Desarrollan una nueva técnica de clasificación de cannabis para uso médico
Para poder utilizar el cannabis en medicina, investigadores del grupo IBeA de la UPV/EHU han desarrollado una rápida técnica analítica para el control estricto del crecimiento de las plantas cannabis. En concreto, clasifican las plantas en función del tipo de cannabinoide, utilizando imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático. La nueva técnica permite asegurar de forma automática, a nivel industrial, la trazabilidad o control de calidad de las plantas de cannabis medicinal.
En los últimos años es cada vez más aceptado que el cannabis puede ser muy útil en ciertas dolencias o como alivio del dolor. Los compuestos cannabinoides del cannabis son los que más interés despiertan en la medicina, ya que tienen la capacidad de influir en la regulación de la plasticidad cerebral, el desarrollo neuronal, el equilibrio energético y la apetencia. En cualquier caso, el cáñamo sintetiza diferentes tipos de cannabinoides, por lo que es necesario desarrollar métodos precisos y eficaces para garantizar el control de calidad en el proceso de producción de las plantas.
Los investigadores han propuesto una avanzada tecnología analítica para clasificar rápidamente plantas en el mismo lugar donde se producen plantas de cannabis. De hecho, han demostrado que, utilizando imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, las plantas del cannabis pueden clasificarse por quimiotipos. De hecho, los quimiotipos I, II y III del cannabis se diferencian en función de la concentración de cannabinoides THC y CBD del cannabinoide. El THC es el principal componente psicoactivo del cannabis, mientras que el CBD no es psicoactivo y tiene un uso terapéutico.
La investigadora explica que la imagen hiperespectral se caracteriza por tener tres dimensiones. Es decir, tiene las dos dimensiones de las fotos normales, distribuidas en píxeles, pero cada píxel tiene un espectro completo en vez de un color. Se obtiene así un cubo de datos tridimensional. A cada píxel le corresponde un espectro completo del infrarrojo cercano, lo que permite un análisis no invasivo de las plantas.
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