Técnicas de separación avanzada para la obtención sostenible de extractos con potencial uso cosmético o farmacéutico a partir de plantas aromático-medicinales

Uno de los mayores retos a los que actualmente los países desarrollados se enfrentan es al excesivo impacto generado sobre el medio ambiente por el ser humano. Este excesivo impacto genera tal insostenibilidad que ha provocado una crisis social y ecológica sin precedentes lo que ha hecho necesaria la búsqueda de alternativas sostenibles en la producción, fomentada por la creciente conciencia social, y las mayores exigencias legales requeridas para desarrollar procesos cada vez más sostenibles tanto para el ser humano como para el medio ambiente. Sectores como el farmacéutico, el cosmético o el agroalimentario deben lidiar con exigencias aún mayores que el resto debido a que sus productos están enfocados hacia el uso humano. En consonancia con estos hechos, existe una reorientación de las preferencias de los consumidores hacia el uso de recursos naturales como ingredientes para la fabricación de productos cosméticos o medicinales, lo que hace que el interés por los extractos vegetales siga aumentando y las industrias busquen bioactivos naturales que sean seguros, a la vez que eficaces y rentables.Las plantas aromático-medicinales, en especial las pertenecientes a las familias de las lamiáceas y asteráceas, son importantes para las industrias farmacéuticas y cosméticas por su alto contenido en metabolitos secundarios con un gran rango de bioactividades. Es por ello que, dentro del marco de la Circularidad Económica, este tipo de plantas puede ayudar a la diversificación de cultivos permitiendo un aprovechamiento máximo de recursos. Por otro lado, la aplicación de técnicas supercríticas supone sin duda una mejora en la creación de productos comerciales de corte natural y sostenible. En los últimos años, estas técnicas están siendo ampliamente desarrolladas para el procesado de plantas aromático-medicinales al objeto de obtener y concentrar metabolitos secundarios, entre los que presentan un papel muy destacado los compuestos fenólicos por su alto valor terapéutico y cosmético.En base a la problemática y a las oportunidades señaladas, el objetivo general planteado en esta tesis es estudiar la viabilidad del uso de extractos sostenibles, obtenidos mediante tecnologías supercríticas a partir de plantas aromático-medicinales que, por sus propiedades, sean susceptibles de ser incorporados en formulaciones cosméticas y que además resulten de interés en el sector farmacéutico. Para alcanzar este fin, se estableció una metodología procedimental, experimental y teórica mediante una selección adecuada de materiales, técnicas experimentales, modelos computacionales y, en su caso, adaptación de protocolos.En primer lugar se seleccionaron aquellas plantas aromático-medicinales: i) ricas en compuestos fenólicos que destaquen por su actividad antioxidante y por su alta demanda industrial, como lo son los ácidos clorogénico, cafeico, ferúlico y rosmarínico, ii) idóneas para uso cosmético y farmacéutico y iii) adaptadas al territorio. Salvia officinalis L., Calendula officinalis L., Melissa officinalis L. y Jasonia glutinosa (L.) D.C. fueron las plantas seleccionadas para elaborar este trabajo y que cumplen sobradamente los requisitos establecidos. Para garantizar el cumplimiento de las exigencias en la preparación de formulados ecológicos, se estableció un protocolo de trazabilidad basado en el Reglamento 178/2002, Sistema de Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control (APPCC) y la Norma ISO 22000. Además, fue necesaria la elaboración de fichas técnicas y de seguridad para los extractos obtenidos en cumplimiento de las normas UNE-EN ISO 21149:2017, ISO 17516:2014 e ISO 16212:2017.En la obtención de extractos ricos en los compuestos fenólicos mencionados, se emplearon dos tecnologías sostenibles supercríticas, a saber, extracción con CO2 supercrítico (SCE) y Fraccionamiento Supercrítico Antidisolvente (SAF), para, respectivamente, eliminar los compuestos lipídicos y concentrar los compuestos activos. Tras la deslipidización del material vegetal, la concentración de los ácidos clorogénico, cafeico, ferúlico y rosmarínico mediante SAF se apoyó en el diseño experimental para poder evaluar estadísticamente la influencia de la presión y el caudal de CO2 en el proceso. En concreto, se utilizó una Metodología de Superficie de Respuesta (RSM) basada en un Diseño Central Compuesto (CCD) que permitió estudiar y optimizar las condiciones de trabajo dentro de unos rangos prefijados de 80-160 bar y 10-60 g/min y manteniendo temperatura, concentración y flujo de la alimentación constantes (40 ¿C, 3% en peso y 0.45 mL/min, respectivamente). Además, se implementó una metodología para la identificación y cuantificación de los activos estudiados mediante HPLC-PDA que detectó ácido clorogénico en salvia, caléndula y jasonia; ácido cafeico en salvia, caléndula y melisa; ácido rosmarínico en salvia y melisa y ácido ferúlico en caléndula.En general, el proceso SAF permitió recuperar hasta el 95% del material de alimentación, del cual la mayor parte se recogió en la cámara de precipitación (valores comprendidos entre el 47% y el 77%). Esta fracción de cámara, libre de disolventes, resultó enriquecida en un 40% (valor promedio) en los activos de interés. Los ácidos rosmarínico y ferúlico fueron retenidos en esta fracción, mientras que los ácidos cafeico y clorogénico presentaron un reparto que depende ya no solo de las condiciones experimentales, sino también de la naturaleza del extracto de alimentación propio de cada planta.El análisis estadístico de los resultados de concentración mediante SAF y cuantificación de activos permitió obtener, para cada una de las especies vegetales y dentro del intervalo estudiado, las condiciones óptimas de presión y caudal de CO2, condiciones que resultaron ser próximas a 150 bar y 20 g/min. En cuanto a la metodología computacional, se seleccionaron tres herramientas: i) modelos QSAR/COSMO-RS, ii) permeabilidad en piel in silico y iii) screening inverso, a fin de, respectivamente, establecer una relación entre la estructura molecular y la actividad antioxidante, estudiar el comportamiento de los activos seleccionados en un modelo de piel computacional y localizar dianas de interés farmacológico sobre las que interaccionan estos mismos activos.Se desarrollaron dos modelos QSAR/COSMO-RS que correlacionaron el denominado perfil ¿ y la actividad antioxidante de un grupo de moléculas fenólicas seleccionadas que constituyeron el conjunto de entrenamiento. Los modelos se diferenciaron en la partición del perfil ¿ de la molécula, en 4 y 10 áreas. Se encontró un mejor ajuste para el modelo de 10 áreas, si bien ninguno de ellos consiguió ajustar suficientemente los datos del conjunto de validación consecuencia, muy posiblemente, de la escasez de datos bibliográficos con calidad contrastable. Pese a ello, la herramienta resulta prometedora para realizar una preselección de activos con actividad antioxidante.Para el estudio de permeabilidad en piel de los compuestos fenólicos se utilizó el modelo computacional propuesto por Schwöbel et al. que fue implementado con el software COSMOtherm. Las permeabilidades obtenidas para los activos de interés mostraron que todos ellos quedaban retenidos en las capas de la epidermis y por tanto resultaban aptos y seguros para su posible uso cosmético y que la metodología empleada era consistente con la de otros modelos preexistentes.La aplicación de la herramienta online Similarity Ensemble Approach (SEA), basada en el principio de similitud química, pese a su sencillez, permitió localizar posibles bioactividades asociadas a los activos y por tanto prever sus posibles usos farmacéuticos. Jasonia glutinosa, por su contenido en ácido clorogénico, se postula como una especie interesante para investigaciones futuras.En resumen, el presente estudio asienta las bases metodológicas para el desarrollo de futuros trabajos que tengan como finalidad la implementación de formulados con una perspectiva ecológica y sostenible dentro de la industria cosmética, farmacéutica o alimentaria. De hecho, gracias a las aportaciones de este trabajo se ha conseguido generar los ingredientes activos que formaron parte de la formulación final de la crema hidratante facial para el proyecto SPAGYRIA (Interreg-POCTEFA), que fue evaluada y certificada por la Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des Produits de Santé (ANSM-Francia).<br /

