https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14307
File | Description | Size | Format | |
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wanderleyatoledodossantos.pdf | PDF/A | 4.01 MB | Adobe PDF | View/Open |
Type: | Dissertação |
Title: | Estudo metabolômico para descoberta de biomarcadores no soro de pacientes com doença de Parkinson |
Author: | Santos, Wanderleya Toledo dos |
First Advisor: | Ladvocat, Ana Cláudia Chagas de Paula |
Co-Advisor: | Paula, Daniela Aparecida Chagas de |
Referee Member: | Costa, Juliana de Carvalho da |
Referee Member: | Bueno, Paula Carolina Pires |
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 |
Abstract: | Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease with a complex etiology that mainly affects the elderly. The diagnosis is still based on the clinical symptoms and treatment options are limited. In this context, it is urgent to search for biomarkers that can help in the diagnosis in a faster and more accurate way. In addition, it is important to determine affected metabolic pathways for research into new therapeutic options. Therefore, the objective of this work was to evaluate, through metabolomic strategies, the variations in the level of metabolites in the serum of patients with PD to identify biomarkers for diagnosis and the regulated metabolic pathways. Thus, the blood of the participants (patient and control group) was collected, centrifuged and the serum withdrawn. After preparing the samples, they were analyzed by ultra-performance liquid chromatography (UPLC) coupled to a quadrupole-time-of-flight mass spectrometer with electrospray ionization (ESI) (UPLC-ESI-QTOF-MS). The results obtained were processed in the MasslynxsTM software and later analyzed in the SIMCAP + 12.0 software for supervised multivariate statistical analysis. The most significant variables for projection (VIPs) (>2) in this analysis were unreplicated through the HMDB (Human Metabolome Database) platform. The data were also processed in the MS-DIAL software and analyzed in the Metaboanalyst online tool using univariate and multivariate statistical analyses, considering VIPs >1 for dereplication using the MS-FINDER. Subsequently, an analysis of altered metabolic pathways was performed. Through statistical analysis, a welldefined separation between the control and PD patient groups was observed, and that the analytical method was satisfactorily reproducible. It was possible to dereplicate metabolites correlated with the patient and correlated with the control group and being referenced with a DP, such as 15(S)-HPETE, 12-KETE, pipecolic acid and 1-lyso-2-arachidonoylphosphatidate. Also, it was possible to identify alterations in the metabolism pathways of sphingolipids, glutathione, arachidonic acid, caffeine metabolism, arachidonic acid and primary bile acid biosynthesis. Therefore, the results allowed us to point out important information about possible PD biomarkers and the metabolic mechanisms involved in the pathology as a support for the discovery of markers for the diagnosis and therapeutic targets. |
Keywords: | Doença de parkinson Metabolômica Biomarcadores Parkinson disease Metabolomic Biomarkers |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FARMACIA |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
Institution Initials: | UFJF |
Department: | Faculdade de Farmácia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Ciências Farmacêuticas |
Access Type: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Creative Commons License: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
DOI: | https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2022/00155 |
URI: | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/14307 |
Issue Date: | 1-Jun-2022 |
Appears in Collections: | Mestrado em Ciências Farmacêuticas (Dissertações) |
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