Metabonômica e Metabolômica do exposoma por RMN

• Processo: 24/21942-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Química - Química Orgânica
• Pesquisador responsável: Ljubica Tasic
• Beneficiário: Glenda Santos de Oliveira
• Instituição Sede: Instituto de Química (IQ). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/24069-3 - Do biomonitoramento ao reconhecimento de assinaturas do exposoma humano visando antecipar riscos para uma saúde contínua, AP.TEM
• Assunto(s): Métodos bioanalíticos Biomarcadores Ressonância magnética nuclear Atenção à saúde
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: bioanalítica | biomarcadores | Exposoma | Qumiometria | Ressonância Magnética Nuclear | Saúde humana | Ressonância magnética nuclear

Resumo

O exposoma abrange todas as exposições às quais um indivíduo é submetido desde a concepção até a morte. Este trabalho visa identificar perfis metabólicos de populações submetidas a váriostipos de exposições, relacionadas ao aumento de riscos à saúde e diferenças regionais. Serão utilizadas análises metabolômicas emetabolômicas baseadas em RMN de soro e urina e subsequente aplicação de técnicas de análise estatística multivariada. A metabolômica propõe que mudanças nas concentrações demetabólitos endógenos em resposta a distúrbios em um organismo podem ser identificadas como uma impressão digital do distúrbio. A metabolômica busca uma descrição analítica de amostras biológicas complexas e visa caracterizar e quantificar todas as pequenas moléculas em uma amostra. Como a resposta da análise de RMNé um espectro muito complexo, devido ao número de substâncias presentes nos biofluidos, para observar as diferenças entre as amostras é necessário aplicar técnicas quimiométricas à matriz de dados, para identificar padrões e classificar as amostras. Será realizada uma análise exploratória de dados para observar o comportamento natural dos dados; reconhecer amostras anômalas e verificar se as amostras têm uma tendência natural de se agrupar nas classes de interesse. Técnicas de análise classificatória serão utilizadas para construir modelos capazes de diferenciar as amostras dos diferentes grupos. Validação cruzada e validação externa serão realizadas para avaliar: o caráter representativo dos dados utilizados para produzir o modelo, o número de variáveis ¿¿necessárias para caracterizar o conjunto de dados e a capacidade do modelo de prever amostras desconhecidas. Finalmente, os biomarcadores serão identificados pela interpretação dos sinais cruciais para a discriminação dos grupos de amostras, com base na literatura e bancos de dados.