Resumen

Las plantas medicinales son una importante fuente de metabolitos secundarios, de estructuras muy diversas y con importantes propiedades farmacológicas. Estos metabolitos se originan a través de diversas rutas biosintéticas, las cuales hasta hace poco han sido exploradas de forma limitada. Los recientes avances en los métodos analíticos de alto rendimiento, la capacidad de generación de datos ómicos y el desarrollo de herramientas informáticas para su análisis e integración, han permitido descubrir las vías biosintéticas de los metabolitos activos más relevantes de origen vegetal. Dado que la demanda de compuestos medicinales aumenta con la población mundial, entender la biosíntesis completa de estos compuestos es importante para identificar y/o desarrollar fuentes alternativas y sostenibles de nuevas moléculas con actividad farmacológica. En este artículo se revisan las contribuciones de los principales enfoques ómicos en el estudio de los metabolitos bioactivos y su repercusión en el empleo de plantas medicinales en terapéutica.

Introducción

Las plantas son una fuente de diversos metabolitos especializados que se han utilizado durante miles de años por sus propiedades terapéuticas, pero también como pigmentos, aromatizantes, etc. Estos metabolitos son la herramienta principal utilizada por las plantas para adaptarse y sobrevivir en diferentes nichos ecológicos y condiciones ambientales, así como para contrarrestar las invasiones bióticas en su hábitat. Se estima que en el reino vegetal se producen entre 200.000 y 1.000.000 de metabolitos secundarios diferentes y que más de dos tercios de los fármacos constituidos por moléculas pequeñas introducidos en los últimos 20 años provienen de extractos de plantas o son derivados semisintéticos de los componentes en ellas presentes.

Los metabolitos secundarios de las plantas se caracterizan por poseer una compleja estructura química, que deriva de unidades básicas simples, lo que sugiere la participación en su formación de sofisticados mecanismos biosintéticos y procesos reguladores que han sido favorecidos y mejorados por la selección natural a lo largo del tiempo. Muchos de estos metabolitos presentan bioactividad y toxicidad contra depredadores, proporcionando una ventaja selectiva. Como se ha comentado, las plantas los sintetizan para hacer frente a cualquier amenaza a su crecimiento y supervivencia, pero estos compuestos bioactivos también son útiles para los seres humanos, ya sea por el empleo tradicional para tratar diversas enfermedades de las plantas que los producen, o como base para el descubrimiento y desarrollo de fármacos en la terapéutica moderna.

En este contexto, los enfoques basados en las tecnologías ómicas, fundamentalmente la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica, junto con las herramientas bioinformáticas disponibles para su análisis e interpretación, han supuesto un importante avance en la caracterización funcional de los genes responsables de la formación de compuestos activos y en la comprensión de los mecanismos de respuesta de los sistemas vegetales. Son fundamentales para el desarrollo de modelos metabólicos y, a su vez, ayudan a diseñar estrategias para generar sistemas bacterianos o vegetales que produzcan compuestos de interés, ampliando la investigación sobre metabolitos secundarios de plantas medicinales y, por tanto, su empleo en terapéutica.

Genómica y transcriptómica en la identificación molecular de especies

Una de las etapas más importantes del descubrimiento de fármacos de origen vegetal es la necesidad de identificar con precisión la especie de la planta de la que procede un compuesto, lo que permitirá atribuir los efectos terapéuticos del mismo a la especie vegetal correcta, evitando así la posibilidad de utilizar una fuente equivocada. Es muy frecuente que las plantas se recolecten directamente de su hábitat natural, por lo que la correcta identificación y nomenclatura son esenciales para su empleo. Para que la identificación sea inequívoca, además de la caracterización morfológica y anatómica tradicionalmente utilizadas, será necesario combinar diferentes métodos, como el análisis genético y el químico, ya que, en muchas circunstancias, los exámenes macroscópicos o microscópicos no serán aplicables, por ejemplo, cuando una preparación consista en muestras de polvo multicomponentes que han sido procesadas perdiendo la posibilidad de la identificación morfológica. Los recientes avances en las técnicas genómicas han permitido establecer un criterio de identificación preciso para las plantas y otras fuentes de productos naturales, como el código de barras del ADN o, en inglés, DNA barcoding, el cual proporciona una identificación rápida y precisa de las plantas en comparación con los métodos morfológicos y otros métodos tradicionales utilizados.

