Aplicações metabonômicas usando ressonância magnética nuclear de 1H: diagnóstico não-invasivo de câncer de próstata e urológico & classificação de oliva extra virgem de produção orgânica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: SILVA, Ronaldo Dionísio da
Orientador(a): SILVA, Ricardo Oliveira da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24852
Resumo: No presente estudo, foram construídos modelos metabonômicos baseados nos espectros de RMN para (1) o diagnóstico não-invasivo de câncer de próstata (CP), e câncer urológico (bexiga ou rim) [CB/CR]; e (2) para estudo em química dos alimentos – para discriminar amostras de azeite de oliva extra virgem frente ao seu modo de produção (Produção orgânica ou convencional). Para os estudos clínicos, foram utilizadas amostras de soro e urina. Dois modelos utilizando o formalismo LDA foram construídos para diagnosticar CP: primeiro, utilizando vinte e três amostras de soro – onze voluntários saudáveis (S) e doze de pacientes diagnosticados com CP, e o segundo modelo foram usadas dezoito amostras de urina – oito voluntários saudáveis (S) e dez diagnosticados com CP. Para diagnostico de câncer urológico, foram utilizadas dezoito amostras de urina – oito voluntários saudáveis (S) e dez diagnosticados com câncer de bexiga ou rim (CB/CR). O modelo metabonômico CP versus S, usando amostras de soro, foi construído usando quatro variáveis (bins) discriminantes, foi estatisticamente significativo (p < 0,001), com valores preditivos, positivo e e negativo (VPP e VPN) iguais a 91,7% e 100%, sensibilidade de 100% e especificidade de 91,7%, respectivamente. As variáveis discriminantes foram atribuídas às estruturas lipídicas (VLDL e LDL), ao grupo citrato e a L-histidina. O modelo CP versus S, utilizando amostras de urina e usando três variáveis discriminantes foi construído, obtendo valores de VPP e o VPN iguais a 92,3% e 100%, respectivamente. Enquanto os valores de sensibilidade e especificidade foram iguais a 100% e 87,5%, respectivamente. As variáveis discriminantes foram atribuídas a sacarídeos e a trigonelina. O modelo para diagnóstico de câncer urológico (CB/CR) foi construído usando três variáveis, resultando em 100% de classificações corretas. As variáveis discriminantes foram atribuídas a sacarídeos, trigonelina e ao grupo hipurato. Para o estudo com amostras de azeite extra virgem, foram utilizadas quarenta amostras, sendo dezesseis amostras de azeite de produção orgânica (O) e vinte e quatro amostras de produção convencional. Os modelos metabonômicos foram construídos usando o formalismo LDA, utilizando cinco variáveis discriminantes, obtendo 100% de classificação correta para as amostras orgânicas e 91,7% para amostras de azeite convencional. O poder de predição total do modelo foi de 95,0%. As variáveis discriminantes foram atribuídas aos ácidos linoleído/linolênico e ao glicerol. A estratégia metabonômica mostrou-se promissora ferramenta analítica para classificação de amostras de azeite de oliva extra virgem frente ao seu modo de produção. Todos os modelos construídos foram validados usando validação cruzada
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Dois modelos utilizando o formalismo LDA foram construídos para diagnosticar CP: primeiro, utilizando vinte e três amostras de soro – onze voluntários saudáveis (S) e doze de pacientes diagnosticados com CP, e o segundo modelo foram usadas dezoito amostras de urina – oito voluntários saudáveis (S) e dez diagnosticados com CP. Para diagnostico de câncer urológico, foram utilizadas dezoito amostras de urina – oito voluntários saudáveis (S) e dez diagnosticados com câncer de bexiga ou rim (CB/CR). O modelo metabonômico CP versus S, usando amostras de soro, foi construído usando quatro variáveis (bins) discriminantes, foi estatisticamente significativo (p < 0,001), com valores preditivos, positivo e e negativo (VPP e VPN) iguais a 91,7% e 100%, sensibilidade de 100% e especificidade de 91,7%, respectivamente. As variáveis discriminantes foram atribuídas às estruturas lipídicas (VLDL e LDL), ao grupo citrato e a L-histidina. O modelo CP versus S, utilizando amostras de urina e usando três variáveis discriminantes foi construído, obtendo valores de VPP e o VPN iguais a 92,3% e 100%, respectivamente. Enquanto os valores de sensibilidade e especificidade foram iguais a 100% e 87,5%, respectivamente. As variáveis discriminantes foram atribuídas a sacarídeos e a trigonelina. O modelo para diagnóstico de câncer urológico (CB/CR) foi construído usando três variáveis, resultando em 100% de classificações corretas. As variáveis discriminantes foram atribuídas a sacarídeos, trigonelina e ao grupo hipurato. Para o estudo com amostras de azeite extra virgem, foram utilizadas quarenta amostras, sendo dezesseis amostras de azeite de produção orgânica (O) e vinte e quatro amostras de produção convencional. 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Two models using LDA formalism were constructed to CP diagnosis: first, using twenty-three serum samples, eleven from healthy volunteers (S) and twelve from patients; the second model used eighteen urine samples – eight healthy volunteers (S) and ten from patients. For urological cancer diagnosis (CB/CR), eighteen urine samples were used – eight healthy volunteers (S) and ten diagnosed with bladder or kidney cancer. CP versus S metabonomics model, using serum samples and four discriminant variables (bins), was statistical significance (p <0.001), with positive and negative predictive values (PPV and NPV) equals to 91,7% and 100%, sensitivity equal to 100% and specificity equal to 91.7%, respectively. The discriminant variables were attributed to lipidic structures (VLDL and LDL), citrate and L-histidine. CP versus S model, using urine samples and three discriminant variables, returned PPV and NPV equal to 92.3% and 100%, respectively. While the sensitivity and specificity values were equal to 100% and 87.5%, respectively. The discriminant variables were attributed to saccharides and trigonelline. Urological cancer (CB/CR) diagnosis model, using three variables, correctly classified 100% of samples. In this study, discriminant variables were attributed to trigonelline, hippurate and saccharides. In EVOO study, we used forty samples – sixteen produced by organic agriculture system (O) and twenty-four produced by conventional one (C). Metabonomics model was built using LDA formalism and five bins, correctly classifying 100% and 91.7% of organic EVOO and conventional EVOO, respectively. Therefore, metabonomics model presented 95.0% accuracy. The most important variables for classification were assigned to linoleice/linolenic acids and glycerol. This model showed to be promising as analytical tool for classification of samples from your production mode. All metabonomics models were evaluated by Leave-One-Out-Cross-Validation (LOOCV).porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em QuimicaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessQuímicaQuímica analíticaAplicações metabonômicas usando ressonância magnética nuclear de 1H: diagnóstico não-invasivo de câncer de próstata e urológico & classificação de oliva extra virgem de produção orgânicainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdoutoradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILTESE Ronaldo Dionísio da Silva.pdf.jpgTESE Ronaldo Dionísio da Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1353https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/24852/5/TESE%20Ronaldo%20Dion%c3%adsio%20da%20Silva.pdf.jpg1947843965aceaed0df07cf2c0f96964MD55ORIGINALTESE Ronaldo Dionísio da Silva.pdfTESE Ronaldo Dionísio da Silva.pdfapplication/pdf5744365https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/24852/1/TESE%20Ronaldo%20Dion%c3%adsio%20da%20Silva.pdff3f1f36d5ae2f6d75e738dc9a04341cfMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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