La comercialización del cannabis ha llevado a la introducción de nombres de marca basados en la experiencia subjetiva de los usuarios de los efectos psicológicos y los sabores, pero este proceso se ha producido en ausencia de normas acordadas. El objetivo de este trabajo fue aprovechar la información extraída de grandes bases de datos para evaluar la consistencia y validez de estos informes subjetivos, y determinar su correlación con las variedades reportadas (cultivares) y con estimaciones de su composición química (delta-9-THC, CBD, terpenos ). Para esto analizamos un gran conjunto de datos disponibles públicamente extraídos de Leay.com donde los usuarios informaron libremente sus experiencias con cultivares de cannabis, incluidos efectos y sabores subjetivos. Este análisis se complementó con información sobre la composición química de un subconjunto de los cultivares extraídos de Psilabs.org. La estructura de este conjunto de datos se investigó mediante un análisis de redes aplicado a las similitudes por pares entre los efectos subjetivos informados y/o las composiciones químicas. Se utilizaron clasificadores Random Forest para evaluar si los sabores y efectos reportados podían identificar la especie (sativa o ínica) etiquetada. Aplicamos herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) a narrativas libres escritas por los usuarios para validar los efectos subjetivos y las etiquetas de sabor. Finalmente, exploramos la relación entre el contenido de terpenoides, la composición de cannabinoides y los informes subjetivos en un subconjunto de cultivares. Los clasificadores distinguieron entre las etiquetas de especies dadas por los usuarios como \Cannabis sativa» y \Cannabis indica» tanto usando los sabores : AUC = 0.828± 0.002 (p < 0.001); como los efectos: AUC = 0.9965 ± 0.0002 (p < 0.001) reportados. Encontramos una relación significativa entre los efectos subjetivo y las etiquetas de sabor (p < 0.05, Corregido por False Discovery Rate (FDR)); estas correlaciones agruparon los efectos reportados en tres grupos que representaron efectos desagradables, estimulantes y calmantes. El uso de etiquetas predefinidas se validó mediante la aplicación de herramientas de análisis semántico latente a revisiones escritas no estructuradas, proporcionando también temas específicos de interés de los usuarios. Los perfiles de terpenos coincidieron con las caracterizaciones perceptuales realizadas por los usuarios, particularmente para sabores-terpenos (Q = 0.324). Nuestro trabajo representa la primera síntesis basada en datos de información química y autoreportada en un gran número de cultivares de cannabis. Dado que el contenido de terpenos se hereda de manera sólida y está menos inuenciado por factores ambientales, la percepción del sabor podría representar un marcador confiable para caracterizar indirectamente los efectos psicoactivos del cannabis. Nuestra metodología ayuda a satisfacer las demandas de una caracterización confiable de cultivares en el contexto de un mercado en constante crecimiento para el cannabis medicinal y recreativo.
Laura Alethia de la Fuente ¹
Laboratorio de Neurociencia Cognitiva Computacional (COCUCO)
Departamento de Física (IFIBA)
Universidad de Buenos Aires
Miércoles 21 de Octubre
Hora 14:00 Plataforma Zoom
¹ lauralethia@gmail.com