Además, las técnicas genómicas se pueden utilizar para desarrollar diferentes marcadores, incorporándolos en chips genómicos que permiten el uso de métodos de alto rendimiento en la autenticación de fuentes de productos naturales.

DNA Barcoding

Los avances en la secuenciación de ADN han impulsado el empleo del código de barras de ADN (DNA barcoding y metabarcoding) en la identificación y autentificación de plantas medicinales, que posteriormente serán utilizadas en el descubrimiento de fármacos innovadores. Se emplea para verificar una corta secuencia de ADN comparándola con una biblioteca de referencia. Si bien es cierto que la idea de utilizar secuencias de ADN específicas para la identificación rápida de especímenes no es nueva, lo que es innovador del empleo del Código de Barras de ADN es que propone usar información dentro de una misma región génica, en todos los taxones y con condiciones de secuenciación universalmente aceptadas y estandarizada, y a una relación coste-eficiencia relativamente baja. Además, el protocolo destaca la necesidad de relacionar esta información con ejemplares depositados en herbarios.

Estos métodos genómicos se basan en la diversidad de secuencias de regiones cortas y estándar de ADN (400-800 pares de bases) que permiten la identificación precisa y fiable a nivel de especie. El DNA Barcoding consiste, pues, en la utilización de una pequeña región de un gen (denominada DNA Barcode), elegida por consenso científico, para la identificación molecular de la especie; son secuencias relativamente cortas que se obtienen mediante amplificación utilizando la técnica de reacción en cadena de la Polimerasa (PCR). En plantas, se ha propuesto la utilización conjunta de dos regiones de ADN: los genes que codifican para la subunidad mayor de la enzima RuBisCo (Ribulosa-1,5-bisfosfato carboxilasa oxigenasa) (rbcl) y para la maturasa K (matK), localizados en el genoma del cloroplasto (CBOL plant working group, 2009; Consortium for the Barcode of Life), si bien, dependiendo del grupo de plantas que se desee identificar, también se emplean otros marcadores, como ITS, trnH-psbA o ycf5 o una combinación de varios de estos cinco. Combina, por tanto, los métodos basados en la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) con las técnicas de secuenciación del ADN.

Para que la técnica sea eficaz y pueda cumplir su objetivo de relacionar una muestra con una especie conocida, es imprescindible contar con bases de datos que incluyan las secuencias de estos marcadores en diferentes especies, lo que permitirá compararlas con las secuencias obtenidas tras la secuenciación y determinar así la especie con la que estamos trabajando. Por esta razón se han creado bibliotecas de libre acceso, siendo las más importantes BOLD (Barcode of Life Database), de la Universidad Guelph en Ontario, creadores de la técnica, y la Base de Datos Colaborativa Internacional de Secuencia de Nucleótidos (International Nucleotide Sequence Database Collaborative), una colaboración entre GenBank (Estados Unidos), Nucleotide Sequence Database (Europa) y DNA Data Bank (Japón). En ambos casos, para el registro de las secuencias obtenidas se deben seguir unas normas acordadas por el CBOL (Consortium for the Barcode of Life).

Desde que se estableció la técnica de DNA Barcoding, sus aplicaciones han ido en aumento e incluyen la identificación tanto de nuevas especies como de especies crípticas, es decir, sin diferencias morfológicas entre ellas y, por lo tanto, sin datos evidentes que permitan distinguirlas.

Actualmente esta técnica es utilizada tanto por la comunidad científica como por la industria para la identificación molecular, con el fin de resolver cuestiones relacionadas con taxonomía, filogenia molecular, genética de poblaciones y biogeografía, así como para evitar la recolección y el comercio ilegal de la fauna y flora silvestres.

Entre las aplicaciones recientes, cabe citar el empleo de la región ITS para identificar adulteraciones de H. perforatum o de la secuencia rbcl para autentificar especies medicinales de la familia Acanthaceae. La técnica también se ha utilizado para la identificación de especies vegetales registradas en diversas Farmacopeas, como la Británica o la Farmacopea Japonesa; por ejemplo, Amaranthus hybridus L., para la que se han utilizado la región ITS2 o la amplificación de la secuencia psbA-trnH.

