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Soluciones ante el problema de falta de homogeneidad de las plantas de cannabis en los test de potencia mediante la combinación de NIRS, análisis de imágenes y análisis de datos: método preciso, económico y no destructivo

El análisis de la potencia del cannabis presenta desafíos singulares. Principalmente, la falta de homogeneidad de los cannabinoides dentro de la planta, entre las variedades e incluso dentro de una sola muestra, dificulta el análisis y el etiquetado preciso de los productos. Un ensayo de potencia de una flor de cannabis no representará adecuadamente otras flores del mismo cultivo o incluso de la misma planta.

MIGUEL ANGEL PÉREZ Y SERGIO PÉREZ INTEC ANÁLISIS ELEMENTAL

AVI ROSENBAUM GEMMACERT

Las técnicas de ensayo actuales lu-chan por superar el problema de la falta de homogeneidad química

del cannabis de una manera asequible y práctica.

Los análisis por cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), método estándar de la industria, son lentos, requieren un equipo considerable y no son apropiadas para las necesidades de los cultivadores, mayoristas o consumidores.

Si bien la cromatografía proporciona re-sultados precisos y su uso está bien justi-ficado en muchas aplicaciones, no puede satisfacer las necesidades de chequeo de la potencia de las plantas en una transacción al por mayor, ni asegurar a los consumido-res la potencia del producto en el punto de venta. Además, la cromatografía destruye la muestra, lo que supone un gran incon-veniente en estos casos, sobre todo si hay que realizar varios análisis.

Para hacer frente a las prácticas de en-sayo lentas, engorrosas y destructivas, al-gunos investigadores del cannabis están recurriendo a métodos espectroscópicos que son mucho más rápidos y baratos. Pero estas tecnologías son, por sí solas, de precisión cuestionable.

Un método híbrido emergente que com-bina NIRS con nuevas tecnologías como análisis de imágenes, ‘machine-learning’ y análisis de datos, puede ofrecer una solu-ción para realizar los test de potencia repe-tidas veces con una técnica no destructiva y con una buena precisión.

Esto requiere cotejar múltiples pruebas es-pectroscópicas desde todos los ángulos de la flor de cannabis y perfeccionar la tecno-logía con el análisis de imágenes digitales. Respaldada por una sólida ciencia de aná-lisis de datos y una intensiva comparación y calibración frente a la técnica estándar de la industria (HPLC), esta nueva tecnología híbrida puede resultar ideal para realizar pruebas de potencia de la flor de cannabis.

El reto de la no-homogeneidadA medida que el cannabis legal se expande en una industria internacional proyectada de 34.100 millones de dólares para 20211, el análisis de ingredientes activos se vuelve cada vez más importante.

La legitimación del cannabis como medi-camento exige la consistencia de la dosis farmacéutica y la legalización de las acti-vidades recreativas requiere un etiqueta-do similar al de los productos de alcohol y tabaco.

Para los cultivadores, los mayoristas y otros integrantes de la cadena de suminis-tro, la exactitud de los ensayos es igual-mente importante. Las empresas necesitan conocer la calidad (es decir, la composición química) de la cosecha que están com-prando para evitar riesgos significativos.

Los vendedores necesitan agrupar ade-cuadamente sus cosechas para garantizar que los clientes reciban una potencia cons-tante y los consumidores quieren sentirse seguros de los productos que están con-sumiendo. Sin embargo, la necesidad de hacer pruebas de cannabis con precisión y rapidez presenta innumerables desafíos.

En relación con otros productos farma-céuticos y alimenticios, con el Cannabis sa-

tiva es difícil obtener buenos resultados en los tests de potencia, en gran parte debido a que el contenido de cannabinoides de la planta varía enormemente2.

En el cannabis se produce una falta de homogeneidad química:1. Entre las variedades y dentro de las

ellas3.2. Entre cultivos de la misma cepa (figura 1).3. Entre plantas individuales del mismo

cultivo2.4. Entre las flores de la misma planta4.5. E incluso dentro del material dividido

de las flores individuales5.La causa de la falta de homogeneidad es

triple. A lo largo de decenios de horticultu-ra del cannabis, los cultivadores han criado plantas para mejorar las características de-seables y disminuir la vulnerabilidad de los cultivos. Estas manipulaciones han mani-festado variedades personalizadas que ex-hiben composiciones de tetrahidrocanna-binol (THC) y cannabidiol (CBD) diferentes.

En segundo lugar, dentro de cualquier especie animal o vegetal, los individuos tendrán genotipos estrechamente rela-cionados, aunque ligeramente diferentes (definidos como el material genético que dicta la gama de características que pue-de expresar un organismo). Dentro de esa gama de posibilidades de genotipos espe-cíficos de cada cepa, las condiciones am-bientales determinarán un fenotipo (defi-nido como las características observables expresadas por una planta individual).

