Estudo metabônico de pacientes portadores de osteoporose pós-menopausa

CAPESNo intuito de contribuir com o diagnóstico de doenças do metabolismo ósseo, como a osteoporose, foram realizadas análises espectroscópicas de Ressonância Magnética Nuclear de Hidrogênios (RMN-H¹) do soro do sangue de pacientes a fim de traçar, junto com a quimiometria, um perfil metabonômico capaz de separar grupos portadores de doença, daqueles saudáveis. Foram coletadas 78 amostras de mulheres pós menopausadas, divididas em três grupos, controle (CO), osteoporose (OST) e osteopenia (OPN). Os espectros obtidos foram pré processados e os resultados foram tratados estatisticamente através de técnicas quimiométricas. O modelo obtido conseguiu separar os três grupos analisados, através do formalismo LDA (Análise de Discriminante Linear) com uma exatidão de 88%, especificidade de 88,5% e sensibilidade de 88%. Os metabólitos significativos identificados através dos gráficos dos loadings e do VIP (Variable Importance in the Projection) foram: alantoína, lactato, lipídios insaturados e carboidratos. Alterações nesses metabólitos são relacionadas com as vias de metabolismo dos lipídios, de carboidratos e de aminoácidos, algumas das quais envolvem o sistema oxidante do metabolismo. O modelo metabonômico proposto conseguiu separar os grupos portadores de doença (OST e OPN) do grupo controle, através da análise de componentes principais (PCA) com variância explicada 67,2% com duas componentes principais (PC), chegando a 86,2% considerando cinco PC’s; o grupo de osteopenia foi distinguido do grupo osteoporose usando o método estatístico Projeções Ortogonais para Análise Discriminante de Estruturas Latentes (OPLS-DA) que obteve Q2=0.41, R2Y=0.87 e p<0,01. Os parâmetros clínicos foram avaliados quanto a sua influência no modelo e apenas os dados de densitometria óssea tiveram valor estatístico (p<0,05), como esperado. Também foi apresentada uma correlação entre os metabólitos do soro e a presença de osteoporose, um achado relevante para aplicação na clínica médica, uma vez que fraturas podem ser prevenidas quanto mais cedo forem diagnosticadas as perdas de massa óssea.To contribute to the diagnosis of diseases of bone metabolism, such as osteoporosis, spectroscopic analyzes of the serum of patients were carried out in order to draw a metabomic profile capable of separating disease-carrying groups from those who are healthy.The 78 (voluntary) samples selected were divided into three groups: control (CO), osteoporosis (OST) and osteopenia (OPN); and analyzed individually through the Hydrogen Nuclear Magnetic Resonance (H- NMR). The spectra obtained were pre-processed and the results were treated statistically by chemometric techniques. The obtained model was able to separate the three analyzed groups through the formalism LDA (Analysis of Linear Discriminants) with an accuracy of 88%, specificity of 88.5% and sensitivity of 88%, these results were considered very good for the model. The significant metabolites identified through the loadings and VIP graph were: allantoin, lactate, unsaturated glycerides and glycines. Changes in these metabolites are related to lipid, carbohydrate and amino acid metabolism pathways, some of which involve the oxidizing system. The proposed metabolic model was able to separate the disease - bearing groups (OST and OPN) from the control group through the principal components analysis (PCA) with variance explained of 67.2% already in the first two main components (PC), reaching 86, 2% up to the 5th PC; the osteopenia group was distinguished from the osteoporosis group using the orthogonal formalism of the partial least squares discriminant analysis (OPLS- DA) with Q2 = 0.41, R2Y = 0.87 and p <0.01. The clinical parameters were evaluated for their influence on the model and only the bone densitometry data had statistical value (p