Optimización de la extracción de cannabinoides de Cannabis Sativa L. asistido por ultrasonido, en tres regiones del Perú.

• Autores: Delgadillo Perez, Yacnehs Crisman, Pascual Baldeon, Jacoba Erika
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/10084
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/10084
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Cannabis sativa L., ultrasonido, polinomio de segundo orden, extracción; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

Cannabis sativa L., es una planta psicoactiva utilizada con fines recreativos y medicinales desde la antigüedad. En muchos países se están legalizando los medicamentos a base de cannabis. El contenido de compuestos bioactivos son muchos, entre los que el THC y el CBD son los cannabinoides más estudiados porque son los que han demostrado, según los estudios, tener una fuerte influencia en los efectos de la producción medicinal en derivados del cannabis. Por tal el propósito de estudio es optimizar los parámetros de tiempo, amplitud y concentración de, metanol sobre el rendimiento y volumen de THC y CBD de Cannabis sativa L. en tres departamentos del Perú a diferentes alturas (JUNÍN, AYACUCHO, HUÁNUCO), utilizando la superficie respuesta como metodologia. Las muestras de inflorescencias de Cannabis sativa L. fueron colectadas de los diferentes departamentos del Perú (JUNÍN, AYACUCHO y HUÁNUCO), se realizó la extracción favorecida con ultrasonido teniendo como variables independientes la concentración, tiempo y amplitud de metanol, y como variables dependientes el rendimiento y Contenido de THC y CBD. La cuantificación de THC y CBD se realizó por HPLC, y para evaluar el efecto de las variables y optimización del proceso se utilizó el diseño compuesto central. Se realizó el análisis de varianza (ANOVA) para cada una de las respuestas con un intervalo de confianza del 95% para determinar diferencias significativas dentro de las medias en función de la probabilidad o “P value” (P < 0,05). Finalmente, se optimizó el diseño de los predictores para valores óptimos de las respuestas en base a la función de deseabilidad después de probar el modelo para determinar su importancia y confiabilidad. Resultados. Los resultados obtenidos muestran que los datos se ajustan bien al modelo. La optimización mostró que las condiciones óptimas de extracción fueron 100% de amplitud, 20 minutos y 96 % de metanol. Con estos parámetros, se cuantificaron las muestras de Ayacucho, Junín y Huánuco.