Desenvolvimento de metodologias analíticas baseadas em espectrometria de massas e análise multivariada no diagnóstico da fibromialgia

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Alves, Marcelo Victor dos Santos
• Orientador(a): Lima, Kassio Michell Gomes de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM QUÍMICA
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Fibromialgia; Espectrometria de massas; Ionização por pulverização em papel; Análise multivariada
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49877

Esta tese apresenta o desenvolvimento de novas metodologias analíticas que combinam as leituras instrumentais da espectrometria de massas com classificação multivariada, na busca da diferenciação de amostras de plasma sanguíneo para detecção da fibromialgia. Dentro da execução dos trabalhos, os estudos realizados nesta tese exploraram a Espectrometria de Massas com Ionização por Paper Spray (PSI-MS) para obtenção de espectros a partir do plasma sanguíneo de pacientes com e sem a fibromialgia, e o processamento desses dados espectrais por modelos de análises multivariadas. As técnicas de classificação multivariada utilizadas representam a Análise de Componente Principal (PCA), Algoritmo de Projeções Sucessivas (SPA), Algoritmo Genético (GA), Análise de Discriminantes Linear (LDA) e quadrática (QDA) e Máquina de Vetor de Suporte (SVM) propondo modelos do tipo PCA-LDA, SPA-LDA, GA-LDA, PCA-QDA, SPA-QDA, GA-QDA, PCA-SVM, SPA-SVM e GA-SVM. Para um primeiro estudo, utilizando um total de vinte amostras, os resultados de sensibilidade e especificidade apresentaram 100% de separação entre as classes, envolvendo a técnica supervisionada SPA-LDA, além de boas classificações com outros modelos. Para um segundo estudo, as classificações obtiveram 100% de sensibilidade para o modelo PCA-LDA, com sessenta e quatro amostras, utilizando como parâmetro pacientes com sintomas relacionados a catastrofização da dor (CAT). Além deste último resultado, o segundo estudo também apresentou classificações de diferentes conjuntos de dados com amostras de pacientes com e sem a fibromialgia, relacionadas a outros sintomas comuns na doença. Outro resultado importante, presente em ambos os estudos, é a associação de variáveis selecionadas pelos modelos de classificação a classe de metabólito lisofosfatidilcolina (LysoPC), mencionada em estudos sobre biomarcadores da fibromialgia. Com isso, os resultados demonstrados sugerem a elaboração de ferramentas úteis na triagem da fibromialgia, com as vantagens de fornecer resultados rápidos, de simples operação e utilização de pequenas alíquotas de amostra de plasma sanguíneo, propiciando também um bom aporte teórico sobre a abordagem do diagnóstico da fibromialgia, demostrando a boa execução da metodologia analítica na detecção da doença.