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Abstract(s)
ABSTRACT - Background and Goals: A novel coronavirus strain, SARS-CoV-2, emerged in late 2019, generating a viral epidemic. This new, highly transmissible strain outnumbered both SARS and MERS in terms of affected people. Symptoms of the novel virus included fever, cough, and chest pain, as well as dyspnea and bilateral lung infiltration in severe instances. Due to the relevance of the COVID pandemic, this thesis aims to develop a predictive model for the outcome of COVID-19 critically ill patients, in Intensive Care Unit (ICU) based on a metabolomic serum analysis, acquired by Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) and liquid chromatography coupled to mass spectrometry (LC-MS). Methods: Two assay groups were analyzed based on Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy and liquid chromatography associated with mass spectrometry (LC-MS). The first experiment aimed to evaluate the influence of two distinct metabolite extraction techniques on the samples' metabolome, namely methanol and acetonitrile: methanol:water solvent mixture on 6 patients. It was conducted prediction for the outcome of these patients as well as the evaluation of the sera’s metabolic profile with FTIR spectroscopic and LC-MS data. The second experiment used a larger patient sample size (n=24) and evaluated the serum metabolome extracted with acetonitrile:methanol:water protocol based on the patient’s condition, non-ventilated discharged from ICU (n=8), ventilated and deceased in ICU (n=8), and ventilated discharged from ICU (n=8), along with the development of an outcome prediction model, using metabolite analysis. Results: Methanol as a solvent for metabolite extraction resulted in extracting a higher content of lipids in comparison with acetonitrile:methanol:water solvent mixture, which resulted in a higher peptide output. On the first assay, based on FTIR spectroscopy, with was possible to predict the patients’ survivability with an Area Under the Curve (AUC) of 0.98 and a CA of 0.97 regardless of the extraction method for the first assay. In the second assay, metabolites were extracted based on the acetonitrile:methanol:water protocol. For FTIR spectral data, prediction algorithms achieved a CA of 0.85 for the prediction between non-ventilated and ventilated discharged patients, 0.85 for the distinction between non-ventilated discharged and ventilated deceased patients, and 0.77 for the distinction between ventilated discharged and ventilated deceased patients. Based on LC-MS data, it was possible to achieve CA’s of 1.00 when predicting the ventilation status between discharged patients and for non-ventilated discharged patients and outcome between non-ventilated and ventilated patients, and 0.96 for distinction between ventilated discharged patients and ventilated deceased patients. Conclusions: The metabolome extraction from serum based on acetonitrile:methanol:water protocol enabled to prediction of the outcome and condition regarding ventilation of COVID-19 patients in the ICU. These results were obtained by two different techniques, FTIR spectroscopy and LC-MS. Therefore, serum metabolomics presented as a useful technique that could significantly contribute to better management of critical patients, such as the ones with severe status of COVID-19. Irrespective of the positive results obtained with the algorithms for predicting patient outcomes, it is crucial to note that the study samples were quite small. As a conclusion, further research is necessary to confirm the results of this study.
RESUMO - Introdução e Objetivos: Uma nova estirpe de coronavírus, SARS-CoV-2, surgiu no final de 2019, o que gerou um surto pandémico. Esta nova variante altamente transmissível superou tanto a SARS quanto a MERS em termos de pessoas infetadas. Os sintomas deste novo vírus incluem febre, tosse e dor torácica, assim como dispneia e infiltração pulmonar bilateral em casos graves. Devido à relevância da pandemia COVID, esta tese tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo para o prognóstico de doentes críticos COVID-19 com base em análise metabolómica por espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espectrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS) Métodos: Dois grupos de ensaio foram analisados com base em espectrometria de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espetrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS). A primeira experiência visou avaliar a influência de duas técnicas de extração de metabolitos no metaboloma das amostras, nomeadamente metanol e a mistura de solvente de acetronitrilo:metanol:água em 6 doentes. Foi realizada a previsão para o desfecho da doença para estes doentes assim como a avaliação do perfil metabólico do soro com recurso à espectroscopia FTIR e LC-MS. A segunda experiência utilizou uma dimensão de doentes superior (n=24) e avaliou o metaboloma das amostras de soro extraídas com acetonitrilo:metanol:água com base no estado dos doentes, sem necessidade de ventilação e com alta da UCI (n=8), ventilados e com óbito na UCI (n=8) e ventilados com alta da UCI (n=8), juntamente com o desenvolvimento de um modelo de previsão para o desfecho da doença com os resultados da análise do metaboloma. Resultados: O metanol como solvente para a extração de metabolitos resultou na extração de um perfil mais lipídico quando comparado com a mistura de solventes de acetonitrilo:metanol:água que teve um perfil mais peptídico. No primeiro ensaio, com base na espectroscopia FTIR, foi possível prever a sobrevivência dos pacientes com uma área sob a curva (AUC) de 0,98 e uma Precisão de Classificação (CA) de 0,97, independentemente do método de extração. No segundo ensaio, foram extraídos metabolitos com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água. No que diz respeito aos dados espectrais FTIR, os algoritmos de previsão atingiram um CA de 0,85 para previsão entre doentes não ventilados e ventilados ambos com alta da UCI, 0.85 entre doentes não-ventilados com alta e doentes ventilados com óbito na UCI, e 0.77 entre doentes ventilados com alta UCI e doentes ventilados com óbito na UCI. Com base em dados de LC-MS, foi possível obter CA's de 1,00 para a previsão entre doentes não ventilados e ventilados com alta UCI e também para doentes não ventilados e ventilados com óbito na UCI, e CA de 0.96 para a distinção entre pacientes ventilados com alta e ventilados com óbito na UCI. Conclusões: A extração do metaboloma do soro com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água permitiu prever o desfecho da doença e a condição em relação à ventilação de pacientes com COVID-19 em contexto de UCI. Esses resultados foram obtidos por duas técnicas diferentes, espectroscopia FTIR e LC-MS. A metabolómica do soro apresentou-se como uma técnica útil que pode contribuir significativamente para uma melhor gestão de pacientes críticos, como os em estado grave de COVID-19. Independentemente dos resultados positivos obtidos com os algoritmos de previsão, é crucial notar que as amostras do estudo foram pequenas. Conclui-se a necessidade de continuar a pesquisa de modo a corroborar os resultados deste estudo.
