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Tradición y Ciencia: El uso de plantas con propiedades medicinales

Históricamente, la medicina tradicional basada en plantas (herbolaria) se ha utilizado para tratar diversos padecimientos del ser humano. Hoy en día, el uso de herramientas como la metabolómica y la química computacional ayudan en la identificación de los compuestos activos presentes en estos recursos y la comprensión de sus efectos terapéuticos

Moléculas de compuestos fenólicos sobre hojas verdes
Las plantas producen una gran variedad de compuestos químicos conocidos como metabolitos. Las plantas producen una gran variedad de compuestos químicos conocidos como metabolitos. (La Crónica de Hoy)

A lo largo de la historia, diversas culturas alrededor del mundo han recurrido a la naturaleza para obtener remedios y tratamientos para una amplia variedad de enfermedades y dolencias. La medicina tradicional, también conocida como herbolaria o medicina natural, se basa pricipalmente en el uso de plantas para promover la salud de forma integral. Por ejemplo, existen registros fósiles que indican que el uso de plantas medicinales se remonta hace 60,000 años.

Las plantas producen una gran variedad de compuestos químicos conocidos como metabolitos. Estos metabolitos cumplen diversas funciones ecológicas, como la defensa contra herbívoros y patógenos, la atracción de polinizadores y la competencia por recursos y agua con plantas vecinas. Para los seres humanos, tienen un valor inmenso debido a sus diversas actividades biológicas y aplicaciones potenciales en medicina, agricultura e industria. Entre los productos naturales de las plantas se encuentran compuestos como los alcaloides, polifenoles, terpenos, y otras clases de sustancias, las cuales han demostrado tener efectos biológicos útiles, como propiedades antimicrobianas, anticancerígenas, antioxidantes, hipoglucemiantes, entre otras.

Como ejemplo exitoso del estudio de productos naturales se encuentra la artemisinina, fármaco ampliamente utilizado en el tratamiento contra la malaria y que ha salvado la vida de millones de personas. La artemisinina es aislada de la planta Artemisia annua, la cual ha sido utilizada y descrita en la medicina tradicional china. El descubrimiento de este metabolito fue hecho por la profesora Youyou Tu y se hizo acreedora del Premio Nobel de Fisiología y Medicina en el año 2015. Para este gran logro, el grupo de la Dra. Tu hizo pruebas con más de 100 plantas, utilizó diferentes tejidos (hojas y tallos) y varias formas de preparación descritas en la medicina tradicional china desde hace 1700 años.

En la actualidad, la combinación de la medicina tradicional con tecnologías de vanguardia, como la metabolómica y la química computacional, ha abierto nuevas perspectivas para identificar y comprender los compuestos beneficiosos en estos recursos naturales.

• Metabolómica: herramienta para entender la complejidad química

La metabolómica es un enfoque integral que estudia el conjunto de moléculas pequeñas o metabolitos en un sistema biológico. En el contexto de los productos naturales de origen vegetal, la metabolómica permite identificar y cuantificar la amplia gama de compuestos presentes, ofreciendo información sobre las vías metabólicas involucradas en su biosíntesis y regulación.

Las técnicas metabolómicas, como la espectrometría de masas y la espectroscopia de resonancia magnética nuclear, se han convertido en herramientas poderosas en el descubrimiento y caracterización de numerosos productos naturales de plantas (fitoquímicos).

• Química computacional: desentrañando las moléculas en una computadora

La química computacional utiliza la potencia de la informática para modelar y simular el comportamiento de los átomos y moléculas. A través de cálculos matemáticos, podemos explorar las propiedades y la actividad de los compuestos en entornos que son difíciles de replicar en el laboratorio. Esta herramienta es muy valiosa para el descubrimiento de nuevos compuestos y posibles fármacos. Por lo tanto, se pueden modelar conjuntos grandes de compuestos (bibliotecas de moléculas virtuales) que pueden ser calculadas en busca de fármacos, incluso antes de su síntesis en el laboratorio.

Al integrar los esfuerzos de la metabolómica y la química computacional con el conocimiento ancestral, se puede contribuir a la identificación y comprensión de los compuestos naturales presentes en las plantas usadas tradicionalmente para el tratamiento de enfermedades. Por su parte, la metabolómica proporciona datos sobre la identidad de los metabolitos vegetales, mientras que la química computacional ayuda a predecir sus posibles efectos terapéuticos.

En conclusión, la medicina tradicional es un conocimiento ancestral valioso, que se ha transmitido de generación en generación a lo largo de la historia y que merece ser conservado a pesar del impacto de la globalización. Actualmente, la investigación científica que integra herramientas como la metabolómica y la química computacional, permiten contar con una nueva dimensión en su estudio, permitiéndonos identificar compuestos y comprender cómo impactan en la salud humana. A medida que continuamos explorando la sinergia entre la medicina tradicional y la ciencia moderna, estamos en el umbral de descubrimientos que pueden transformar el tratamiento de enfermedades y mejorar la calidad de vida de la población en general.

Reconocimientos

Manuscrito elaborado en agradecimiento al reconocimiento del nuevo Laboratorio Nacional Conahcyt de Plantas Medicinales (LANPLAM) y al Proyecto Estratégico DG-10854/30002 del Instituto de Ecología, A.C. (INECOL).

Para saber más:

• Solecki, R. (1975). Shanidar IV, a Neanderthal flower burial in northernIraq. Science 190:880–881

• Fabricant, D.S., Farnsworth, N. R. (2001). The Value of Plants Used in Traditional Medicine for Drug Discovery. Environmental Health Perspectives, 109, 69.

• Su, X.-Z., Miller, L.H. (2015). The discovery of artemisinin and the Nobel Prize in Physiology or Medicine. Science China Life Sciences, 58(11), 1175–1179.

"La opinión es responsabilidad de los autores y no representa una postura institucional"

* Red de Estudios Moleculares Avanzados-INECOL

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