Ep 58 — Casos Interesantes (Parte 2): Autenticación de Arte, Descubrimientos Arqueológicos, Historias Forenses

Serie: Enciclopedia de Espectroscopía Infrarroja: De Principios a Práctica
Capítulo: Sexta Parte · Práctica y Expansión — Del Laboratorio a lo Ilimitado
Audiencia: Todos los espectadores, especialmente interesados en conservación de patrimonio, arqueología y ciencias forenses
Conocimientos previos: Ep 05–06 (frecuencias de grupos funcionales), Ep 31 (forense e investigación criminal), Ep 32 (conservación de patrimonio), Ep 36 (micro-FTIR)
Tiempo de lectura: Aprox. 30 minutos

Introducción: El rostro humano de la espectroscopía infrarroja

En el episodio anterior volamos al espacio, viendo cómo el infrarrojo "huele" la atmósfera marciana. En este episodio regresamos a la Tierra, pero no al laboratorio, sino a museos, sitios arqueológicos y tribunales — lugares aparentemente ajenos a la "química analítica".

El papel del infrarrojo en estos escenarios es mucho más fascinante de lo que imaginamos:

• Un mural renacentista de valor incalculable, ¿es auténtico o falso? La hiperespectral infrarroja puede decirlo [1]
• Una momia de tres mil años, ¿qué especias usó en vida? El μ-FTIR puede encontrar respuestas en los residuos tisulares
• Un accidente con fuga, solo queda una pequeña astilla de pintura. ¿Puede identificar el vehículo? El FTIR sí puede

"La espectroscopía se está convirtiendo en una herramienta indispensable en la investigación del patrimonio cultural y la ciencia forense, capaz de revelar información invisible a simple vista sin dañar las muestras."[1]

En este episodio, a través de varios casos "con mucha historia", vemos cómo el infrarrojo cruza las fronteras entre la ciencia y las humanidades.

I. Historias de Autenticación de Obras de Arte

1.1 Imágenes Hiperespectrales Infrarrojas Macroscópicas de un Mural de Perugino

En 2025, Rosi et al. publicaron un estudio en ACS Sensors sobre imágenes hiperespectrales infrarrojas macroscópicas de un mural renacentista de Perugino [1].

Contexto: Pietro Perugino (1446–1523) fue un representante de la escuela umbra del Renacimiento y maestro de Rafael. Sus murales se encuentran dispersos en iglesias de toda Italia. Después de quinientos años, la capa de pigmento envejece, se cubre con restauraciones y los colores se desvanecen — ¿cómo analizar la composición de los pigmentos sin tocar el mural? Es una necesidad central para los restauradores de patrimonio.

Método: El equipo de investigación utilizó imágenes hiperespectrales infrarrojas macroscópicas (macro FTIR hyperspectral imaging) para un escaneo sin contacto de toda la superficie. Similar a la micro-FTIR del Ep 36, pero a escala de metros en lugar de micras — toda la superficie del mural.

Hallazgos:

• Identificaron múltiples pigmentos históricos, incluyendo blanco de plomo, cinabrio, malaquita verde y ultramar
• Reconstruyeron mapas de distribución espacial de los pigmentos mediante las bandas características infrarrojas
• Descubrieron líneas de boceto (sinopia) debajo de la capa pictórica, revelando el proceso creativo del pintor

"Las imágenes hiperespectrales infrarrojas macroscópicas nos permiten realizar análisis de composición a nivel molecular de todo un mural sin contacto ni muestreo, lo que es de gran importancia para la conservación e investigación de valiosas obras de patrimonio."[1]

¿Qué hizo aquí el infrarrojo? Cada pigmento tiene una huella infrarroja única:

• Blanco de plomo (2PbCO₃·Pb(OH)₂): ~1400 cm⁻¹ vibración de CO₃²⁻
• Cinabrio (HgS): "silencioso" en el infrarrojo, pero se confirma por la ausencia de señal
• Malaquita (Cu₂(CO₃)(OH)₂): ~1500 cm⁻¹ y ~3400 cm⁻¹