Estudios realizados aplicando ADN barcoding a 100 muestras de especies vegetales utilizadas con fines medicinales confirmaron que el 59% de los productos incluían muestras de ADN no incluidas en la lista. En la misma línea, estudios realizados para distinguir entre el ginseng coreano y el americano, utilizaron la secuenciación del ADN y la información del código de barras y confirmaron que solo la región ITS es capaz de discriminar adecuadamente entre los distintos tipos de ginsengs. Los autores probaron 95 productos y concluyeron que la mitad del ginseng coreano estaba erróneamente etiquetado como ginseng americano. En cuanto a ADN-Metabarcoding, su mayor ventaja es la capacidad de identificar cada una de las especies dentro de mezclas complejas de múltiples componentes, en las que la aplicación simple del código de barras del ADN y los métodos analíticos convencionales presentan considerables limitaciones.

Una vez que la especie vegetal ha sido autentificada mediante el código de barras de ADN, se pueden desarrollar biotecnológicamente chips de ADN en los cuales se incorporarán los marcadores genómicos, proporcionando una herramienta eficaz para el genotipado. Esta expresión de los genes mediante el análisis de microarray o chips de ADN es una tecnología transcriptómica (presente en una célula o grupo de células en un momento determinado) innovadora que permite un análisis rápido y eficaz de muchas transcripciones y, por lo tanto, de las variaciones en las expresiones de múltiples genes. Se define transcriptoma como el conjunto de todas las moléculas de ARN, también llamadas tránscritos.

Estas tecnologías podrán aplicarse también para descubrir las dianas farmacológicas y dilucidar los mecanismos moleculares de los compuestos y las conexiones biológicas que subyacen a sus acciones farmacológicas y, combinadas con el screening de alto rendimiento, y junto con la disponibilidad de enormes bases de datos de compuestos, lograrán acortar el tiempo necesario en el proceso de descubrimiento y desarrollo del fármaco, desde su diseño hasta los ensayos clínicos.

Son métodos que también tienen limitaciones, pues, aunque pueden proporcionar una autentificación positiva de las especies vegetales basada en la presencia de cualquier ADN amplificable, puede haber falsos negativos si el ADN se ha degradado durante el procesado posterior a la recolección. Además, altas concentraciones de ciertos metabolitos secundarios, como polisacáridos, aceites esenciales, compuestos fenólicos, entre ellos los taninos, o alcaloides pueden interferir en la extracción de ADN o la PCR.

Finalmente, es preciso recordar que, en el contexto del control de calidad de los productos a base de plantas, el ADN barcoding y el metabarcoding no proporcionan ninguna información cuantitativa ni cualitativa de los metabolitos activos de la materia prima vegetal, por lo que su principal aplicación son los procedimientos de identificación y autentificación. Sin embargo, el uso para identificar y discernir taxones en cualquier etapa de desarrollo o procesamiento de los que se puede extraer el ADN es una ventaja esencial para ambos métodos.

Transcriptómica. Secuenciación de ARN

La secuenciación del transcriptoma o secuenciación del ARN (RNA-Seq) es una técnica de alto rendimiento, con alta sensibilidad y resolución, que se emplea para estudiar organismos, por lo que representa uno de los avances más destacados de la biología en los últimos tiempos. Es un método importante para estudiar los genomas de las plantas medicinales, que puede ayudar a analizar los genes funcionales y sus mecanismos de regulación, así como a mejorar las técnicas de selección y cultivo. La investigación y la aplicación de la secuenciación del transcriptoma se centra en el estudio de las siguientes áreas: la extracción de genes funcionales, el desarrollo de marcadores moleculares, las vías biosintéticas que originan los metabolitos secundarios y los mecanismos de desarrollo de las plantas medicinales.

En los últimos años, con los constantes avances en la tecnología de secuenciación, las herramientas de investigación del transcriptoma han evolucionado desde la tradicional plataforma de hibridación en chip a la tecnología de secuenciación de ARN (RNA-Seq), basada en la secuenciación de nueva generación (NGS), que permite la investigación tanto de los genes funcionales como de los genes expresados diferencialmente (DEGs).

Referidas a la investigación de plantas medicinales, la transcriptómica y la genómica tienen varias diferencias clave. En primer lugar, el ensamblaje del genoma es más complejo y costoso que el análisis transcriptómico y, en segundo lugar, hay que tener en cuenta que el transcriptoma se altera en función del tiempo y el espacio de observación, ya que no solo refleja las diferencias en la expresión génica en distintos puntos temporales y espaciales, sino que también incluye información sobre las vías metabólicas que conducen a la formación de los metabolitos secundarios. Diversos estudios han probado que, debido a los diferentes entornos y periodos de crecimiento de las plantas medicinales, incluso entre las mismas especies los patrones de expresión génica reflejan diferencias temporales y espaciales, lo que da lugar a patrones únicos de acumulación de principios activos: así, el transcriptoma es idóneo para identificar los genes relacionados con estos componentes activos.

