Marcadores biomoleculares e vias de sinalização em processos neoplásicos

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Tavares, Paula Cristina Brigido
• Orientador(a): Goulart Filho, Luiz Ricardo
• Banca de defesa: Janahú, Lila Teixeira de Araújo , Ferreira Junior, Álvaro , Paschoal, Vânia Del' Arco , Salgado, Claudio Guedes
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Imunologia e Parasitologia Aplicadas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Espectrômetro massas; Metabolômica; Hanseníase; Diagnóstico; Hansen's disease; Diagnosis; Mass spectrometer; Metabolomics
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA MOLECULAR E DE MICROORGANISMOS; CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::MICROBIOLOGIA::MICROBIOLOGIA APLICADA
• Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33304; http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.62

A hanseníase ainda representa um problema de saúde pública no Brasil e no mundo. Essa doença, causada pelo Mycobacterium leprae, afeta principalmente a pele e o sistema nervoso periférico. Atualmente sintomas clínicos são utilizados para o diagnóstico desta doença, no entanto, ainda não existe um diagnóstico laboratorial rápido e confiável. O diagnóstico precoce da hanseníase e estratégias de monitoramento de populações sob risco de adoecer é um desafio para eliminação. Esse estudo buscou identificar as mudanças no perfil metabólico induzido no soro de pacientes PB e MB. Nesse estudo foram utilizados amostra de soro de indivíduos portadores das diferentes formas de hanseníase (PB = 42, MB = 39) bem como de indivíduos sadios (controles, n=37). A análise do perfil metabolômico foi analisado no sistema de HPLC acoplado a um espectrômetro de massas do tipo quadrupolo-tempo-de-vôo. O perfil metabólico permitiu identificar 14 metabólitos diferencialmente expressos entre o grupo PB e controle. Da mesma forma, 14 metabólitos foram expressos de forma distinta entre o grupo MB e controle; 4 metabólitos diferencialmente expressos foram responsáveis pela diferença entre o grupo PB e MB. Ainda, utilizando o algoritmo de classificação Random Forest, foi possível diferenciar os grupos de doentes e não doentes com acurácia de 98,62 %. Esses metabólitos devem ser validados para que essas moléculas possam ser utilizadas como biomarcadores não só para classificar as formas clínicas, mas também para avaliar a progressão da doença ou serem utilizados como alvos terapêuticos.