Desenvolupen una nova tècnica de classificació de cànnabis per a ús mèdic
Per a poder utilitzar el cànnabis en medicina, investigadors del grup IBeA de la UPV/EHU han desenvolupat una ràpida tècnica analítica per al control estricte del creixement de les plantes cànnabis. En concret, classifiquen les plantes en funció del tipus de cannabinoide, utilitzant imatges hiperespectrales i aprenentatge automàtic. La nova tècnica permet assegurar de manera automàtica, a nivell industrial, la traçabilitat o control de qualitat de les plantes de cànnabis medicinal.
En els últims anys és cada vegada més acceptat que el cànnabis pot ser molt útil en unes certes malalties o com a alleujament del dolor. Els composts cannabinoides del cànnabis són els que més interès desperten en la medicina, ja que tenen la capacitat d'influir en la regulació de la plasticitat cerebral, el desenvolupament neuronal, l'equilibri energètic i l'apetència. En qualsevol cas, el cànem sintetitza diferents tipus de cannabinoides, per la qual cosa és necessari desenvolupar mètodes precisos i eficaços per a garantir el control de qualitat en el procés de producció de les plantes.
Els investigadors han proposat una avançada tecnologia analítica per a classificar ràpidament plantes en el mateix lloc on es produeixen plantes de cànnabis. De fet, han demostrat que, utilitzant imatges hiperespectrales i aprenentatge automàtic, les plantes del cànnabis poden classificar-se per quimiotipos. De fet, els quimiotipos I, II i III del cànnabis es diferencien en funció de la concentració de cannabinoides THC i CBD del cannabinoide. El THC és el principal component psicoactiu del cànnabis, mentre que el CBD no és psicoactiu i té un ús terapèutic.
La investigadora explica que la imatge hiperespectral es caracteritza per tenir tres dimensions. És a dir, té les dues dimensions de les fotos normals, distribuïdes en píxels, però cada píxel té un espectre complet en comptes d'un color. S'obté així una galleda de dades tridimensional. A cada píxel li correspon un espectre complet de l'infraroig pròxim, la qual cosa permet una anàlisi no invasiva de les plantes.
Zu idazle
Zientzia aldizkaria