🔗 Los grupos funcionales como carbonatos e hidroxilos en pigmentos se pueden consultar en ftir.fun:

• Hidroxilo: ftir.fun/ir/group/hydroxyl
• Carbonilo (relacionado con carbonatos): ftir.fun/ir/group/carbonyl

1.2 Pico Característico a 2013 cm⁻¹ del Negro de Hueso y Datación de Pinturas al Óleo

El negro de hueso (bone black) es un pigmento negro antiguo, obtenido por carbonización de huesos animales, utilizado desde las pinturas rupestres prehistóricas hasta las pinturas al óleo del siglo XIX. En 2018, Daveri et al. descubrieron que el negro de hueso tiene un pico característico único en el infrarrojo: 2013 cm⁻¹ [2].

¿Por qué 2013 cm⁻¹ es tan especial?

El negro de hueso está compuesto principalmente de hidroxiapatita (Ca₁₀(PO₄)₆(OH)₂) y carbono. La vibración del fosfato (PO₄³⁻) aparece a 1000–1100 cm⁻¹, pero la banda a 2013 cm⁻¹ es una banda de combinación o sobretono, relacionada con una estructura específica de mineral-carbono en el negro de hueso.

"El pico de absorción característico del negro de hueso a 2013 cm⁻¹ puede servir como un indicador fiable para determinar si se utilizó este pigmento antiguo en una pintura al óleo, ayudando a juzgar la fecha de creación de la obra."[2]

Significado para la datación:

• Después del siglo XIX, los pigmentos negros sintéticos (negro de carbón, negro de Marte) reemplazaron gradualmente al negro de hueso
• Si el espectro infrarrojo de una "pintura del siglo XVI" no muestra el pico a 2013 cm⁻¹, indica que se usó un pigmento moderno → probablemente una falsificación
• Si está presente el pico a 2013 cm⁻¹, junto con otras evidencias, apoya el uso de pigmento antiguo

Figura: Esquema del pico característico infrarrojo del negro de hueso. Fuente: ACS Sensors [1]

1.3 Identificación de Falsificaciones: Diferencias Infrarrojas entre Pigmentos Modernos y Antiguos

La lógica central de la identificación de falsificaciones mediante infrarrojo es: diferentes épocas usan diferentes pigmentos, y cada pigmento tiene una huella infrarroja única.

"Si en una pintura supuestamente del siglo XVII se detecta la característica infrarroja del blanco de titanio, es casi seguro que es una falsificación posterior al siglo XX — porque el blanco de titanio no se produjo comercialmente hasta la década de 1920."[2]

🔗 Los grupos funcionales de los pigmentos se pueden consultar en: carbonilo (carbonatos), hidroxilo, anillo aromático (ftalocianina).

II. Espectroscopía Infrarroja en Descubrimientos Arqueológicos

2.1 Análisis de Composición de Esmaltes en Cerámica Antigua

La cerámica es el artefacto artificial más común en arqueología. La composición del esmalte superficial puede revelar técnicas de cocción, rutas comerciales y difusión tecnológica.

Procedimiento típico de análisis:

1. Muestreo: Raspar microcantidades de esmalte (μg) de la superficie del fragmento
2. Medición: μ-FTIR (microinfrarrojo) o ATR-FTIR
3. Interpretación: Identificar componentes como silicatos, plomo, sales de metales alcalinos, etc.

Características infrarrojas de esmaltes comunes:

• Esmalte de plomo: Sistema PbO-SiO₂, ~1000 cm⁻¹ estiramiento Si-O
• Esmalte alcalino: Sistema Na₂O/K₂O-SiO₂, la posición del pico Si-O se desplaza ligeramente
• Esmalte de ceniza (común en porcelana del este de Asia): contiene apatita (~1040 cm⁻¹ PO₄³⁻) + feldespato

"Mediante el análisis infrarrojo de esmaltes de cerámica antigua, los arqueólogos pueden distinguir productos de diferentes hornos y rastrear antiguas rutas comerciales. Por ejemplo, las combinaciones minerales específicas en los esmaltes de los tricolores de la dinastía Tang pueden servir como base para la identificación de procedencia."[3]

2.2 Identificación de Residuos en Tejidos de Momias

La elaboración de momias en el antiguo Egipto utilizó grandes cantidades de especias, resinas y conservantes. Mediante el análisis infrarrojo de los residuos en los tejidos de las momias, se puede reconstruir la fórmula de embalsamamiento.

