Estudo metabolômico para descoberta de biomarcadores no soro de pacientes com doença de Parkinson
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: |
Santos, Wanderleya Toledo dos
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| Orientador(a): |
Ladvocat, Ana Cláudia Chagas de Paula
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| Banca de defesa: |
Costa, Juliana de Carvalho da
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Bueno, Paula Carolina Pires
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Ciências Farmacêuticas
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| Departamento: |
Faculdade de Farmácia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00155 https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14307 |
Resumo: | A doença de Parkinson (DP) é uma doença neurodegenerativa com etiologia complexa que afeta principalmente idosos. O diagnóstico ainda é baseado nos sintomas clínicos e as opções de tratamento são limitadas. Nesse contexto, é urgente a busca por biomarcadores que possam auxiliar no diagnóstico de maneira mais rápida e assertiva. Além disso, é importante determinar vias metabólicas afetadas para pesquisa de novas opções teraupêuticas. Portanto, o objetivo desse trabalho foi avaliar, através de estratégias metabolômicas, as variações no nível de metabólitos no soro de pacientes com DP para identificar biomarcadores para diagnóstico e as vias metabólicas reguladas. Assim, o sangue dos participantes (grupo paciente e controle) foi coletado, centrifugado e o soro retirado. Após o preparo das amostras, elas foram analisadas por cromatografia líquida de ultra eficiência (UPLC) acoplada a um espectrômetro de massas quadrupolo-tempo de voo com ionização por electrospray (ESI) (UPLC-ESIQTOF-MS). Os resultados obtidos foram processados no software MasslynxsTM e posteriormente analisados no software SIMCA-P + 12.0 para a análise de estatística multivariada supervisionada. As variáveis importantes para projeção (VIPs) mais significaticas (>2) nesta análise foram desreplicadas através da plataforma HMDB (Human Metabolome Database). Os dados também foram processados no software MS-DIAL e analisados na ferramenta online Metaboanalyst por meio do uso análises estatísticas univariadas e multivariadas, sendo consideradas os VIPs >1 para desreplicação usando o MSFINDER. Posteriormente foi feita uma análise de vias metabólicas alteradas. Através das análises estatísticas observou-se uma separação bem definida entre os grupos controle e paciente com DP e que o método analítco foi satisfatoriamente reprodutível. Foi possível desreplicar metabólitos correlacionados ao paciente e correlacionados com o grupo controle, sendo relacionado com a DP, 15(S)-HPETE, 12-KETE, ácido pipecólico e 1-liso-2- araquidonoil-fosfatidato. Também, foi possível identificar alteração nas vias de metabolismo dos esfingolipídeos, da glutationa, do ácido araquidônico, de metabolismo da cafeína, do ácido araquidônico e biossíntese de ácidos biliares primários. Portanto, os resultados permitiram apontar informações importantes sobre possíveis biomarcadores da DP e os mecanismos metabólicos envolvidos na patologia como suporte para descoberta de marcadores para o diagnóstico e alvos terapêuticos |