Riconosciuta come un “gold standard” nella chimica analitica grazie all’elevata sensibilità, all’ingente velocità analitica e all’eccellente specificità, la spettrometria di massa (MS), è stata ampiamente utilizzata nell’analisi cosmetica per il rilevamento dei composti, lo screening degli ingredienti e la valutazione dell’efficacia. La complessità delle matrici cosmetiche, l’ampia gamma di sostanze a rischio e la rapida iterazione del prodotto, tutti fattori che si traducono in target di rilevamento in continua evoluzione, rendono difficile per i tradizionali metodi di rilevamento mirati (basati su elenchi di rischi noti) tenere il passo con le nuove materie prime.
In questo contesto si inserisce il networking molecolare (MN), un nuovo metodo di analisi dei dati di spettrometria di massa che ha registrato notevoli progressi negli ultimi anni e si è affermato come tecnica popolare. Visualizzando le connessioni tra composti strutturalmente simili negli spettri di massa, tale approccio migliora notevolmente l’efficienza con cui vengono analizzate le sostanze nocive e gli ingredienti bioattivi in ambito cosmetico.
Innovazione nei metodi di test per rafforzare il controllo qualità
Il presente lavoro, pubblicato su Molecules, riassume i principi e le categorie chiave della tecnologia del networking molecolare (MN) e ne sintetizza sistematicamente i progressi nelle applicazioni di test cosmetici sulla base di 83 studi recenti (dal 2020 al 2025).
Nello specifico, gli usi indagati includono lo screening di additivi vietati, la valutazione di componenti di matrici complesse e l’identificazione di ingredienti correlati all’efficacia. La revisione discute poi le sfide attuali, come i limiti nella sensibilità degli strumenti, gli effetti matrice e la mancanza di database di componenti cosmetici specifici.
Descrive, inoltre, le prospettive future per l’ampliamento del campo di applicazione di tale metodologia nei test cosmetici e il suo sviluppo verso l’intelligenza artificiale.
Secondo la review, il networking molecolare (MN) permette il rilevamento di sostanze vietate, come coloranti sintetici e adulteranti, con limiti di rilevabilità (LOD) fino a 0,1-1 ng/g, anche in matrici complesse, quali emulsioni e prodotti colorati. L’isolamento guidato dalla tecnica in questione ha consentito la delucidazione strutturale di oltre quaranta composti noti e nuovi nell’analisi di ingredienti naturali.
Un futuro fatto di precisione, intelligenza e innovazione
La tecnologia del networking molecolare (MN) è diventata uno strumento importante per garantire la sicurezza dei prodotti cosmetici e condurre attività di ricerca e sviluppo sull’efficacia, grazie all’efficienza nello screening non mirato e all’accuratezza nell’annotazione strutturale. Ai fini della regolamentazione della sicurezza, questa tecnologia favorirà la creazione di un sistema di screening del rischio a circuito chiuso capace di coprire l’intera filiera, dalle materie prime ai prodotti finiti.
In merito alle innovazioni tecniche, le sfide principali riguardano l’interferenza complessa della matrice e le lacune nelle annotazioni. Per ridurre l’interferenza della matrice causata da componenti come tensioattivi e conservanti nei cosmetici, la sensibilità di rilevamento per le materie prime vietate in tracce sarà migliorata attraverso metodi di pretrattamento ottimizzati, parametri della sorgente ionica in spettrometria di massa (MS) modificati e capacità di separazione potenziate mediante la spettrometria di massa a mobilità ionica. In aggiunta, è auspicabile lo sviluppo di un database spettrale specifico per i cosmetici contenente sostanze vietate e ingredienti funzionali per colmare eventuali lacune nelle annotazioni.
Gli algoritmi di machine learning e deep learning vantano un potenziale significativo nell’analisi cosmetica basata sul networking molecolare (MN). Il machine learning può perfezionare le regole di clustering, consentire il rilevamento automatico di sostanze sospette e generare avvisi di rischio in tempo reale, aumentando l’efficienza e l’accuratezza analitica. L’integrazione della tecnologia del networking molecolare (MN) con intelligenza artificiale e machine learning non solo impatterà positivamente sull’accuratezza analitica, bensì rafforzerà anche il monitoraggio della conformità e supporterà quadri normativi adattivi.
Li L, Li S, Wang J-S, Wu D, Xu G-Q, Wang H-Y. Molecular Networking in Cosmetic Analysis: A Review of Non-Targeted Profiling for Safety Hazards and Bioactive Compounds. Molecules. 2025; 30(19):3968. https://doi.org/10.3390/molecules30193968