Casos típicos:

• Resina de pino/mirra: Contiene terpenoides, estiramiento C=C ~1640 cm⁻¹, estiramiento C-H ~3000 cm⁻¹
• Cera de abeja: Alcanos de cadena larga y ésteres, estiramiento C-H 2850–2950 cm⁻¹, estiramiento C=O ~1735 cm⁻¹
• Betún: HAP complejos, C=C de anillo aromático ~1600 cm⁻¹, C-H alifático 2850–2950 cm⁻¹

🔗 Los picos característicos de éster en la cera de abeja se pueden ver en ftir.fun/ir/group/ester. Los C-H alquilo en ftir.fun/ir/group/alkyl-c-h.

(Continuará en la siguiente parte)

"El análisis infrarrojo de una momia del año 1000 a. C. reveló que su material de embalsamamiento contenía una mezcla de resina y cera de abejas, lo que concuerda con las técnicas de embalsamamiento del antiguo Egipto documentadas por Heródoto."[3]

2.3 Identificación de fibras textiles antiguas

Los textiles pueden conservarse durante miles de años en ambientes secos. La espectroscopia infrarroja es un método no destructivo para identificar tipos de fibras antiguas:

🔗 Para las características de las amidas en fibras proteicas, véase ftir.fun/ir/group/amide.

La clave para distinguir lana y seda está en la posición de la Amida I: lana ~1630 cm⁻¹ (principalmente lámina β), seda ~1620 cm⁻¹ (lámina β, más nítida) [3].

III. Historias forenses

3.1 μ-FTIR para emparejar fragmentos de pintura de automóvil en la escena del crimen

Este es un escenario forense clásico: atropello y fuga. En la escena solo quedan unos pocos fragmentos milimétricos de pintura de automóvil. ¿Cómo encontrar el vehículo responsable?

Flujo de trabajo de la espectroscopia IR [4]:

1. Muestreo: Recoger los fragmentos de pintura de la escena (pueden tener solo 1-2 mm de tamaño)
2. Análisis μ-FTIR: Analizar los fragmentos capa por capa con micro-FTIR (la pintura de automóvil suele tener múltiples capas: imprimación + capa de color + barniz)
3. Comparación con base de datos: Cotejar con bases de datos espectrales IR de pinturas de automóviles
4. Reducción del rango: Determinar modelo, año, color

¿Por qué es efectivo el IR?

Las resinas y pigmentos en la pintura de automóviles tienen características IR distintivas:

• Barniz de poliuretano: Tensión N-H ~3350 cm⁻¹, tensión C=O ~1690 cm⁻¹, Amida II ~1540 cm⁻¹
• Resina acrílica: Tensión C=O ~1730 cm⁻¹, tensión C-O-C ~1150 cm⁻¹
• Resina alquídica: Tensión C=O ~1735 cm⁻¹, C-H de cadena larga 2850–2950 cm⁻¹

"La μ-FTIR puede obtener espectros de alta calidad en muestras de microgramos y es uno de los métodos estándar para la comparación de fragmentos de pintura en ciencias forenses. Las pinturas de automóviles de diferentes marcas y años tienen huellas dactilares IR distinguibles."[4]

🔗 Los grupos funcionales en pinturas se pueden consultar:

• Amidas (poliuretano): ftir.fun/ir/group/amide
• Ésteres (acrílico/alquídico): ftir.fun/ir/group/ester
• Carbonilos: ftir.fun/ir/group/carbonyl

3.2 Detección rápida de drogas mediante IR

La espectroscopia IR es una herramienta eficiente para la detección rápida de drogas por tres razones:

1. No destructiva: No consume muestra, puede conservarse como evidencia judicial
2. Rápida: ATR-FTIR da resultados en segundos
3. Especificidad: Diferentes drogas tienen huellas dactilares IR únicas

Características IR de drogas comunes:

"La ATR-FTIR se ha convertido en el estándar para la detección de drogas en campo. Con equipos portátiles, se puede completar una identificación preliminar en minutos, mejorando significativamente la eficiencia de las fuerzas del orden."[4]

🔗 Grupos funcionales en drogas: éster, carbonilo, amina, hidroxilo, anillo aromático.

Consideraciones forenses: La espectroscopia IR suele utilizarse como método de cribado inicial; para condenas judiciales a menudo se requieren métodos de confirmación como GC-MS. Sin embargo, la ventaja de "no destructivo" del IR es incomparable con la EM.

3.3 Autenticación de documentos: análisis de la edad de la tinta

En la autenticación de documentos, una pregunta clave es: ¿Cuándo se escribió esta tinta?

La espectroscopia IR puede abordarlo desde dos ángulos:

Ángulo 1: Análisis de la composición de la tinta

Las tintas de diferentes épocas utilizan diferentes componentes:

• Tinta antigua (tinta férrica): complejo de tanino-hierro, O-H ~3400, C=O ~1700
• Tinta para pluma estilográfica temprana (siglos XIX–principios del XX): sulfatos + colorantes
• Tinta para bolígrafo moderna: resina alquídica + colorante, C=O ~1735, C-O-C ~1100
• Tinta para bolígrafo de gel/acuosa: polietilenglicoles, C-O-C ~1100, O-H ~3400

"Si un documento supuestamente del siglo XIX muestra características de resina alquídica moderna en su espectro IR de tinta, se puede determinar que es una falsificación posterior."[4]

Ángulo 2: Imagen de luminiscencia infrarroja

Ciertas tintas emiten luz bajo iluminación IR (fluorescencia IR), y las propiedades de fluorescencia de las tintas envejecidas cambian. Mediante imágenes de luminiscencia IR, se puede:

• Detectar escritura borrada o raspada
• Distinguir trazos superpuestos escritos con diferentes tintas
• Evaluar el grado de envejecimiento de la tinta

IV. O-PTIR en la corrosión del vidrio antiguo (referencia cruzada Ep 39)

La distribución submicrométrica de los productos de corrosión del vidrio del siglo XVI es un caso típico de O-PTIR en patrimonio cultural (Marchetti et al. Science Advances 2022) [5]. El principio, la resolución y los detalles experimentales completos se encuentran en Ep 39; este episodio solo conserva la línea narrativa:

• La corrosión forma un gel de silicato hidratado y productos como sulfatos/carbonatos, con distribución espacial heterogénea;
• El μ-FTIR convencional, limitado por la difracción, difícilmente resuelve estructuras submicrométricas;
• O-PTIR proporciona información IR tanto orgánica como inorgánica con una resolución espacial de ~0.5 μm, ayudando en las estrategias de conservación.

🔗 Productos de corrosión relacionados: hidroxilo, sulfato, carbonato/carbonilo

V. Resumen de casos: valor interdisciplinario de la espectroscopia IR

5.1 Patrón común

Revisando todos los casos de este episodio, encontramos un patrón común:

Problema (humanidades/legal) → Muestreo (micro/no destructivo) → Análisis IR → Información a nivel molecular → Respuesta a la pregunta

Ya sea en la autenticación de obras de arte, análisis arqueológicos o investigaciones forenses, el valor central que proporciona la espectroscopia IR es: convertir 'información molecular invisible' en 'evidencia que puede responder preguntas'.

