Resumen:
Prohibido durante décadas, tanto para uso recreativo como para investigaciones científicas, en los últimos años el consumo de cannabis fue paulatinamente admitido bajo ciertas condiciones, y empezaron a aparecer estudios científicos que muestran su eficacia a la hora de tratar condiciones médicas que abarcan desde la ansiedad, insomnio y dolor crónico hasta cáncer y trastornos neurológicos. Estas investigaciones, además, sugieren que el cannabis no funciona de igual manera que un fármaco tradicional, pues no tiene un único principio activo. En un primer momento, el cannabinoide THC fue el que más atención recibió, dado que es el responsable de los efectos euforizantes, pero luego se empezaron a estudiar los otros cannabinoides presentes en la planta. Asimismo, se observó evidencia apoyando que el efecto de los cannabinoides por separado sería menos efectiva que su uso combinado, lo que se conoce como efecto entourage. Inicialmente se evaluaron combinaciones entre cannabinoides, pero más tarde el interés se volcó a las combinaciones entre cannabinoides y terpenos, moléculas aromáticas que también pueden producir efectos psicoactivos separadamente. Dada la enorme cantidad de combinaciones de moléculas posibles, la variedad de condiciones médicas y los costos que conlleva un ensayo clínico, se vuelve de especial importancia utilizar vías alternativas que puedan proponer candidatos a ser estudiados en un entorno experimental. El objetivo de este trabajo, entonces, fue utilizar técnicas computacionales para analizar datos de usuarios que consumieron cannabis para mitigar una condición médica y el perfil químico de las cepas disponibles para obtener todas las posibles sinergias (entre dos moléculas) candidatas a ser estudiadas en profundidad. Los datos utilizados fueron provistos por Leafly (https://www.leafly.com), y contienen información sobre para qué condiciones médicas se consumió cada cepa, y cuáles fueron los efectos y sabores percibidos por los usuarios, en forma de suma total de votos de cada elemento. Además, compartieron una tabla con el perfil de cannabinoides y terpenos de las cepas cuantificado mediante análisis químicos. Este trabajo comenzó con un análisis exploratorio de estos datos y su posterior procesamiento, para llevarlos a un formato apto para los análisis siguientes. Luego se realizó un estudio más en profundidad de los patrones en los datos, calculando las correlaciones de Spearman y buscando clusters y comunidades. Estos análisis resultaron útiles para la última parte del trabajo, en la que se buscaron las sinergias y se utilizó este conocimiento para evaluar la coherencia de lo obtenido. Los resultados conseguidos proponen nuevas sinergias candidatas a ser estudiadas y, además, respaldan el interés actual en el estudio de combinaciones cannabinoide–terpeno, pues las selecciones con mayor cantidad de ocurrencias involucran este tipo de combinación. Más generalmente, los desarrollos de esta tesis muestran como un gran volumen de datos sobre experiencias subjetivas inducidas por drogas puede combinarse con información química para buscar posibles usos terapéuticos y/ó combinaciones de drogas útiles para distintos fines.
Citación:
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Evangelista Gallo, Lucía Milena. (2022). Descubrimiento de sinergias en la composición química del cannabis a partir de grandes volúmenes de datos sobre efectos subjetivos auto-reportados. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000139_EvangelistaGallo
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Evangelista Gallo, Lucía Milena. "Descubrimiento de sinergias en la composición química del cannabis a partir de grandes volúmenes de datos sobre efectos subjetivos auto-reportados". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nFIS000139_EvangelistaGallo
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