Detecção e caracterização de biomarcadores voláteis em indivíduos com patologias oncológicas

Com a realização deste trabalho, pretendeu-se traçar o perfil padrão da composição volátil típico de fluidos biológicos (urina) de indivíduos sem patologia oncológica (grupo de controlo) comparando-os com os de pacientes (grupo com patologia oncológica). As amostras de urina de ambos os grupos foram analisadas por microextracção em fase sólida em modo de headspace acoplada à espectrometria de massa (HS-SPME-GC/qMS). Com o intuito de aumentar a eficiência de extracção da SPME, foram optimizados alguns parâmetros com influência no processo extractivo, nomeadamente o tipo de fibra, o tempo e a temperatura de extracção. Assim sendo, foram testadas e comparadas seis fibras comercialmente disponíveis, polidimetilsiloxano (PDMS, 100 m), poliacrilato (PA, 85 m), carboxeno-polidimetilsiloxano (CAR/PDMS, 75 m), carbowax-divinilbenzeno (CW/DVB, 65 m), divinilbenzeno-carboxen-polidimetilsiloxano (DVB/CAR/PDMS, 50/30 m) e polidimetilsiloxano-divinilbenzeno (PDMS/DVB, 65 m). A influência do tempo (30, 45, 60 e 75 min) e temperatura (30, 50 e 60 ºC) de extracção foram optimizados de modo a obter uma melhor eficiência de extracção dos compostos voláteis presentes nas amostras de urina. Os melhores resultados foram obtidos usando a fibra carboxeno-polidimetilsiloxano (CAR/PDMS, 75 m), com uma velocidade de agitação de 800 rpm durante 75 min a uma temperatura de 50 ºC. Para os dois grupos em estudo, foram identificados 80 compostos voláteis pertencentes a diversas famílias químicas, nomeadamente, aldeídos, cetonas, derivados benzénicos, compostos terpénicos, ácidos orgânicos, compostos furânicos, compostos sulfurados, fenóis voláteis, ésteres, álcoois superiores e derivados do naftaleno. Os compostos maioritários pertencentes aos grupos analisados foram a 4-heptanona, a 2-pentanona, a acetona, a 2-butanona, o 1(2- furanil)etanona, o 3-metil-3-fenil-2-propenal, o 3,4-dimetilbenzaldeído, o decanal, o dissulfureto de dimetilo, o metanotiol, o 2-metoxitiofeno, o 4-metil-fenol, o p-tert-butil-fenol, o 2,4-bis(1,1- dimetiletil)fenol, o fenol, o m-cimeno, o p-cimeno, o tolueno, o 1-etil-3,5-diisopropilbenzeno, o 2,6-dimetil-7-octen-2-ol, a D-carvona, o vitispirano I e o vitispirano II. O teste One-Way ANOVA foi aplicado aos resultados com o intuito de verificar se existiam diferenças significativas entre os grupos avaliados (Controlo e Oncológico), sendo o dissulfureto de dimetilo, o 2-metoxitiofeno, e o p-cimeno estatisticamente significativos. A aplicação da análise multivariável às amostras de urina das diferentes patologias permitiu diferenciá-las no qual se obteve 81,02% da variância total.A aplicação da análise multivariável às amostras de urina das diferentes patologias permitiu diferenciá-las no qual se obteve 81,02% da variância total. A patologia de Hodgkin é influenciada pelas variáveis heptanal e o 2-metil-3-fenil-2-propenal. O Controlo é afectado essencialmente pelas variáveis p-cimeno, 1,4,5-trimetilnaftaleno e o dissulfureto de dimetilo. O Cólon é influenciado pelo 4-metilfenol, anisole e 1,2-dihidro-1,1,6-trimetil-naftaleno. O 1-octanol e a 3-heptanona influenciam, essencialmente as patologias da Mama e Leucemia.

Avaliação de nova estratégia extrativa, baseada em NTDs, combinada com dados de análise cromatigráfica e quimiométrica para a deteção de biomarcadores de diferentes tipos de cancro

A elevada incidência e mortalidade mundiais associadas ao cancro justificam o desenvolvimento e implementação de estratégias eficazes e não-invasivas conducentes a um diagnóstico precoce. Neste contexto, pretendeu-se avaliar a performance de uma metodologia inovadora, a microextração por “needle trap” (NTME), na extração de metabolitos voláteis (VOMs) da urina de pacientes oncológicos com diferentes tipos de cancro - cólon, pulmão e mama, e de indivíduos saudáveis, com a finalidade de identificar um conjunto de VOMs potenciais biomarcadores dos diferentes tipos cancros em estudo. De modo a maximizar a eficiência da extração dos VOMs, foram otimizados diferentes parâmetros experimentais, nomeadamente a natureza do sorvente, a temperatura, o tempo de equilíbrio, o volume de headspace, a força iónica, o pH do meio e o volume e a agitação da amostra. Usando como sorvente o DVB/Car1000/CarX, os melhores resultados foram obtidos com 4 mL de urina acidificada (pH= 2), 20% NaCl, 40 mL de headspace e 40 min de equilíbrio a 50 °C. Foi ainda avaliada a estabilidade dos VOMs no sorvente até 72 h após a extração. Nos quatro grupos em estudo foram identificados, por GC-MS, 259 VOMs pertencentes a diversas famílias químicas, nomeadamente cetonas, compostos sulfurados, furânicos e terpénicos. A matriz de dados obtida para cada grupo em estudo foi submetida a análise discriminante, usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS-DA), que resultou em clusters distintos diferenciadores de cada grupo. A aplicabilidade do modelo foi avaliada através do método de classificação SIMCA (modelagem suave e independente de analogias de classe), com elevadas taxas de classificação, sensibilidade e especificidade. Este foi o primeiro estudo usando NTME para o estabelecimento do padrão volatómico da urina. Os resultados obtidos revelam-se muito promissores originando perfis voláteis de maior expressividade, mais completos e abrangentes, que os obtidos usando metodologias de referência.

