Diagnóstico rápido de COVID-19 em amostras de urina utilizando a MasSpec Pen
dc.contributor.advisor | Eberlin, Marcos Nogueira | |
dc.contributor.author | Santos, Alicia Camacho dos | |
dc.date.accessioned | 2023-03-22T17:34:33Z | |
dc.date.available | 2023-03-22T17:34:33Z | |
dc.date.issued | 2023-02-02 | |
dc.description.abstract | A COVID-19 é uma doença respiratória causada pelo vírus SARS-CoV-2, que se disseminou rapidamente gerando uma crise em escala global. A testagem em massa e diagnóstico na fase inicial da doença são medidas necessárias no combate da disseminação do vírus. Atualmente, o teste padrão ouro para diagnóstico da doença é a técnica de reação em cadeia da polimerase de transcrição reversa em tempo real (RT-qPCR, do inglês reverse transcription- quantitative polymerase chain reaction), o qual possui limitações em relação a sensibilidade, disponibilidade de insumos e até tempo prolongado de realização. Nesse contexto, torna-se relevante o desenvolvimento de novos testes que permitam a obtenção do diagnóstico de modo confiável e rápido. O objetivo desse projeto foi identificar assinaturas moleculares para o diagnóstico da COVID-19 em amostras de urina, utilizando o sistema MasSpec Pen acoplado a um espectrômetro de massas. Foram analisadas 236 amostras de urina por esse sistema, sendo 133 amostras de pacientes hospitalizados com sintomas da COVID-19 e 103 amostras de voluntários saudáveis. Para análise estatística dos dados, foi usada regressão LASSO (método de regressão penalizado, para seleção de variáveis) e o recurso de validação cruzada leave-one out. O classificador estatístico foi construído com base nos perfis de metabólitos das amostras de pacientes hospitalizados com diagnóstico positivo pelo teste de RT-qPCR, e voluntários assintomáticos com resultados negativo. Obteve-se parâmetros de sensibilidade de (100% e 89%), especificidade (100% e 96%), e acurácia (100% e 94%) nos conjuntos de treinamento e validação, respectivamente. O modelo também foi testado em dois conjuntos de amostras retidas, compostos por amostras de pacientes internados com sintomas da COVID-19 mas com diagnóstico negativo (N=23), e amostras que não atenderam aos critérios do período de coleta em relação ao início dos sintomas e data da coleta do swab para o RT-qPCR (N=71). Esses dados sugerem a análise da urina com a MasSpec Pen e Espectrometria de massas como uma metodologia promissora para diagnóstico rápido da COVID-19, com poucas etapas de pré processamento, sem a necessidade de reagentes caros e com elevada sensibilidade e especificidade. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31883 | |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | espectrometria de massas | pt_BR |
dc.subject | massspec pen | pt_BR |
dc.subject | COVID-19 | pt_BR |
dc.subject | urina | pt_BR |
dc.subject | perfil molecular | pt_BR |
dc.subject | diagnóstico | pt_BR |
dc.title | Diagnóstico rápido de COVID-19 em amostras de urina utilizando a MasSpec Pen | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
local.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/9866858833240787 | pt_BR |
local.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7374550471600366 | pt_BR |
local.contributor.board1 | Silva, Cecília de Carvalho Castro e | |
local.contributor.board1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6889517148629242 | pt_BR |
local.contributor.board2 | Porcari, Andréia de Melo | |
local.contributor.board2Lattes | http://lattes.cnpq.br/4316994561535186 | pt_BR |
local.description.abstracten | COVID-19 is a respiratory disease caused by the SARS-CoV-2 virus, which has spread rapidly, generating a global crisis. Large-scale testing and early diagnosis of the disease are necessary measures to combat the virus' spread. Currently, the gold standard test for diagnosing the disease is the reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR) technique, which has limitations in terms of sensitivity, availability of supplies, and even prolonged completion time. In this context, the development of new tests that allow the diagnosis to be obtained in a reliable and fast way becomes relevant. This project aimed to identify molecular signatures for COVID-19 diagnosis in urine samples using the MasSpec Pen system coupled to a mass spectrometer. Two hundred thirty-six urine samples were analyzed by this system, 133 samples from hospitalized patients with symptoms of COVID-19, and 103 samples from healthy volunteers. LASSO regression (penalized regression method, for variables selection) and the leave-one-out cross-validation feature were used for statistical data analysis. The statistical classifier was constructed based on the metabolite profiles of samples from hospitalized patients with positive diagnoses in the RT-qPCR test and asymptomatic volunteers with negative results. Parameters of sensitivity of (100% and 89%), specificity (100% and 96%), and accuracy (100% and 94%) were obtained in the training and validation sets, respectively. The model was also tested on two sets of retained samples, composed of samples from hospitalized patients with COVID-19 symptoms but with a negative diagnosis (N=23), and samples that did not meet the collection period criteria regarding the onset of symptoms and date of collection of the swab for RT-qPCR (N=71). These data suggest urine analysis with the MasSpec Pen and Mass Spectrometry as a promising methodology for rapid diagnosis of COVID-19, with few pre-processing steps, without the need for expensive reagents, and with high sensitivity and specificity. | pt_BR |
local.keywords | mass spectrometry | pt_BR |
local.keywords | masspec pen | pt_BR |
local.keywords | COVID-19 | pt_BR |
local.keywords | urine | pt_BR |
local.keywords | molecular profile | pt_BR |
local.keywords | diagnosis | pt_BR |
local.publisher.country | Brasil | |
local.publisher.department | Escola de Engenharia Mackenzie (EE) | pt_BR |
local.publisher.initials | UPM | |
local.publisher.program | Engenharia de Materiais e Nanotecnologia | pt_BR |
local.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA | pt_BR |
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