| Summary: | Orientadora : Profª. Drª. Francinete Ramos Campos === Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas. Defesa: Curitiba, 22/02/2017 === Inclui referências : f. 91-98 === Área de concentração: Insumos, medicamentos e correlatos === Resumo: Baccharis possui cerca de 354 espécies distribuídas exclusivamente no continente americano. O gênero é classificado em 21 seções onde está presente a seção Caulopterae, constituída por espécies conhecidas como "carqueja", utilizadas popularmente no tratamento de problemas gastrointestinal. Estas apresentam como principal característica a presença de caules alados, muito similares morfologicamente, sendo por isso coletadas indiscriminadamente. Baccharis trimera (Less.) DC. é a única presente na Farmacopeia Brasileira e na Relação Nacional de Plantas Medicinais de Interesse ao SUS (RENISUS). Devido à dificuldade de identificação da espécie até mesmo por taxonomistas, ações para garantir a autenticação da mesma são necessárias. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um método por espectroscopia de infravermelho associada a quimiometria para a discriminação entre amostras de Baccharis trimera de outras espécies da seção Caulopterae. Para isso, amostras de 36 B. trimera, 29 Baccharis articulata (Lam.) Pers., 11 Baccharis junciformis DC., 14 Baccharis milleflora (Less.) DC., e 16 Baccharis myiriocephala DC. foram pulverizadas para a obtenção dos espectros de infravermelhos médio (MIR) e próximo (NIR). Inicialmente, Análises de Componentes Principais (PCA) utilizando os espectros nas regiões MIR e NIR de todas as amostras foram realizadas para avaliar a possível discriminação entre as espécies (gráfico de scores) e as variáveis responsáveis pelas discriminações (gráfico de loadings). Posteriormente, foram construídos modelos utilizando Análises Discriminantes por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) para classificação das amostras de Baccharis. Para isso 74% das amostras (conjunto de calibração) foram utilizadas para a construção do modelo, e cerca de 26% para a validação externa. Na PCA das amostras houve discriminação entre as espécies separadamente e simultaneamente, entretanto quando analisado as amostras de B. trimera e B. myriocephala houve apenas uma separação parcial. Os modelos de classificação (PLS-DA) foram eficientes na predição das amostras de Baccharis durante a validação externa, destacando os que foram utilizados a região NIR, que apresentou 100% de acertos. Entretanto, quando aplicado para amostras de B. myriocephala, somente uma amostra foi classificada como falso-positiva. Os modelos validados foram aplicados na análise de 36 amostras comerciais, que foram classificadas na sua maioria como B. myriocephala, espécie não recomendada pela farmacopeia brasileira. Em suma, o método desenvolvido por espectroscopia de infravermelho próximo demonstrou-se eficiente na discriminação e na classificação de amostras de Baccharis. Por ser uma técnica rápida, com mínimo preparo de amostra e reprodutível, pode ser utilizada na rotina do controle de qualidade de B. trimera, promovendo assim uma maior segurança para o paciente na utilização dessa planta. Palavras-chave: Baccharis trimera. Espectroscopia de infravermelho. Quimiometria. PCA. PLS-DA. === Abstract: Baccharis has about 354 species distributed exclusively in the American continent. The genus is classified into 21 sections where Caulopterae section is present, species in this section are known as "carqueja", popularly used in the treatment of gastrointestinal diseases. These have as main characteristic the presence of winged stems, very similar morphologically, being collected indiscriminately. Baccharis trimera (Less.) DC. is the only one present in the Brazilian Pharmacopoeia and in the National Relation of Medicinal Plants of Interest to SUS (RENISUS). Due to the difficulty of identifying these species even by taxonomists, actions to ensure authentication is required. In this sense, the present work had as objective the development of a method by infrared spectroscopy associated to chemometrics for the discrimination between samples of Baccharis trimera and of others species of the section. For this, samples of 36 B. trimera, 29 Baccharis articulata (Lam.) Pers., 11 Baccharis junciformis DC., 14 Baccharis milleflora (Less.) DC., and 16 Baccharis myriocephala DC. were sprayed to obtain the medium (MIR) and near (NIR) infrared spectra. Initially Principal Component Analysis (PCA) using the spectra in the MIR and NIR regions of all samples was performed to evaluate possible species discrimination (scores plot) and the variables responsible for the discriminations (loadings plot). Subsequently, models were constructed using Discriminant Analysis by Partial Least Squares (PLS-DA) to classify the Baccharis samples. For this, 74% of the samples (calibration set) were used for the construction of the model, and about 26% for the external validation. In the PCA of the samples there was discrimination between the species separately and simultaneously, however, only partial a separation was obtained between B. trimera and B. myriocephala samples. The classification models (PLS-DA) were efficient in predicting the Baccharis samples during the external validation, highlighting those that were used in the NIR region, which presented 100% correct answers. However, when applied to B. myriocephala samples, only one sample was classified as falsepositive. The validated models were applied in the analysis of 36 commercial samples, which were classified in the majority as B. myriocephala, species not recommended by the Brazilian pharmacopoeia. In short, the method developed by near-infrared spectroscopy proved to be efficient in discriminating and classifying Baccharis samples. Because, it is a fast technique with minimal sample preparation and reproducible, it can be used in the quality control routine of B. trimera, thus promoting greater safety for the patient in the use of this plant. Keywords: Baccharis trimera. Infrared Spectroscopy. Chemometrics. PCA. PLS-DA.
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