Investigadores del grupo IBeA de la Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU) han desarrollado una técnica analítica rápida para el control del crecimiento de las plantas de cannabis medicinal. La técnica, basada en imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático, permite clasificar las plantas según el tipo de cannabinoide que producen, asegurando así la calidad y trazabilidad del producto final.
El cannabis medicinal está ganando cada vez más adeptos como alternativa terapéutica para diversas dolencias. Los compuestos cannabinoides, como el THC y el CBD, son los que más interés despiertan en la medicina debido a sus efectos sobre el sistema nervioso, el apetito y el equilibrio energético.
Sin embargo, la producción de cannabis medicinal requiere un control estricto para garantizar su calidad y seguridad. Las técnicas actuales de análisis son precisas pero lentas, lo que dificulta el control a gran escala.
La nueva técnica desarrollada en la UPV/EHU permite clasificar las plantas de cannabis en el mismo lugar de cultivo. La técnica se basa en imágenes hiperespectrales, que capturan información de la planta en diferentes longitudes de onda, y en aprendizaje automático, que analiza estas imágenes para identificar el tipo de cannabinoide presente.
"Hemos comprobado que las plantas de cannabis pueden clasificarse por quimiotipos (I, II y III) con imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático", explica Markel San Nicolás, investigador del grupo IBeA. "Esto permitiría asegurar la trazabilidad y el control de calidad del cannabis medicinal de forma automática y rápida."
La técnica presenta varias ventajas:
Rapidez: El análisis se realiza en tiempo real, sin necesidad de preparación previa de las muestras.
Precisión: La clasificación por quimiotipos permite asegurar la calidad del producto final.
Los investigadores consideran que esta técnica podría ser el punto de partida para el uso de nuevas tecnologías en la producción de cannabis medicinal. Sin embargo, aún es necesario avanzar en la regulación del sector para poder implementar este tipo de sistemas a gran escala.