Mediante el uso de técnicas novedosas, como el análisis de microarrays, es posible analizar de forma eficiente y rápida los tránscritos (secuencias de ARN). A diferencia del análisis de microarrays, el perfil del transcriptoma basado en RNA seq no requiere información genómica previa. Esto permite evaluar los mecanismos de acción de los productos naturales o compuestos aislados, así como los mecanismos moleculares a través de los cuales actúan.

Metabolómica y metabonómica en la identificación de compuestos activos

La metabonómica tiene como finalidad medir la respuesta metabólica global y dinámica de los sistemas vivos a los estímulos biológicos o a la manipulación genética; tiene por objetivo el de comprender el cambio en los sistemas multicelulares complejos a través del tiempo. La metabolómica, por su parte, busca una descripción analítica de muestras biológicas complejas y pretende caracterizar y cuantificar todas las moléculas de la muestra. Estudia, por tanto, el conjunto completo (y dinámico) de los metabolitos que se encuentran en un momento determinado en una célula, tejido u órgano. En la práctica, los términos suelen utilizarse indistintamente.

En el reino vegetal, la diversidad de metabolitos (entendido como compuesto químico o sustancia producida por el organismo) es asombrosa: baste decir que en la base de datos Dictionary of Natural Products (base de datos referencial sobre datos químicos, físicos y estructurales de Productos Naturales) se recogen hasta la fecha aproximadamente 300.000 compuestos de los cuales 200.000 son metabolitos secundarios de plantas, agrupados en 170.000 estructuras, si bien se piensa que el número total de metabolitos producidos por las plantas alcanza el millón, como se ha sugerido anteriormente.

Como hemos avanzado, la metabolómica tiene como objetivo analizar cualitativa y cuantitativamente todos los metabolitos contenidos en un organismo en un momento determinado y en unas condiciones determinadas, elaborando así su denominado perfil metabólico. Sus estrategias actuales dependen principalmente de cuatro enfoques principales: cromatografía de gases (GC-MS), cromatografía líquida (LC-MS), electroforesis capilar (CE-MS), todas ellas acopladas a espectrometría de masas, además de espectroscopia de resonancia magnética nuclear (NMR), con los recientes avances en sus aplicaciones.

La aplicación de la metabolómica en la investigación de los productos naturales comenzó casi una década después de haber sido aplicada en biomedicina y agricultura, y para ello fue decisivo la aparición de los detectores de diodo array y de HRFTMS (espectrometría de masas por transformada de Fourier de alta resolución), los cuales se acoplaron a la cromatografía líquida de alto rendimiento (HPLC).

Para la separación de los metabolitos se suele emplear Cromatografía de Gases o la Cromatografía líquida de alta eficacia (HPLC), y desde principios de este siglo, los avances en los enfoques basados en la Espectrometría de Masas (EM) o la Resonancia Magnética Nuclear (RMN) asociados a las herramientas bioinformáticas han sido decisivos para el diseño y el desarrollo de los estudios de productos naturales. Estos métodos se utilizan para investigar el contenido molecular de los sistemas biológicos con una sensibilidad y precisión sin precedentes. De tal forma que la mayoría de los estudios actuales de perfiles de metabolitos se realizan con herramientas como LC-MS de alta resolución de última generación que combinan la alta resolución de la cromatografía líquida de ultra alto rendimiento (UHPLC) con la espectrometría de masas de alta resolución para la asignación molecular. Si bien la cromatografía suele realizarse mediante la cromatografía de líquidos en fase inversa (RP), otros métodos alternativos se basan en el uso de la cromatografía de líquidos de interacción hidrofílica (HILIC) o la cromatografía de fluidos supercríticos (SFC) para la determinación de los productos naturales muy apolares o lipofílicos.

Para obtener la información precisa final sobre las estructuras que permita la identificación de los compuestos, se emplea la espectrometría de masas acoplada con bases de datos y herramientas informáticas como son Golm metabolome database y Metlin, una base de datos con 62.000 espectros que recoge más de 12.000 metabolitos.

El empleo de estas técnicas ha permitido la identificación de los compuestos responsables de la actividad farmacológica de especies como Newbouldia laevis (P.Beauv.) Seem. y Cassia abbreviata Oliv., antimaláricas, Hyptis suaveolens (L.) Poit., antiinflamatoria y antioxidante, y Panax ginseg C.A. Meyer; concretamente en este último caso, la identificación de una nueva saponina con propiedades antitumorales.

