Caracterización quimiométrica de hierbas medicinales nativas ampliamente consumidas en el Nordeste de Argentina basado en su composición multielemental

MARTÍNEZ, GLORIA C.; PETENATTI, E.; DEL VITTO, L. A.; PELLERANO, R. G.; MARCHEVSKY, E

Congreso; 8º Congreso Argentino de Química Analítica; 2015

En este trabajo,se propone la aplicación de herramientas quimiométricas de reconocimiento depatrones, a la composición multielemental de especies nativas ampliamenteutilizadas en la medicina popular de nuestro país. Las seleccionadas fueron Margyricarpus pinnatus ?Perlilla?, Melissa officinalis ?Melisa?, Thelesperma megapotamicum (Spreng.) Kuntze ?Té indio?, Passiflora caerulea ?Pasionaria? y Pluchea sagittalis ?Yerba lucero?. Estasespecies son popularmente consumidas debido a sus propiedades terapéuticassobre el aparato digestivo y sistema nervioso [1-3]. Se determinaron quince elementosa nivel de vestigios (Ag,As, Ba, Bi, Cd, Co, Cr, Cu, Li, Mo, Ni, Pb, Sb, Se y Zn) por espectrometría de masas con plasma acoplado inductivamente(ICP?MS). La mayoría de los elementos estudiados pudieron ser detectados en lasmuestras vegetales digeridas, excepto Cd, Sb y Se, que presentaron valores pordebajo de sus respectivos límites de cuantificación en todas las muestras. Del análisisexploratorio de resultados, se pudo observar que los datos presentaban unadistribución sesgada hacia valores bajos de concentración, en la mayoría de lasmuestras. Este hecho hizo necesario aplicar un pre-tratamiento detransformación logarítmica a los datos originales, para adecuarlos al posterioranálisis [4]. Luego, en primer término se realizó un análisis de componentesprincipales con el objeto de reducir la dimensionalidad de la matriz de datos.Como resultado de este análisis se pudo representar gran parte (72,3%) de lavariabilidad presente en la matriz original utilizando solo las dos primeras componentesprincipales. A continuación se realizó un análisis lineal discriminante (ALD),con selección de variables. Lográndose obtener resultados adecuados  para clasificar  las muestras según su origen botánico,utilizando un número reducido de variables (Ba, Co, Cr, Cu, Li, Ni y Zn). Por lo expuesto, el métodosupervisado LDA mostró gran capacidad para predecir el origen botánico de lasmuestras analizadas.