Avaliação de compostos com actividade inibidora da glicoproteína-P

A resistência a múltiplos fármacos é um grande problema na terapia anti-cancerígena, sendo a glicoproteína-P (P-gp) uma das responsáveis por esta resistência. A realização deste trabalho incidiu principalmente no desenvolvimento de modelos matemáticos/estatísticos e “químicos”. Para os modelos matemáticos/estatísticos utilizamos métodos de Machine Learning como o Support Vector Machine (SVM) e o Random Forest, (RF) em relação aos modelos químicos utilizou-se farmacóforos. Os métodos acima mencionados foram aplicados a diversas proteínas P-gp, p53 e complexo p53-MDM2, utilizando duas famílias: as pifitrinas para a p53 e flavonóides para P-gp e, em menor medida, um grupo diversificado de moléculas de diversas famílias químicas. Nos modelos obtidos pelo SVM quando aplicados à P-gp e à família dos flavonóides, obtivemos bons valores através do kernel Radial Basis Function (RBF), com precisão de conjunto de treino de 94% e especificidade de 96%. Quanto ao conjunto de teste com previsão de 70% e especificidade de 67%, sendo que o número de falsos negativos foi o mais baixo comparativamente aos restantes kernels. Aplicando o RF à família dos flavonóides verificou-se que o conjunto de treino apresenta 86% de precisão e uma especificidade de 90%, quanto ao conjunto de teste obtivemos uma previsão de 70% e uma especificidade de 60%, existindo a particularidade de o número de falsos negativos ser o mais baixo. Repetindo o procedimento anterior (RF) e utilizando um total de 63 descritores, os resultados apresentaram valores inferiores obtendo-se para o conjunto de treino 79% de precisão e 82% de especificidade. Aplicando o modelo ao conjunto de teste obteve-se 70% de previsão e 60% de especificidade. Comparando os dois métodos, escolhemos o método SVM com o kernel RBF como modelo que nos garante os melhores resultados de classificação. Aplicamos o método SVM à P-gp e a um conjunto de moléculas não flavonóides que são transportados pela P-gp, obteve-se bons valores através do kernel RBF, com precisão de conjunto de treino de 95% e especificidade de 93%. Quanto ao conjunto de teste, obtivemos uma previsão de 70% e uma especificidade de 69%, existindo a particularidade de o número de falsos negativos ser o mais baixo. Aplicou-se o método do farmacóforo a três alvos, sendo estes, um conjunto de inibidores flavonóides e de substratos não flavonóides para a P-gp, um grupo de piftrinas para a p53 e um conjunto diversificado de estruturas para a ligação da p53-MDM2. Em cada um dos quatro modelos de farmacóforos obtidos identificou-se três características, sendo que as características referentes ao anel aromático e ao dador de ligações de hidrogénio estão presentes em todos os modelos obtidos. Realizando o rastreio em diversas bases de dados utilizando os modelos, obtivemos hits com uma grande diversidade estrutural.

Caracterização e isolamento de compostos bioactivos do fungo Laurobasidium lauri (Madre de louro)

Os objectivos deste trabalho consistiram em desenvolver um método de separação eficaz e reprodutível de modo a isolar as lactonas sesquiterpénicas - dehidrocostus e costunolida - de extractos do fungo parasita da espécie Laurus novocanariensis - Laurobasidium lauri; em testar os compostos relativamente às suas capacidades antioxidantes e bioactivas - citotoxicidade e alelopatia - e em obter uma quantidade considerável destas lactonas de modo a enviar para laboratórios em parceria para realização de testes de actividade anticancerígena in vitro (Instituto Canário de Investigação em Cancro), de antituberculose in vivo (Instituto politécnico Nacional, México), de actividade anti-inflamatória in vivo (UNIVALI, Brasil) e de actividade anti-ulcerativa in vivo. Neste trabalho foi possível isolar 116 mg de lactona costunolida com 97% de pureza através do fraccionamento do extracto de Madre de Louro em hexano pela técnica de cromatografia em coluna aberta com sistema de eluentes Hexano:Acetato de etilo (50:0 – 43:7 mL), procedendo à sua identificação por HPLC-MS e RMN 13C, não tendo sido possível atingir o mesmo objectivo para a lactona dehidrocostus. O extracto de Madre de Louro em Metanol demonstrou ser a amostra com maior poder antioxidante relativamente aos teste de ABTS, DPPH e FRAP, enquanto o extracto em Diclorometano apresentou maior poder antioxidante no teste do β-caroteno/ácido linoléico. No que toca aos ensaios biológicos, o extracto de madre de louro em hexano foi o que apresentou um valor de DL50 mais baixo (0,1mg/mL) representando assim maior poder de toxicidade perante as larvas de camarão (Artemia salina).