RESUMO - Introdução e Objetivos: Uma nova estirpe de coronavírus, SARS-CoV-2, surgiu no final de 2019, o que gerou um surto pandémico. Esta nova variante altamente transmissível superou tanto a SARS quanto a MERS em termos de pessoas infetadas. Os sintomas deste novo vírus incluem febre, tosse e dor torácica, assim como dispneia e infiltração pulmonar bilateral em casos graves. Devido à relevância da pandemia COVID, esta tese tem como objetivo desenvolver um modelo preditivo para o prognóstico de doentes críticos COVID-19 com base em análise metabolómica por espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espectrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS) Métodos: Dois grupos de ensaio foram analisados com base em espectrometria de infravermelho por transformada de Fourier (FTIR) e espetrometria de massa acoplada a cromatografia líquida (LC-MS). A primeira experiência visou avaliar a influência de duas técnicas de extração de metabolitos no metaboloma das amostras, nomeadamente metanol e a mistura de solvente de acetronitrilo:metanol:água em 6 doentes. Foi realizada a previsão para o desfecho da doença para estes doentes assim como a avaliação do perfil metabólico do soro com recurso à espectroscopia FTIR e LC-MS. A segunda experiência utilizou uma dimensão de doentes superior (n=24) e avaliou o metaboloma das amostras de soro extraídas com acetonitrilo:metanol:água com base no estado dos doentes, sem necessidade de ventilação e com alta da UCI (n=8), ventilados e com óbito na UCI (n=8) e ventilados com alta da UCI (n=8), juntamente com o desenvolvimento de um modelo de previsão para o desfecho da doença com os resultados da análise do metaboloma. Resultados: O metanol como solvente para a extração de metabolitos resultou na extração de um perfil mais lipídico quando comparado com a mistura de solventes de acetonitrilo:metanol:água que teve um perfil mais peptídico. No primeiro ensaio, com base na espectroscopia FTIR, foi possível prever a sobrevivência dos pacientes com uma área sob a curva (AUC) de 0,98 e uma Precisão de Classificação (CA) de 0,97, independentemente do método de extração. No segundo ensaio, foram extraídos metabolitos com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água. No que diz respeito aos dados espectrais FTIR, os algoritmos de previsão atingiram um CA de 0,85 para previsão entre doentes não ventilados e ventilados ambos com alta da UCI, 0.85 entre doentes não-ventilados com alta e doentes ventilados com óbito na UCI, e 0.77 entre doentes ventilados com alta UCI e doentes ventilados com óbito na UCI. Com base em dados de LC-MS, foi possível obter CA's de 1,00 para a previsão entre doentes não ventilados e ventilados com alta UCI e também para doentes não ventilados e ventilados com óbito na UCI, e CA de 0.96 para a distinção entre pacientes ventilados com alta e ventilados com óbito na UCI. Conclusões: A extração do metaboloma do soro com base no protocolo acetonitrilo:metanol:água permitiu prever o desfecho da doença e a condição em relação à ventilação de pacientes com COVID-19 em contexto de UCI. Esses resultados foram obtidos por duas técnicas diferentes, espectroscopia FTIR e LC-MS. A metabolómica do soro apresentou-se como uma técnica útil que pode contribuir significativamente para uma melhor gestão de pacientes críticos, como os em estado grave de COVID-19. Independentemente dos resultados positivos obtidos com os algoritmos de previsão, é crucial notar que as amostras do estudo foram pequenas. Conclui-se a necessidade de continuar a pesquisa de modo a corroborar os resultados deste estudo.
Description
Mestrado em Engenharia Biomédica
This work was supported by Instituto Politécnico de Lisboa grant IDI&CA/IPL/2020/NephoMD/ISEL and the FCT grant DSAIPA/DS/0117/2020 - PREMO - Predictive Models of COVID-19 Outcomes for Higher Risk Patients Towards a Precision Medicine.
This work was supported by Instituto Politécnico de Lisboa grant IDI&CA/IPL/2020/NephoMD/ISEL and the FCT grant DSAIPA/DS/0117/2020 - PREMO - Predictive Models of COVID-19 Outcomes for Higher Risk Patients Towards a Precision Medicine.
Keywords
COVID-19 Espectroscopia de infravermelho com transformada de Fourier Espectrometria de massa Cromatografia líquida Metabolómica Biomarcadores Aprendizagem automática Fourier transform infrared spectroscopy Mass spectrometry Liquid chromatography Metabolomics Principal component analysis Biomarkers Machine learning IDI&CA/IPL/2020/NephoMD/ISEL
Citation
Fonseca TA. Biomarkers discovery for prognosis of COVID-19 based on metabolomics [dissertation]. Lisboa: Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa/Instituto Politécnico de Lisboa; 2022.
Publisher
Instituto Politécnico de Lisboa, Escola Superior de Tecnologia da Saúde de Lisboa