La espectrometría de masas de alta resolución (HRFTMS) y la espectroscopia de RMN se están utilizando también para desreplicar y cuantificar metabolitos conocidos frente a los nuevos productos naturales. La desreplicación combina métodos analíticos que incluyen la espectroscopía ultravioleta, la espectrometría de masas y los datos espectrales de RMN. Los datos de ultravioleta solo pueden utilizarse para el análisis y la desreplicación de los metabolitos que contienen cromóforos, mientras que con la espectrometría de masas existe el riesgo de que haya compuestos pobremente ionizados que solo sean detectables en una forma de ionización. Por ejemplo, los compuestos fenólicos y antraquinónicos se ionizan mal en la modalidad de iones positivos, pero se ionizan muy bien en la modalidad de iones negativos, mientras que lo contrario puede decirse de los alcaloides.

Tales técnicas se han utilizado también en el control de calidad en muestra comerciales como, por ejemplo, para determinar el porcentaje de los diversos componentes de la manzanilla (Matricaria recutita L.), determinar el ácido ∆9-tetrahidrocannabinólico (THC) y el ácido cannabidiólico (CBD) para discriminar entre las diferentes variedades de Cannabis sativa, y determinar los flavonoides con propiedades antidepresivas de distintos lotes del mismo proveedor de Hypericum perforatum. Adicionalmente, se ha aplicado la metabolómica para detectar adulteraciones de preparados de especies similares, por ejemplo, medicamentos antimaláricos que contenían Artemisia afra –que carece de artemisinina– en lugar de Artemisia annua, lo que puede ser fácilmente detectado por 1H-NMR. La metabolómica puede usarse incluso para analizar fluidos biológicos de individuos que han sido tratados con productos naturales más o menos complejos.

Las herramientas de fraccionamiento guiadas por la metabolómica permiten determinar con precisión los componentes activos durante el fraccionamiento de los extractos, así como predecir qué estructuras podrían ser bioactivas, lo que permitiría identificar las fracciones que se someten a purificación, con el consiguiente ahorro de tiempo y recursos durante el proceso.

También los estudios metabolómicos pueden utilizarse para proponer precursores biosintéticos que aumenten el rendimiento del principio activo. Por ejemplo, para la producción del broncodilatador efedrina, la elaboración de perfiles metabólicos específicos y los análisis bioquímicos comparativos revelaron que el benzaldehído es un importante precursor de los alcaloides fenilpropilaminícos producidos por Ephedra spp. U otro ejemplo: mediante la elaboración de perfiles metabólicos fue posible investigar la biosíntesis de tanshinonas y aumentar la expresión de una de las enzimas que intervienen en su síntesis en Salvia miltiorrhiza, concretamente la SmCPS (copalil difosfato sintasa), aumentando la producción de estos principios activos; una de las tanshinonas activas, la IIA tanshinona, ya se utiliza en terapéutica para tratar la isquemia cerebral, presentando también propiedades antiinflamatorias y antitumorales (Majolo et al., 2019).

A principios de este milenio, surgió la secuenciación genómica de alto rendimiento, lo que permitió pasar de la investigación genética pura al estudio de la función y expresión de los genes. No podemos olvidar que la capacidad de un organismo para producir metabolitos secundarios es un carácter fenotípico. Este enfoque permite el estudio indirecto de la función de los genes y la bioquímica de un organismo. Además, se puede utilizar una combinación de metabolómica y genómica para optimizar una ruta biosintética a fin producir selectivamente metabolitos secundarios biológicamente activos.

Proteómica en la validación e identificación de biomarcadores

El análisis proteómico ha surgido como un enfoque complementario a los ya mencionados genómicos y transcriptómicos, aplicado a la identificación de los mecanismos de acción de muchos productos naturales. A partir de la expresión de proteínas, su función y biosíntesis, la proteómica también puede reflejar la calidad del producto natural. Los cambios asociados con el crecimiento de la planta o en respuesta a factores ambientales se estudian utilizando técnicas proteómicas (Ghatak et al., 2017; Hashiguchi et al., 2017), como también las proteínas específicamente relevantes para el control de las vías metabólicas, permitiendo, por ejemplo, acelerar el desarrollo de los cultivos.

