Clasificación quimiométrica de la composición mineral de dos especies vegetales utilizadas como medicina natural para el tratamiento de la hipertensión arterial

GIMÉNEZ, CECILIA; HIDALGO, MELISA JAZMÍN; CAMIÑA, JOSÉ MANUEL; MARCHEVSKY, EDUARDO JORGE; PELLERANO, ROBERTO GERARDO

Congreso; VI CONGRESO ARGENTINO DE QUIMICA ANALITICA; 2011

En este trabajo, se propone la aplicación de herramientas quimiométrica de reconocimiento de patrones, a la composición mineral de dos especies vegetales ampliamente utilizadas en la medicina popular en nuestro país. Ligaria cuneifolia (Ruiz & Pav.) Thieg., “liga roja” y Tripodanthus flagellaris (Cham. & Schldtl.) Thieg., “liga blanca”. Ambas especies son popularmente consumidas debido a sus propiedades terapéuticas sobre el aparato circulatorio y el tratamiento de la hipertensión [1-2]. Se realizó la determinación de 14 (catorce) elementos inorgánicos por espectrometría de emisión atómica por plasma inducido (ICP–AES) y sus concentraciones se expresaron en función del peso de material vegetal seco (a humedad higroscópica). Luego del análisis exploratorio de los resultados obtenidos, se observó que los datos no se ajustaban a la distribución normal, en la mayoría de las variables. Este hecho hizo necesario aplicar un pre-tratamiento de transformación logarítmica a los datos originales, para adecuarlos al posterior análisis [3]. A continuación se realizó un análisis de componentes principales con el objeto de reducir la dimensionalidad de la matriz de datos. Como resultado de este análisis se pudo representar la mayor parte (77,4% varianza acumulada) de la variabilidad presente en la matriz de datos original con sólo tres componentes principales. Posteriormente, se aplicaron distintos métodos de aglomeración (cluster) a la proyección de los valores correspondientes a cada muestra en el nuevo espacio generado (scores). Finalmente se compararon los métodos ensayados, calculando la tasa de error de clasificación por validación cruzada [4], con muestras de correspondencia conocida. Los resultados más adecuados  para clasificar  las muestras según su origen botánico se obtuvieron a partir del análisis tipo k-vecino más cercano. Con respecto al origen geográfico de las muestras la mejor clasificación se pudo obtener a partir de la aplicación del método jerárquico de aglomeración utilizando el criterio de Ward. Los resultados obtenidos hasta el momento, resultan alentadores sobre la posible clasificación geográfica y de origen botánico de estas especies vegetales, mediante la utilización de la composición mineral combinada con el análisis quimiométrico de reconocimiento de patrones. Finalmente se propone aumentar el número de muestras analizadas para poder estudiar la variabilidad estacional y/o temporal en un futuro cercano.   [1] Fernandez, T.; Wagner, M. L.; Varela, B. G.; Ricco, R. A.; Hajos, S. E.; Gurni, A. A.; Alvarez, E. J. Ethnopharm. 62 (1998) 25 [2] Varela, B.G.; Fernández, T.; Taira, C.; Cerdá Zolezzi,P.; Ricco, R. A.; Caldas López, E.;  Alvarez, E.; Gurni, A. A.; Hajos, S.; Wagner, M. L. Dominguezia 17 (2000) 1 [3] Varmuza, K.; Filzmoser, P. Introduction to Multivariate Statistical Analysis in Chemometrics, 1 st Ed.  CRC Press (2009) [4] Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning, 1st Ed. Springer (2006)