Incluso las plantas propagadas clónica-mente de la misma planta ‘madre’ exhi-birán rasgos fenotípicos basados en sus historias ambientales. Y dentro de una selección de plantas que muestran rasgos

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fenotípicos similares, pueden aparecer di-ferentes quimiotipos (definidos como la constitución química de una planta indivi-dual) independientemente de las caracte-rísticas fácilmente observables.

Los microclimas en el cuarto de cultivo o en el exterior, diferencias en el sistema de fertirrigación, las plagas u otros factores pueden afectar a la potencia de las plantas.

Por último, la falta de homogeneidad química de las flores de cannabis se pro-duce naturalmente en función de su ubi-cación dentro de la estructura de la planta o incluso dentro de una sola flor. Los cul-

tivadores suelen observar (y las investiga-ciones han documentado) flores más po-tentes en la parte superior de la planta, en comparación con las de la parte inferior. La proximidad a la fuente de luz desempeña un papel causal en la determinación de la potencia de las flores individuales4, por lo que la variación de la potencia dentro de la planta es inevitable.

Probando a ciegas: el problema del muestreoGrupos de interés en la industria han lle-gado a reconocer un problema crítico, que

incluso sobrepasa el tipo de tecnología uti-lizada en los análisis de potencia:

En un gran cultivo de cannabis no homogéneo, ¿qué flores individuales se han de seleccionar para hacer un test de potencia?

Algunos expertos creen que las prácticas deficientes en la selección de muestras y los cultivos ‘en lotes’ inadecuados pueden causar errores en los etiquetados de las potencias, que varían hasta un 75% de las reales6. Para los consumidores comprome-

Figura 1. Variación de potencia de 54 cepas analizadas con HPLC.

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- Precisión comparable a HPLC - Análisis NO DESTRUCTIVO - Sin preparación de la muestra ni gasto en fungible - Fácil de utilizar por cualquier operador - Tiempos de análisis: 1 a 3 minutos - Resultados disponibles en el móvil mediante aplicación específica gratuita - Sin gastos de mantenimiento

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tidos con la salud que dependen del can-nabis como medicamento, esas enormes diferencias son claramente inaceptables (figura 1).

Para solucionar este problema de falta de homogeneidad, los análisis de campo de-ben estimar la potencia media mediante un muestreo extensivo y aleatorio del cultivo.

Algunas legislaciones exigen que el muestreo aleatorio sea un 0,7% del peso total del lote7. Se seleccionan las flores de la parte superior, media e inferior del lote para asegurar una muestra representativa y aleatoria. Luego, las flores muestreadas se muelen juntas y la mezcla se asume homogénea. Pero, como señalan algu-nas fuentes8,9, los tricromas glandulares, la parte más potente de la planta, pue-den caer durante la molienda o asentarse en el fondo de la mezcla, por lo que los análisis de cannabis suponen siempre un desafío.

El HPLC no es una solución viable en aná-lisis de campo, pero el método de combi-nar múltiples muestras nos indica la solu-ción a la falta de homogeneidad flor a flor.

HPLC no es viable para pruebas de campo porque:• Se requiere un equipo grande y

costoso.• El análisis y la interpretación de

resultados se realiza por técnicos altamente cualificados.

• Se utilizan disolventes tóxicos y peligrosos que requieren un protocolo especial para su eliminación como residuos.

• Cada análisis tarda de 30 a 45 minutos.

• La muestra se destruye.

Ante la necesidad de hacer análisis en cultivos no homogéneos, la industria ali-mentaria ha recurrido en otras ocasiones a métodos espectroscópicos rápidos para algunas aplicaciones. Pero en el caso del cannabis, las variaciones químicas dentro de una misma flor exigen un enfoque más refinado.

Espectrometría de infrarrojo cercanoLa espectrometría en el infrarrojo cercano (NIRS) utiliza el espectro de la luz para eva-luar el contenido químico de la muestra.

Al emitir determinadas longitudes de onda de luz sobre un objeto y detectar las in-tensidades de las longitudes de onda que rebotan, los espectrómetros estiman el contenido químico de un espécimen sin al-terarlo. Para analizar cultivos de alto valor, esta técnica no destructiva es muy valiosa.

NIRS no es tan precisa como la cromato-grafía. Para un único ensayo el HPLC es sin duda más preciso. Sin embargo, NIRS es apropiada para muchas aplicaciones y está aprobada por la Administración de Alimen-tos y Drogas de los Estados Unidos (FDA) para procedimientos médicos10, pruebas farmacéuticas11 y pruebas en alimentos12.

