Metabonômica baseada em RMN como ferramenta para discriminação de grãos de soja irradiados & diagnóstico de hepatites e fibrose hepática

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: BARROS, Carlos Jonnatan Pimentel
• Orientador(a): SILVA, Ricardo Oliveira da
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Quimica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Química analítica; Hepatite viral; Quimiometria
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25579

Neste trabalho, foram construídos modelos metabonômicos baseados na espectroscopia de ressonância magnética nuclear de hidrogênio (RMN de ¹H) e no emprego de técnicas de análise estatística multivariada para: discriminação entre grãos de soja expostos à radiação gama, com fins fitossanitários, e aqueles não irradiados; investigar e diferenciar portadores de hepatites virais (do tipo B ou C) de voluntários saudáveis; e classificar pacientes com hepatite C crônica, em função do grau de fibrose hepática. Para o trabalho usando grãos de soja, os extratos clorofórmicos dos mesmos foram analisados por RMN de ¹H e os modelos PCA e PLS-DA evidenciaram separação entre os grupos de amostras irradiadas e não irradiadas. Na validação cruzada total, o modelo PLS-DA apresentou uma exatidão de 100%, R² de 0,973 e Q² de 0,958. As variáveis discriminatórias mais importantes foram δ 1,57 e 1,62 ppm, que estão relacionadas aos grupos metilênicos β-carboxila de ésteres e dos ácidos carboxílicos livres, respectivamente. Nos estudos de casos de hepatites, foram analisados por RMN de ¹H amostras de soro e urina de pacientes portadores de hepatite B ou C e de voluntários saudáveis. Os modelos usando PCA ou PLS-DA construídos com o intuito de discriminar os três grupos analisados não apresentaram distinção entre os grupos. No entanto, para a discriminação entre o grupo dos pacientes com hepatites (B ou C) e o grupo controle, foram observadas tendências de separação nos modelos de PCA e PLS-DA, utilizando-se soro ou urina. Os melhores resultados foram obtidos usando amostras de soro. Na validação cruzada total, para o melhor modelo usando o formalismo PLS-DA apresentou exatidão de 80,2%, R² de 0,365 e Q² de 0,192. O formalismo LDA também foi utilizado e o modelo com as amostras de soro apresentou os melhores resultados, com sensibilidade de 92,3%, especificidade de 69,2%, valor preditivo positivo de 88,2% e valor preditivo negativo de 78,3%. Por fim, foram analisadas amostras de soro de pacientes com hepatite C crônica e diagnóstico de grau de fibrose, provenientes de dois grupos: amostras coletadas em Recife/PE e no Rio de Janeiro/RJ. Os modelos metabonômicos foram criados de forma a discriminar os diferentes graus de fibrose: fibrose avançada (F3 e F4) x fibrose não-avançada (F0, F1 e F2); fibrose significativa (F2, F3 e F4) x fibrose não-significativa (F0 e F1). Para as amostras de Recife/PE, usando o formalismo LDA, foram encontrados valores de exatidão maiores que 95%, em todos os modelos, utilizando validação cruzada. Amostras pertencentes ao grupo de fibrose intermediária (F2) foram encontradas a partir dos dois modelos anteriores com sensibilidade de 100%. As análises por PLS-DA também mostraram clara separação entre os grupos, e foram validadas por validação cruzada e teste de permutação. Para as amostras do Rio de Janeiro/RJ, as análises por LDA e PLS-DA mostraram resultados semelhantes. Os modelos construídos mostraram que a estratégia metabonômica pode ser empregada em diferentes segmentos, como agroindústria e medicina, com eficiências semelhantes.