De este modo se encuentran investigaciones en torno al efecto bactericida del extracto etanólico del botoncillo —Acmella repens— sobre Porphyromona gingivalis (Benalcázar, Cabrera y Balseca, 2016), o que observan el efecto bacteriostático del extracto de semillas de cacao (Theobroma cacao L.) sobre el crecimiento de Streptococcus mutans (Mariani, Jaimes y Fernández, 2010).
Asimismo, cabe mencionar estudios sobre la utilización de la medicina natural y tradicional en pacientes con procesos ortodóncicos que padecían afecciones de la mucosa oral (Barrera Miclín y Kindelán Barrera, 2014), así como en aplicaciones estomatológicas (Puig Capote, Rodríguez Gutiérrez, Tan Suárez, Espeso Nápoles y Barciela Calderón, 2009), en lesiones inflamatorias bucales (Rodríguez et al., 2014) y de actividad antifúngica contra la candidiasis oral (Abílio et al., 2014). Además, el uso de los productos naturales también se ha aplicado para evaluar el efecto en otras anomalías a nivel de salud. De este modo se ha registrado, por ejemplo, su efecto antioxidante (Mercado-Mercado, Carrillo, Wall-Medrano, López-Díaz y Álvarez-Parrilla, 2013), su contribución a la reducción del colesterol (Arroyo et al., 2007), su actividad antihipertensiva (Arroyo et al., 2008), entre otros, que en muchos casos van asociado al uso etnobotánico. En ese contexto, las plantas, y en especial las medicinales, serán objeto de estudio para muchos investigadores, por diversas razones que podemos resumir en el diagrama 4.
Diagrama 4. Razones para el estudio de las plantas medicinales
Fuente: elaboración propia con base en Bermúdez, Oliveira-Miranda y Velásquez (2005).
Importancia del uso etnobotánico
Los reportes del uso etnobotánico de plantas son el resultado de diversas formas de adquirir la información (consenso de informantes, ubicación subjetiva, sumatoria de usos, etc.), las cuales denotan (o evidencian) la utilización diversa (en medicina folclórica) de las plantas en Colombia. De este uso merecen destacarse aplicaciones de las plantas como alimento, combustible, material de construcción, elementos farmacológicos, entre otras (Marín-Corba, Cárdenas-López y Suárez-Suárez, 2005).
Este conocimiento etnobotánico y de la actividad biológica lleva a considerar al recurso vegetal, concretamente el de Santa Marta, mediante una revisión selectiva de su actividad biológica, como fuente potencial de compuestos que podrían ensayarse con fines fitofarmacológicos. Ineludiblemente, esto implica abordar diferentes actividades como la antimicrobiana (antibacteriana, antifúngica y antiviral), la antioxidante, la antiinflamatoria, entre otras. Ahora bien, cabe notar que la investigación etnobotánica integra un concepto amplio e implica el desarrollo diferentes etapas para su desarrollo, tal como se ilustra en el diagrama 5.
Diagrama 5. Etapas del estudio etnobotánico
Fuente: elaboración propia con base en Rodríguez, Valdés, Hernández y Soria (2019).
Herramientas tecnológicas en la predicción de la actividad biológica
Los conocimientos obtenidos a partir de la actividad biológica están soportados, en muchos casos, por herramientas tecnológicas. Una de ellas es el PASS (del inglés Prediction of Activity Spectra for Biologically Active Substances) (Filimonov et al., 2014), un recurso en la web que permite, con base en la estructura (plana o con estereoquímica definida), predecir el espectro de actividad biológica de compuestos orgánicos. Con esta herramienta es posible predecir más de 4.000 tipos de actividades biológicas, entre las que se incluyen los efectos farmacológicos, los mecanismos de acción, los efectos tóxicos y adversos, la interacción con enzimas metabólicas y transportadoras, la influencia en la expresión génica, etc.
En PASS, (Pa) se refiere a la probabilidad de actividad, mientras que (Pi) expresa la probabilidad de inactividad. Para efectos de interpretación de los datos obtenidos de la herramienta y la predicción de las diferentes actividades biológicas, se consideran representativos dos valores de relación Pa vs. Pi: Pa>Pi=0,3 y Pa>Pi=0,7. Ahora bien, aunque en el texto nos referiremos a una sola herramienta (PASS), es preciso mencionar que existen otros recursos tecnológicos para la predicción de actividad biológica que varían en el grado de sensitividad, como se ve en el diagrama 6.
Diagrama 6. Herramientas bioinformáticas comunes para la predicción de actividad biológica
Fuente: elaboración propia.
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