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Desvendada a linguagem da medicina tradicional chinesa

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Cientistas ingleses conseguiram decodificar a linguagem que descreve os medicamentos utilizados pela medicina tradicional chinesa, criando uma “tradução” dos seus termos típicos para a linguagem médica tradicional. A exemplo da Pedra de Roseta, que permitiu que os arqueólogos decifrassem os hieróglifos egípcios, a pesquisa gerou uma espécie de mapa que está permitindo que os cientistas compreendam a lógica por trás da manipulação das ervas naturais que está na base da milenar medicina chinesa.

Contrariando o que era dito há 50 anos atrás que esse “sistema arcaico de medicina” desapareceria em poucos anos, o trabalho mostrou que a medicina tradicional chinesa possui uma fortíssima fundamentação química. Os pesquisadores foram categóricos em afirmar que a decodificação da “linguagem” da medicina tradicional chinesa deverá impactar sensivelmente o desenvolvimento de novos medicamentos pela medicina tradicional.

Embora tenha se disseminado pelo mundo todo como uma forma de medicina alternativa, a medicina chinesa emprega uma linguagem figurada, arcaica em seus fundamentos e significados, que impedia que os cientistas compreendessem a lógica por trás de suas formulações. Para quebrar essa barreira, os cientistas ingleses analisaram os padrões de 8.411 compostos químicos de 240 ervas medicinais chinesas, relacionando-se com as categorias encontradas na medicina tradicional chinesa. Organizando suas descobertas em uma espécie de mapa das ervas medicinais, os cientistas afirmam que muitas categorias da medicina chinesa podem ser facilmente traduzidas para a terminologia médica ocidental. O grupo veneno do fogo, por exemplo, é comparável à família dos medicamentos anti-inflamatórios. Isto deverá ser altamente benéfico para a descoberta de novos medicamentos e, igualmente importante, para o entendimento de como a medicina chinesa funciona.

Bibliografia:

Phytochemical Informatics of Traditional Chinese Medicine and Therapeutic Relevance

Journal of Chemical Information and Modeling
October 11, 2007
Vol.: ASAP Article

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