Estudo metabolômico da urina de indivíduos com alterações glicêmicas utilizando ressonância magnética nuclear e análises multivariadas

• Autor(a) principal: Papa, Ângela Waleska Freire de Sousa
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/52118
• topic: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::NUTRICAO; Diabetes Mellitus Tipo 2; Metabolômica; Urina; Ressonância magnética nuclear

A metabolômica tem sido aplicada na investigação de mecanismos fisiopatológicos de várias doenças, como o diabetes. O perfil metabolômico é determinado em diversas matrizes biológicas, sendo a urina uma das preferidas, devido a confiabilidade e facilidade de obtenção. O objetivo do estudo foi caracterizar indivíduos com alterações glicêmicas e analisar a metabolômica da urina usando a Ressonância Magnética Nuclear (RMN 1H) como método espectroscópico e análises multivariadas. O estudo envolveu três grupos formados por pacientes com diabetes tipo 2 (DM2), pacientes com pré-diabetes (PD) e controle (C), formado por indivíduos sem alterações glicêmicas. Os participantes foram caracterizados em relação as variáveis demográficas, clínicas, de estilo de vida, perfil glicêmico e lipídico. Os espectros da urina 24h foram adquiridos a partir do RMN 1H e posteriormente os dados foram analisados pela Análise de Componentes Principais (APC), seguida da análise não supervisionada. O conjunto de sinais característicos dos metabólitos foram identificados com base nos dados de deslocamentos químicos observados nos espectros de RMN 1H, comparados com dados da literatura. Uma série de algoritmos foram testados para verificar qual modelo tinha melhor acurácia, sensibilidade e especificidade. Os valores de glicemia em jejum, HbA1c e HOMA-IR dos grupos DM2 e PD foram significativamente diferentes do grupo controle. Os grupos PD e DM2 apresentaram elevados valores de circunferência da cintura. A composição da dieta não diferiu entre os grupos e estava adequada quanto a proporção de macronutrientes, e deficiente em fibra total. O conjunto de sinais dos metabólitos baseados nos deslocamentos químicos (picos) resultou na identificação de 21 regiões características, dentre estes, destacamse a glicina, ureia, glicose, acetato, citrato e creatinina. Especificamente, cinco sinais apresentaram diferença significativa nas seguintes faixas de ppm 3,27; 3,37; 3,75; 5,90 e 9,29. Os scores de APC demonstraram separação parcial entre os grupos. O modelo GA-LDA foi o algoritmo mais responsivo para a discriminação da urina dos grupos quanto á acurácia, sensibilidade e especificidade. Aprimorar estratégias para discriminar metabólitos em determinadas condições de saúde ou doença é importante para aplicação clínica da metabolômica.