Monteverdia ilicifolia : revisão de escopo dos aspectos fitoquímicos, farmacológicos e tecnológicos e desenvolvimento de método quimiométrico para sua identificação e diferenciação de espécies similares

Abstract

Resumo: Compondo a extensa flora da América do Sul, Monteverdia ilicifolia (Mart. ex Reissek) Biral, popularmente conhecida como espinheira-santa (Celastraceae), é reconhecida por seus diversos efeitos terapêuticos. A popularização desta espécie favoreceu a adulteração/falsificação, mas pouco contribuiu para o estudo e comprovação de suas propriedades medicinais. O presente estudo teve como objetivo realizar uma revisão de escopo para mapear as evidências em relação aos aspectos fitoquímicos, farmacológicos e tecnológicos envolvendo Monteverdia ilicifolia (Mart. ex Reissek) Biral. Foi também desenvolvido um método quimiométrico e de aprendizado de máquina (machine learning), para sua identificação e discriminação de espécies morfologicamente similares. A revisão abordou estudos pré-clínicos, clínicos e perspectivas tecnológicas, visando responder à questão "Quais são as evidências científicas sobre M. ilicifolia com relação aos seus aspectos fitoquímicos, farmacológicos e tecnológicos?". A pesquisa foi conduzida seguindo as diretrizes JBI (Instituto Joanna Briggs) e recomendações do PRISMA-ScR. Os artigos foram buscados nas plataformas PubMed, Scopus e Web of Science. As patentes foram extraídas das plataformas Google Patents, Espacenet, Derwent Innovations Index, e The Lens. Os estudos foram avaliados conforme os critérios de inclusão e exclusão estabelecidos. Artigos e patentes aprovados passaram por uma etapa de extração de informações, enquanto aqueles que não se adequaram foram excluídos, com os motivos de remoção justificados. Um total de 13 artigos e 3 patentes foram aprovados. Estes estudos indicam que M. ilicifolia pode ser utilizada na forma de extratos aquosos, alcoólicos e hidroalcoólicos, formulados como gel, creme, gel-creme e soluções parenterais, com doses de 0,1 a 500 mg/kg, uma a cinco vezes no dia, sendo segura até 3000 mg/kg. Suas propriedades terapêuticas incluem atividades antimicrobiana, antiulcerativa, espasmolítica, antidiarreica, anti-inflamatória, natriurética, diurética, hipotensiva e antimutagênica, sem sinais de toxicidade ou teratogeneicidade. Esses efeitos foram atribuídos aos metabólitos triterpenos, taninos, flavonoides, ácido gálico e cafeico, e outros compostos polifenólicos. Este trabalho também abordou o desenvolvimento de um método quimiométrico realizado de forma exploratória, por meio da Análise de Componentes Principais (PCA), e discriminatória, pela Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA). O estudo foi baseado em dados na forma de espectros de infravermelho médio com transformada de Fourier das folhas, pós e extratos de M. ilicifolia e espécies semelhantes utilizadas como adulterantes. Todas as espécies vegetais foram individualmente identificadas pelo método PCA, e a discriminação pelo PLS-DA foi mais eficiente para amostras de extrato, demonstrando sensibilidade, especificidade e acurácia superiores (94, 100 e 99%, respectivamente) aos demais modelos; apesar disso, os métodos também foram satisfatórios para análise de pós e folhas. Complementando a quimiometria, um modelo machine learning foi desenvolvido pela metodologia Random Forest e validação cruzada 10 Fold. Os resultados foram promissores, com alta acurácia para todas as formas de apresentação, baixo número de falsos positivos e excelentes resultados para as métricas de acurácia, Recall, precisão, F1 Score, índice Kappa e Coeficiente de Correlação de Matthews (MCC). Os modelos criados apresentam potencial de utilização em amostras comerciais, identificando adulterações e falsificações de produtos à base de espinheira-santa.

Abstract: Present on the extensive flora of South America, Monteverdia ilicifolia (Mart. ex Reissek) Biral, popularly known as espinheira-santa (Celastraceae), is recognized for its broad-spectrum healing effects. The popularization of this plant species has led to it becoming a target of adulteration/falsification, while contributing less to the study and validation of its medica properties. This study aimed to conduct a scoping review to map the evidence on the phytochemical, pharmacological, and technological aspects of Monteverdia ilicifolia (Mart. ex Reissek) Biral, as well as to develop a chemometric and machine learning method for its identification and differentiation from morphologically similar species. The review covered pre-clinical and clinical uses, and technological perspectives, with the aim of answering the question "What are the scientific evidence on M. ilicifolia in terms of its phytochemical, pharmacological, and technological aspects?". The research was conducted following the Joanna Briggs Institute guidelines and the recommendations of PRISMA-ScR. Articles were searched for in the PubMed, Scopus and Web of Science databases. Patents were extracted from the Google Patents, Espacenet, Derwent Innovations Index and The Lens databases. The studies were assessed according to the established inclusion and exclusion criteria. Approved articles and patents underwent an information extraction stage, while those that did not fit were excluded, with the reasons for their removal justified. 13 articles and 3 patents were approved and indicated that M. ilicifolia can be used in the form of aqueous, alcoholic and hydroalcoholic extracts, gel, cream, gel cream and parenteral solutions, at doses of 0.1 to 500 mg/kg, one to five times a day, with up to 3000 mg/kg being safe. Its therapeutic properties include antimicrobial, antiulcer, spasmolytic, antidiarrheal, anti-inflammatory, natriuretic, diuretic, hypotensive and antimutagenic activities, with no signs of toxicity or teratogenicity. These effects were attributed to the metabolites triterpenes, tannins, flavonoids, gallic and caffeic acid, and other polyphenolic compounds. In a second approach, this work presents chemometric analysis, which carried out in an exploratory way, using Principal Component Analysis (PCA), and in a discriminatory way, using Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA). The study was based on data in the form of Fourier transform mid-infrared spectra of the leaves, powders and extracts of M. ilicifiolia and similar species used as adulterants. All plant species were individually identified by the PCA method, and the discrimination by PLS-DA was much more efficient for extract samples, showing higher sensitivity, specificity and accuracy (94, 100 and 99%, respectively) than the other models; despite this, the method were also satisfactory for powders and leaves. Complementing the chemometrics approach, the machine learning model was developed using the Random Forest methodology and 10 Fold cross-validation. The results were promising, with high accuracy for all forms of presentation, a low number of false positives and excellent results for the metrics of accuracy, recall, precision, F1 Score, Kappa index and Matthews Correlation Coefficient (MCC). The models created have the potential to be used in commercial samples, identifying adulteration and counterfeiting of products based on espinheira santa.