Développer une nouvelle technique de classification du cannabis à usage médical
Pour pouvoir utiliser le cannabis en médecine, des chercheurs du groupe IBeA de l'UPV/EHU ont développé une technique analytique rapide pour le contrôle strict de la croissance des plantes de cannabis. En particulier, ils classent les plantes en fonction du type de cannabinoïde, en utilisant des images hyperspectrales et l'apprentissage automatique. La nouvelle technique permet d’assurer automatiquement, au niveau industriel, la traçabilité ou le contrôle de la qualité des plantes médicinales de cannabis.
Ces dernières années, il est de plus en plus admis que le cannabis peut être très utile dans certaines maladies ou comme soulagement de la douleur. Les composés cannabinoïdes du cannabis sont ceux qui s’intéressent le plus à la médecine, car ils ont la capacité d’influencer la régulation de la plasticité cérébrale, le développement neuronal, l’équilibre énergétique et l’apétence. Dans tous les cas, le chanvre synthétise différents types de cannabinoïdes, il est donc nécessaire de développer des méthodes précises et efficaces pour assurer le contrôle de la qualité dans le processus de production des plantes.
Les chercheurs ont proposé une technologie analytique avancée pour classer rapidement les plantes au même endroit où des plantes de cannabis sont produites. En fait, ils ont montré que, en utilisant des images hyperspectrales et l’apprentissage automatique, les plantes du cannabis peuvent être classées par chimiotypes. En fait, les chimiotypes I, II et III du cannabis diffèrent en fonction de la concentration de cannabinoïdes THC et CBD du cannabinoïde. Le THC est la principale composante psychoactive du cannabis, tandis que le CBD n’est pas psychoactif et a une utilisation thérapeutique.
La chercheuse explique que l'image hyperspectrale se caractérise par trois dimensions. C'est-à-dire qu'il a les deux dimensions des photos normales, réparties en pixels, mais chaque pixel a un spectre complet au lieu d'une couleur. On obtient ainsi un cube de données tridimensionnel. Chaque pixel correspond à un spectre complet de l'infrarouge proche, ce qui permet une analyse non invasive des plantes.
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