El análisis de cultivos no homogéneos se ha realizado frecuentemente mediante NIRS promediando los resultados de múlti-ples muestras. Y debido a que las pruebas de NIRS tardan alrededor de 60 segundos (en lugar de 30-45 minutos), el enfoque de ‘cotejar y promediar’ ha funcionado con anterioridad. En el caso de los materiales de forraje como el heno, el muestreo de 20 muestras de prueba ha permitido a los agri-cultores superar la falta de homogeneidad del cultivo para encontrar un perfil de ingre-dientes activos aceptablemente preciso13.

Para que NIRS sea adecuada en la cuanti-ficación de una determinada sustancia quí-mica, se debe calibrar cuidadosamente el equipo para esa sustancia. Los científicos correlacionan repetidamente los resulta-dos de la longitud de onda/intensidad del espectrómetro con tecnologías estándar como HPLC para asegurar resultados pre-cisos. Cuanto mayor sea el número de co-rrelaciones con HPLC, más robustos serán los resultados de la NIRS14.

Debido a que los cannabinoides son un nuevo sujeto de prueba para NIRS, el núme-ro de correlaciones y calibraciones existen-tes con los resultados de HPLC son escasas. Muchos de los equipos NIRS específicos para cannabis existentes en el mercado no están suficientemente correlacionadas con datos de HPLC y, sin una amplia base de datos con algoritmos específicos para los cannabinoi-des, sus precisiones se ven afectadas.

Beneficios de la espectrometría en el infrarrojo cercano:• Tiempo de análisis de 60-90

segundos.• Solo se requiere una formación

mínima para los usuarios.• Método no destructivo.• No hay disolventes ni productos

de desecho.

Inconvenientes de la espectrometría en el infrarrojo cercano:• Menos precisión que HPLC.• Requiere una correlación

intensiva frente a HPLC.• Superficie de análisis limitada.• Muchas tecnologías existentes

todavía requieren la molienda o destrucción de la muestra.

Pero el problema clave que afecta a la tec-nología existente hasta el momento para la medida de cannabis mediante NIRS no es la falta de precisión potencial inherente, sino la forma en que un espectrómetro analiza la muestra y, de nuevo, el problema se deriva de la falta de homogeneidad del cannabis:

Figura 2: Variación de potencia en THC de 20 flores analizadas con HPLC.

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si sólo unos pocos milímetros cuadrados están expuestos a la fuente de luz durante la medida, dada la desigual distribución de tricromas en la flor, los resultados no serán precisos ni representativos.

NIRS y la no homogeneidad de la florExisten numerosas investigaciones que documentan el problema de la no homo-geneidad de las flores5 y muestran impor-

tantes variaciones de potencia dentro del material de una sola flor de cannabis.

Para entender mejor la falta de homoge-neidad y las posibles soluciones, científicos de GemmaCert dividieron veinte flores de cannabis en tres o seis partes, dependien-do del tamaño.

Luego, cada partición de flores fue ana-lizada mediante la técnica estándar de la industria (HPLC) para ver su potencia en THC y CBD (figuras 2 y 3).

Se observaron grandes variaciones den-tro de la flor, con algunas diferencias que ascendían a +/-25% de la potencia pro-medio. Esta investigación muestra que, debido a que las unidades de la NIRS prue-ban sólo una pequeña área de unos pocos milímetros cuadrados, la variación de la potencia de una sola flor puede sesgar los resultados de manera significativa.

Una solución de compromiso sería anali-zar una sola muestra varias veces con NIRS para lograr un resultado promedio. Presu-miblemente, esto podría superar las varia-

Figura 3: Variación de potencia en CBD de 17 flores analizadas con HPLC.

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ciones de potencia dentro de la muestra como en otras industrias alimentarias. La realización de varias pruebas en diferentes zonas del material seguiría siendo signifi-cativamente más rápida que las pruebas de HPLC y, si existiera una biblioteca ade-cuada de resultados correlacionados con HPLC, se mejoraría la precisión hasta nive-les aceptables.

Además, la incorporación de tecnologías de apoyo puede hacer que los análisis de cannabis mediante NIRS puedan ser más precisos y rápidos, sin que la muestra sea alterada.

La solución del análisis híbrido:El espectrómetro debe basarse en los análi-sis NIRS y el enfoque de ‘cotejo y promedio’ comentado anteriormente.

Pero añadiendo tecnologías avanzadas en mecánica de movimiento para tomar múltiples medidas de una misma muestra en pocos segundos se puede proporcionar un resultado altamente preciso, todo ello manteniendo un tiempo de análisis entre 1 y 3 minutos, dependiendo de los ajustes preferidos por el usuario, reflejando el com-promiso entre precisión y duración.

Además, como la precisión de la tecno-logía NIRS depende de manera crítica de la distancia entre la muestra y el detector, una manipulación cuidadosa del detector mejora considerablemente la precisión de la tecnología NIRS utilizada.