5.2 Ventajas de la espectroscopia IR en humanidades

5.3 Cooperación con otras técnicas

La espectroscopia IR rara vez trabaja sola en estos campos, sino que se combina con múltiples técnicas:

VI. Aplicaciones de ftir.fun en estos casos

La identificación de grupos funcionales en estos casos de humanidades y ciencias sociales también se puede consultar y verificar en ftir.fun:

"ftir.fun, como base de conocimiento infrarrojo en línea, no solo sirve a laboratorios químicos, sino que también proporciona una herramienta de consulta rápida para restauradores de arte, arqueólogos y forenses."[6]

Ilustraciones (esquemas clave de este episodio)

📷 Fig. 1: Esquema conceptual central de este episodio
Fuente: Imagen real/abierta · Unsplash — painting/art (con marca de agua ftir.fun)

📷 Fig. 2: Espectros infrarrojos característicos relevantes
Fuente: Imagen real/abierta · Unsplash — museum/artifact (con marca de agua ftir.fun)

📷 Fig. 3: Ubicación en la ruta de aprendizaje
Fuente: Imagen real/abierta · Unsplash — textiles/fibers (con marca de agua ftir.fun)

Resumen de este episodio

Preguntas de reflexión

1. Si trabajas en un museo y recibes una pintura al óleo supuestamente del siglo XVII, ¿cómo diseñarías un esquema de identificación basado en espectroscopía infrarroja? ¿Qué picos característicos de pigmentos deberías detectar? Si encuentras TiO₂ (blanco de titanio), ¿qué implicaría?

2. El pico a 2013 cm⁻¹ del negro de hueso se usa para datar pinturas al óleo. Pero, ¿es este método absolutamente fiable? ¿En qué situaciones podrían aparecer "falsos positivos" o "falsos negativos"? (Pista: restauración, mezcla de pigmentos)

3. Cuando los forenses comparan fragmentos de pintura usando μ-FTIR, ¿por qué deben analizar la estructura multicapa (imprimación + capa de color + barniz) en lugar de solo la capa exterior? ¿Cómo ayuda esto a mejorar la fiabilidad de la coincidencia?

4. La principal ventaja de O-PTIR sobre el FTIR tradicional es la resolución espacial. En el análisis de corrosión de vidrio, ¿por qué la resolución de ~10 μm del FTIR tradicional no es suficiente? ¿Qué nueva información puede revelar la resolución submicrónica?

Referencias

[1] Rosi, F. et al. "Macro FTIR Hyperspectral Imaging of Perugino's Renaissance Frescoes." ACS Sensors, 2025, 10(10):7334–7342.
https://doi.org/10.1021/acsse…

[2] Daveri, A. et al. "Infrared Spectroscopy for the Characterization of Bone Black Pigment." Journal of Analytical Methods in Chemistry, 2018, 6595643.
https://doi.org/10.1155/2018/…

[3] Edwards, H. G. M. & Vandenabeele, P. "Archaeological and Artistic Applications of Raman and IR Spectroscopy." Spectrochimica Acta Part A, 2015.
https://doi.org/10.1016/j.saa…

[4] Suzuki, E. M. & Marshall, W. P. "IR Spectra of US Automobile Original Topcoats (1974–1989)." Journal of Forensic Sciences, 1997.
https://doi.org/10.1520/JFS14…

[5] Marchetti, A. et al. "Optical Photothermal Infrared Spectroscopy for the Analysis of Glass Corrosion in 16th-Century Artifacts." Science Advances, 2022, 8(9).
https://doi.org/10.1126/sciad…

[6] Proyecto ftir.fun. Base de datos de grupos funcionales de espectroscopía infrarroja.
https://ftir.fun

Avance del próximo artículo: Ep 59 — Innovaciones de usuarios y proyectos comunitarios: los entusiastas de la espectroscopía en GitHub
La espectroscopía infrarroja no es solo dominio de grandes empresas e instituciones de investigación. En GitHub, un grupo de "entusiastas de la espectroscopía" está cambiando este campo con código abierto, desde la plataforma de análisis de microplásticos OpenSpecy, hasta el reconocimiento de grupos funcionales con IA SSIN, pasando por la herramienta nacional ftir.fun. En el próximo episodio, nos adentramos en la comunidad de espectroscopía de código abierto.