Obtención de extractos de Lavandula stoechas subsp. luisieri (Portugal) y determinación de su actividad antioxidante.

Lavandula stoechas subsp. luisieri es una planta aromática que se encuentra en la mitad sur de la Península Ibérica. Utilizada para tratamientos terapéuticos, en la industria cosmética y en perfumería. Debido a los problemas que hay actualmente en España de desertificación y sequías, su cultivo gracias a su adaptabilidad y baja necesidad hídrica, supondría una alternativa a la actual agricultura intensiva insostenible. En el presente trabajo se ha realizado un estudio del poder antioxidante de extractos y sus fracciones (hojas y flores por separado) de L. luisieri. El extracto etanólico (maceración a temperatura ambiente) fue sometido a un proceso de fraccionamiento supercrítico antidisolvente (SAF) utilizando CO2 a temperatura de 40 ºC y una presión de 115 bar. Para determinar la actividad antioxidante de los diferentes extractos se siguió el método del radical libre DPPH•, habiéndose encontrado una mayor capacidad antioxidante en los extractos etanólicos y su fracción de cámara frente a la fracción obtenida en el colector contiguo a cámara (espurgo). Finalmente, se completó el estudio mediante la determinación, por separado, de polifenoles y flavonoides totales en los diferentes extractos y fracciones, observándose generalmente un mayor contenido de polifenoles y flavonoides en los extractos etanólicos y de cámara frente a espurgo