Uso del análisis de imagenCualquier examen a una flor de cannabis revela una distribución desigual de trico-mas. Ya que un único análisis por NIRS sólo tiene acceso a una pequeña superficie, co-nocer y comprender la distribución de los tricromas y la forma de la flor puede mejo-rar los resultados. De esta forma, el análisis avanzado de imágenes digitales ayuda a asegurar una calibración óptima del equipo NIRS (figura 4).

GemmaCert ha incluido ese análisis híbri-do incorporando las nuevas tecnologías de análisis de imagen a la medida clásica por NIRS, mejorando así todas las prestaciones.

Uso de análisis de datos y aprendizaje de las máquinasLa tecnología NIRS es tan buena como la cantidad y calidad de sus correlaciones con HPLC. Con más de 2.500 flores correlacio-

nadas con los resultados de HPLC, el espec-trómetro de GemmaCert ha superado con creces las librerías de datos de otros apa-ratos NIRS específicos para cannabis. Eso significa que cada una de las múltiples me-diciones que realiza durante una sola prue-ba tiene una precisión líder en la industria (figura 5).

El equipo de GemmaCert también se beneficia del aprendizaje de la máquina. El software basado en la nube analiza la multitud de resultados para identificar to-dos los datos disponibles. En un proceso continuo de mejora de la precisión, el soft-ware analiza sus propios datos para una mejora constante. Luego, los resultados de las muestras se ponen a disposición de los usuarios directamente en un teléfono inte-ligente o un ordenador portátil.

Combinando la metodología NIRS de vanguardia, el análisis de imágenes, la ex-tensa ciencia de los datos y el aprendiza-je automático, el analizador GemmaCert

proporciona una solución analítica avanza-da, precisa, rápida y no destructiva para el análisis de cannabis �

Ventajas de la metodología propuesta• Pruebas no destructivas que

dejan los especímenes intactos.• Precisión probada tanto para el

THC como para el CBD.• Tiempos de análisis: 1-3 minutos.• Sin preparación de muestras y sin

disolventes.• Entrenamiento mínimo para los

operadores.• No hay gastos en fungible ni

productos de desecho.• Fácil integración con PC y

dispositivos inalámbricos.

Bibliografía

1. Zhang, M. The Global Marijuana Market Will Soon Hit $31.4 Billion But Investors Should Be Cautious. Forbes 2017.

2. Potter, D.J.; Clark, P.; Brown, M.B.; Potency of D9–THC and Other Cannabinoids in Cannabis in England in 2005: Implications for Psychoactivity and Pharmacology. J Forensic Sci. 2008.

3. Basic Cannabis Knowledge: Genotype and Phenoty-pe. Royal Queen Seeds. 2016.

4. Namdar, D.; Mazuz, M.; Ion, A.; Koltai, H.; Variation in the compositions of cannabinoid and terpenoids in Cannabis sativa derived from inflorescence position along the stem and extraction methods. Industrial Crops and Products. 2018.

5. Wilks, D. Testing for Truth Part 2: Is the tip of a single bud more potent than the bottom? Orange Photonics. 2018.

6. Cannabis Sampling: The Elephant in the Industry. Terpenes and Testing Magazine. Mar/Apr 2018.

7. California Code of Regulations. Title 16 Division 42. Bureau of Marijuana Control. Chapter 5: Testing Laboratories

8. Sexton, M; Ziskind, J; Sampling Cannabis for Analyti-cal Purposes. BOTEC Analysis Corp. I-502 Project #430-1e. 2013.

9. Rigdon, A; Preliminary Protocol for Sample Prepara-tion for Cannabinoid Potency Analysis in Plant and Edible Matrices. Restek Corporation. 2016.

10. Scheeren, T.W.; Schober, P.; Schwarte, L.A.; Monito-ring tissue oxygenation by near infrared spectroscopy (NIRS): background and current applications. J. of Clinical Monitoring and Computing. 2012.

11. Morisseau, K. M.; Rhodes, C. T.; Pharmaceutical Uses of Near-Infrared Spectroscopy. J. of Drug Deve-lopment and Industrial Pharmacy. 1995.

12. Osborne, B.G.; Fearn, T.; Hindle, P.H.; Practical NIR spectroscopy with application in food and beverage analysis. 1993.

13. Putnam, D; Recommended Principles for Proper Hay Sampling. National Forage Testing Association. www.foragetesting.org/index.php?page=exam_info2 Accessed March 2018.

14. European Medicines Agency. Guideline on the use of Near Infrared Spectroscopy (NIRS) by the pharma-ceutical industry and the data requirements for new submissions and variations. 2012.Figura 5: Equipo de GemmaCert.

Figura 4: Análisis de imagen de dispersión de trico-mas de cannabis (amarillo).

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