Estudo realizado por pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e publicado no último dia 6 na Revista Scientific Reports (Group Nature) realizou a análise de amostra de plasmas sanguíneos de mulheres gestantes, com o objetivo de identificar biomoléculas envolvidas no Diabetes Mellitus gestacional (DMG). Os resultados demonstram, pela primeira vez, o potencial da espectroscopia combinada com a análise multivariada como uma ferramenta de triagem para detecção de GDM rápida e de baixo custo.
O diabetes mellitus gestacional (DMG) é um desequilíbrio hiperglicêmico reconhecido pela primeira vez durante a gravidez e afeta até 22% das gravidezes em todo o mundo – 7% das gestantes brasileiras, trazendo consequências materno-fetais negativas em curto e longo prazo. Para melhor caracterizar o GDM em gestantes, 100 amostras de plasma sanguíneo (50 GDM e 50 gestantes saudáveis do grupo controle) foram submetidas à espectroscopia de infravermelho com transformada de Fourier de reflexão total atenuada (ATR-FTIR). A pesquisa usou abordagens quimiométricas, incluindo algoritmos de seleção de características associados a análise discriminante, como Análise Discriminante Linear (LDA), Análise Discriminante Quadrática (QDA) e Máquinas de Vetor de Suporte (SVM).
Uma análise exploratória inicial dos dados por Análise de Componentes Principais (PCA) mostrou uma tendência de separação entre os dois grupos, que foram então classificados por algoritmos supervisionados. De modo geral, os resultados obtidos pela Análise Discriminante Linear de Algoritmo Genético (GA-LDA) foram os mais satisfatórios, com acurácia, sensibilidade e especificidade de 100%. As características espectrais responsáveis pela diferenciação do grupo foram atribuídas principalmente nas regiões 1500 a 1800 cm-1 do espectro.
Fonte: UFRN