Así pues, la investigación proteómica tiene como objetivo comprender la expresión y las funciones de las proteínas a nivel global y requiere integrarse con otra información, como los perfiles de los genes, los ARNm y los metabolitos, para comprender plenamente el funcionamiento de los sistemas biológicos. Las tecnologías proteómicas se han utilizado para estudiar los efectos farmacológicos y los mecanismos de acción de las plantas medicinales, para identificar moléculas diana o incluso para identificar nuevos componentes bioactivos.

Un ejemplo ilustrativo es la aplicación de análisis proteómicos en investigaciones sobre Panax ginseng, utilizada en medicinas tradicionales para tratar trastornos como la diabetes, las enfermedades cardiacas, el cáncer y la neurodegeneración. Sus principios activos, los ginsenósidos, son saponinas triterpénicas que se encuentran casi exclusivamente en Panax spp. (Leung et al., 2010). Dado que el cultivo del ginseng es difícil por su largo ciclo de vida, resulta crucial comprender las vías biosintéticas por las que se originan estos compuestos (Liang et al., 2008). Los análisis proteómicos aplicados a estudios de crecimiento y desarrollo de la planta revelaron que las raíces de ginseng inician la biosíntesis de ginsenósidos cuando la planta alcanza un periodo de crecimiento lento. Esos cambios en la fisiología de las raíces demuestran la actividad temprana de las enzimas que intervienen en los procesos biosintéticos de ginsenósidos. En línea con esto, el reciente análisis proteómico de un tipo de ginseng cultivado que crece más lentamente que el ginseng silvestre, reveló que éste aumenta la biosíntesis de ginsenósidos a medida que la planta envejece. El estudio del perfil metabólico permitió establecer la correlación de los cambios energéticos en el metabolismo con el contenido de ginsenósidos (Liu et al., 2017).

La proteómica también se emplea en estudios relacionados con la actividad. Por ejemplo, también en el ginseng, estudios proteómicos han permitido establecer que existe una correlación entre la cantidad de una proteína de la familia de la 6-fosfogluconato deshidrogenasa y la actividad captadora de radicales libres de muestras de ginseng provenientes de diferentes cultivos (Kim et al., 2016).

Con respecto a las técnicas empleadas para el análisis proteómico del metabolismo secundario de las plantas medicinales, destacan entre las que han resultado más eficaces la purificación de las proteínas poco abundantes mediante la aplicación de bibliotecas combinatorias de ligandos peptídicos (CPLL) o el tratamiento de fraccionamiento de polietilenglicol (Zhang et al., 2013; Zhang et al., 2014).

Es amplia la evidencia que muestran la utilidad de las técnicas proteómicas para descubrir enzimas que son cruciales para actividades biológicas de las plantas medicinales, siendo también eficaces para estudiar las redes del metabolismo secundario y las nuevas enzimas que permanecen inexploradas. Así, ha sido aplicada al estudio del contenido en metabolitos secundarios de Catharanthus roseus, concluyendo que el mismo mejoró gracias a un incremento de la enzima 10-hidroxigeraniol oxidorreductasa, de la 1-deoxi-d-xilulosa 5-fosfato reductoisomerasa y la 5-enol-piruvilshikimato-fosfato sintasa en Lonicera japonica.

Conclusiones

Las tecnologías ómicas se han desarrollado en respuesta a la necesidad de disponer de estrategias de biología molecular para el estudio de organismos vivos (Figura 1). Aplicadas al estudio de productos naturales aportan información amplia y coherente que permite obtener compuestos bioactivos. Actualmente se aplican en diferentes etapas de la investigación de plantas medicinales, desde la estandarización, el control de calidad de las formulaciones vegetales y la identificación de los mecanismos moleculares hasta la predicción de los efectos secundarios y las interacciones con otros medicamentos. Los datos obtenidos con el empleo de estas técnicas permiten descubrir vías metabólicas y enzimas no identificadas, genes, redes de genes, nuevos metabolitos e interacciones proteína-proteína.

Los estudios sobre la biología de sistemas aplicando la genómica, la transcriptómica, la metabolómica y la proteómica a la investigación interdisciplinar de productos naturales constituyen, por tanto, una valiosa herramienta para encontrar nuevos metabolitos secundarios biológicamente activos. Albergan también potencial para mostrar las complejas respuestas farmacológicas de los preparados vegetales. Por todo ello, contribuyen a que la gran diversidad biológica de las plantas se pueda utilizar para el descubrimiento de nuevos fármacos.