Suitability of faecal near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) predictions for estimating gross calorific value

A total of 220 faecal pig and poultry samples, collected from different experimental trials were employed with the aim to demonstrate the suitability of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) technology for estimation of gross calorific value on faeces as output products in energy balances studies. NIR spectra from dried and grounded faeces samples were analyzed using a Foss NIRSystem 6500 instrument, scanning over the wavelength range 400-2500 nm. Validation studies for quantitative analytical models were carried out to estimate the relevance of method performance associated to reference values to obtain an appropriate, accuracy and precision. The results for prediction of gross calorific value (GCV) of NIRS calibrations obtained for individual species showed high correlation coefficients comparing chemical analysis and NIRS predictions, ranged from 0.92 to 0.97 for poultry and pig. For external validation, the ratio between the standard error of cross validation (SECV) and the standard error of prediction (SEP) varied between 0.73 and 0.86 for poultry and pig respectively, indicating a sufficiently precision of calibrations. In addition a global model to estimate GCV in both species was developed and externally validated. It showed correlation coefficients of 0.99 for calibration, 0.98 for cross-validation and 0.97 for external validation. Finally, relative uncertainty was calculated for NIRS developed prediction models with the final value when applying individual NIRS species model of 1.3% and 1.5% for NIRS global prediction. This study suggests that NIRS is a suitable and accurate method for the determination of GCV in faeces, decreasing cost, timeless and for convenient handling of unpleasant samples

Validation of two discriminant strategies applied to NIRS data spectra for detection of animal meals in feedstuffs

For developing qualitative or quantitative applications with spectroscopic data, such as near infrared spectroscopy (NIRS), different methodologies have been proposed in the mathematical statistical and computer science literature. Useful chemometrical alternatives have emerged, such as support vector machines (SVM), widely used for modeling multivariate and non-linear systems. These methods are usually compared using the classification performance and the success of results. The aim of the present work was to develop and validate a robust, accurate and fast discriminant methodology based on NIRS data to detect presence of animal meals in feedstuffs. A linear method, modified partial least square (PLS) analysis and one non-linear method (SVM) were studied. Results showed that modified PLS model allows obtaining coefficients of determination for cross validation around 0.97. Applying SVM strategy no false negatives were detected during training step. With both strategies the lowest percentage of misclassified samples on external validation was achieved with SVM, 0% with certified standard samples containing from 0.05% to 4% of animal meals. These results show SVM strategy as a robust method of classification for detecting animal meals in feedstuffs using NIRS methodology.Para el desarrollo de aplicaciones cualitativas o cuantitativas con datos espectroscópicos, como los obtenidos mediante espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), se han propuesto diferentes metodologías basadas en la estadística matemática y la literatura informática. Entre las alternativas quimiométricas, han surgido las máquinas de vectores soporte (SVM), ampliamente utilizadas para el modelado no linear de sistemas de múltiples variables. Estos métodos quimiométricos de clasificación se evalúan en base al porcentaje de aciertos. El objetivo del presente trabajo ha sido desarrollar y validar una metodología sólida, discriminante, precisa y rápida haciendo uso de la información NIRS para detectar la presencia de harinas animales, prohibidas en piensos compuestos para determinadas especies. Para ello, se evaluaron dos estrategias quimiométricas diferentes, un método lineal modificado basado en mínimos cuadrados parciales y un método de análisis no lineal basado en máquinas de vectores soporte. Los resultados mostraron que el modelo modificado PLS permite obtener coeficientes de determinación para la validación cruzada en torno a 0,97. En lo referente al SVM, con esta estrategia no se detectó ningún falso negativo. Con ambas estrategias el porcentaje más bajo de la clasificación errónea de las muestras en una validación externa se logró con SVM, 0% utilizando muestras patrón certificadas con un contenido en harinas animales entre el 0,05% y el 4%. Los resultados obtenidos han demostrado que la estrategia SVM es el método más robusto de clasificación para la detección de harinas animales en piensos mediante metodología NIRS