A bioespectroscopia como ferramenta de triagem para a fibromialgia: melhorando o diagnóstico para potencializar a funcionalidade

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Passos, João Octávio Sales
Orientador(a): Freitas, Rodrigo Pegado de Abreu
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
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 CIÊNCIAS DA REABILITAÇÃO
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30382
Resumo: O Colégio Americano de Reumatologia (ACR) apresentou em 2010 um consenso para diagnóstico da fibromialgia (FM). Porém, observou-se que mesmo com um guia de avaliação e diagnóstico existe muitos casos de subdiagnóstico ou de falsos diagnósticos. Isso se deve à falta de marcadores químicos, imunológicos ou exames específicos para a detecção da FM. Este projeto tem como objetivo utilizar da bioespectroscopia (espectroscopia no infravermelho) e técnicas multivariadas de classificação como novas tecnologias para identificação da FM utilizando apenas o plasma sanguíneo como material de análise. Trata-se de um estudo analítico transversal com 126 sujeitos com FM e 126 sujeitos saudáveis no grupo controle. Para todos os sujeitos, foram aplicados questionário sociodemográfico, coletado dados clínicos de impacto da FM, intensidade da dor, níveis de ansiedade, qualidade de vida e uma coleta de 10 ml de sangue. Para a análise do plasma sanguíneo, foi utilizado espectroscopia de reflexão total atenuada de infravermelho por transformada de Fourier (ATR-FTIR) em conjunto com técnicas quimiométricas, fornecendo uma abordagem de diagnóstico de baixo custo, rápida e precisa. Diferentes algoritmos quimiométricos foram testados para classificar os dados espectrais. O algoritmo genético com análise discriminante linear (GA-LDA) obteve os melhores resultados de diagnóstico com sensibilidade de 89,5% em um conjunto de testes externo. O modelo GALDA identificou 24 números de onda espectrais responsáveis pela separação de classes; entre estes, a Amida II (1545 cm-1) e as proteínas (1425 cm-1) foram identificadas como características discriminantes. Os dados clínicos mostram que houve diferença estatística entre os grupos nas variáveis FIQ (p = 0,0001), ansiedade (p = 0,001), dor (p = 0,0001) e qualidade de vida (p = 0,0001). Esses resultados reforçam o potencial da espectroscopia ATR-FTIR com análise multivariada como uma nova ferramenta para rastrear e detectar pacientes com FM de maneira rápida, de baixo custo, não destrutiva e minimamente invasiva.