisición de datos: Para validar la técnica se emplea un equipo SPR comercial sincronizado con un AFM de investigación mediante reloj común y disparadores de adquisición. Como analito modelo se inmoviliza albúmina sérica bovina BSA mediante enlaces covalentes. Se induce deriva controlada variando temperatura y humedad para simular condiciones reales que afectan tanto el índice ambiente como la rugosidad superficial. La evaluación incluye pruebas en datos históricos seguidas de calibración en tiempo real y optimización de parámetros mediante una rutina bayesiana secuencial acoplada al sistema AKF.

Métricas y análisis de validación: El desempeño se cuantifica mediante reducción de deriva de línea base medida por desviación RMS antes y después de la corrección, mejora de sensibilidad Rmax con y sin filtrado, precisión frente a valores de referencia obtenidos por métodos independientes, estabilidad de parámetros en lecturas de 1 hora y pérdida porcentual frente a lecturas iniciales en 24 horas, además de reproducibilidad entre mediciones independientes. El análisis de errores y la robustez del modelo de correlación rugosidad-neff son parte integral de la validación.

Resultados esperados e implicaciones comerciales: Se anticipa una reducción significativa de la deriva de línea base superior al 30 por ciento respecto a métodos tradicionales, traduciéndose en aumento de sensibilidad y detección de interacciones molecularmente estrechas antes ocultas por fluctuaciones. La implementación requiere modificaciones hardware mínimas en instrumentación SPR existente, favoreciendo su comercialización en un mercado multimillonario que demanda rendimiento consistente a largo plazo. La combinación de mapeo de rugosidad en tiempo real y filtrado adaptativo mejora la viabilidad comercial de sistemas SPR en laboratorios, entornos industriales y servicios analíticos.

Aspectos de integración tecnológica: La solución se presta a desarrollos de software a medida para sincronización, adquisición y procesamiento en tiempo real, y puede beneficiarse de servicios cloud para almacenamiento y análisis escalable. En Q2BSTUDIO ofrecemos experiencia en desarrollo de aplicaciones y software a medida que facilitan la integración de instrumentación científica con pipelines de datos avanzados. Podemos diseñar controladores y paneles de monitorización personalizados, implementar agentes IA que optimicen parámetros del filtro de Kalman y desplegar infraestructura en la nube para procesamiento y trazabilidad.

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Apoyo al cliente y escalabilidad: Proveemos desde prototipado y validación experimental hasta despliegue productivo, incluyendo auditorías de seguridad, mantenimiento y formación. Podemos desarrollar pipelines reproducibles para calibración, integrar rutinas de optimización bayesiana y entregar informes de calidad y reproducibilidad que faciliten certificaciones y adopción industrial. El enfoque modular permite adaptar la solución a diferentes plataformas SPR y requisitos regulatorios.

Conclusión: La integración de mediciones AFM con un filtrado adaptativo de Kalman ofrece una estrategia dinámica y poderosa para compensar la deriva en sistemas SPR, mejorando sensibilidad y confiabilidad con cambios hardware mínimos. Q2BSTUDIO combina capacidades en software a medida y inteligencia artificial para llevar esta innovación desde la investigación hasta soluciones comerciales robustas. Si desea explorar una solución personalizada para su laboratorio o línea de producción, conozca nuestras propuestas y cómo podemos acompañar su proyecto en cada fase, desde desarrollo de aplicaciones hasta despliegue seguro en la nube con integración de servicios de inteligencia de negocio como power bi y modelos de agentes IA diseñados para optimizar desempeño.

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