Browsing by Author "Carvalho-Maia, Carina"
Now showing 1 - 4 of 4
Results Per Page
Sort Options
- Aplicação do volatiloma urinário no diagnóstico não invasivo do carcinoma de células renaisPublication . Pinto, Joana; Amaro, Filipa; Lima, Ana Rita; Carvalho-Maia, Carina; Jerónimo, Carmen; Henrique, Rui; Bastos, Maria de Lourdes; Carvalho, Márcia; Guedes de Pinho, PaulaO carcinoma de células renais do subtipo células claras (ccCCR) representa o tipo mais comum (~70%) de cancro renal. Investigações recentes sugerem que o desenvolvimento deste tipo de cancro está relacionado com alterações metabólicas induzidas por mutações que ocorrem em genes que controlam o metabolismo celular (p.ex., von Hippel–Lindau e fumarato hidratase). Deste modo, o estudo de potenciais biomarcadores de ccCCR, através de uma abordagem metabolómica, torna-se bastante pertinente e atual. Em particular, a fração volátil do metaboloma urinário tem revelado resultados muito promissores na identificação de painéis de biomarcadores com elevada sensibilidade para a deteção de cancros urológicos. Devido aos avanços consideráveis na área dos sensores bioelectrónicos, espera-se que num futuro próximo este tipo de cancro possa ser diagnosticado de uma forma simples, rápida e não invasiva em contexto clínico. Objetivos: Este trabalho teve como objetivo principal a identificação de um painel de biomarcadores para deteção não invasiva de ccCCR através da análise do perfil volátil da urina de doentes com ccCCR (n=75) e de indivíduos controlo (sem cancro, n=75). Material e Métodos: Os compostos orgânicos voláteis (COVs), e mais especificamente os compostos carbonílicos voláteis (CCVs), presentes na urina foram analisados por microextração em fase sólida por headspace e cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massa (HS-SPME-GC-MS). Os dados obtidos foram pré-processados e analisados com recurso a ferramentas bioinformáticas. Resultados: Os modelos de classificação obtidos para as análises de COVs e CCVs mostraram uma boa separação entre as urinas de doentes com ccCCR e controlos, com áreas sob a curva (AUC) de 0,846 e 0,818, respetivamente. No total, 22 compostos revelaram alterações estatisticamente significativas entre os dois grupos, incluindo vários aldeídos, cetonas, hidrocarbonetos aromáticos e terpenos. Foi ainda encontrado um conjunto de seis potenciais biomarcadores de ccCCR que revelou uma AUC de 0.869, sensibilidade de 80%, especificidade de 82% e exatidão de 81%. Deste painel fazem parte o octanal, 3-metilbutanal, benzaldeído, 2-furaldeído, 4-heptanona e p-cresol. As desregulações observadas nos níveis destes compostos sugerem alterações no metabolismo energético e uma maior expressão das enzimas ligadas a processos de carcinogénese. Conclusões: Estes resultados confirmam o potencial da assinatura volátil da urina para a deteção não invasiva de ccCCR e revelam um conjunto de biomarcadores moleculares que podem ser utilizados no desenvolvimento de novos materiais que permitam o seu reconhecimento por sensores bioelectrónicos, comummente chamados de “E-noses”.
- Integration of metabolomics and lipidomics for prostate cancer tissue fingerprintingPublication . Lima, Ana Rita; Carvalho-Maia, Carina; Jerónimo, Carmen; Henrique, Rui; Aveiro, S. S.; Melo, Tânia; Domingues, Rosário; Bastos, Maria de Lourdes; Carvalho, Márcia; Guedes de Pinho, Paula; Pinto, Joana
- A panel of urinary volatile biomarkers for differential diagnosis of prostate cancer from other urological cancersPublication . Lima, Ana Rita; Pinto, Joana; Carvalho-Maia, Carina; Jerónimo, Carmen; Henrique, Rui; Bastos, Maria de Lourdes; Carvalho, Márcia; Guedes de Pinho, PaulaOur group recently developed a urinary 6-biomarker panel for the diagnosis of prostate cancer (PCa) which has a higher level of accuracy compared to the serum prostate specific antigen (PSA) test. Herein, urine from an independent cohort of PCa patients and cancer-free controls was analyzed to further validate the discriminative power of that panel. Additionally, urine from patients diagnosed with bladder cancer (BC) and renal cancer (RC) were included to evaluate the site-specificity of the panel. Results confirmed the ability of the 6-biomarker panel to discriminate PCa patients from controls, but not from other urological cancers. To overcome this limitation, an untargeted approach was performed to unveil discriminant metabolites among the three cancer types. A 10-biomarker panel comprising the original panel plus four new metabolites was established to discriminate PCa from controls, BC, and RC, with 76% sensitivity, 90% specificity, and 92% accuracy. This improved panel also disclosed better accuracy than serum PSA test and provides the basis for a new non-invasive early detection tool for PCa.
- Urinary volatilomics unveils a candidate biomarker panel for noninvasive detection of clear cell renal cell carcinomaPublication . Pinto, Joana; Amaro, Filipa; Lima, Ana Rita; Carvalho-Maia, Carina; Jerónimo, Carmen; Henrique, Rui; Bastos, Maria de Lourdes; Carvalho, Márcia; Guedes de Pinho, PaulaClear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common type of kidney cancer usually associated with asymptomatic development and risk of systemic progression. Hence, reliable molecular biomarkers of ccRCC are needed to provide early and minimally invasive detection. In this study, urinary volatilome profiling of patients diagnosed with ccRCC (n = 75), and cancer-free controls (n = 75), was performed to investigate the presence of a volatile signature characteristic of ccRCC. Volatile organic compounds (VOCs) in general, and more specifically volatile carbonyl compounds (VCCs), present in urine were extracted by headspace solid-phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS). Supervised multivariate models showed a good discriminatory power of ccRCC patients from controls in urine. Overall, 22 volatile metabolites were found significantly altered between the two groups, including aldehydes, ketones, aromatic hydrocarbons, and terpenoids. A candidate six-biomarker panel, comprising octanal, 3-methylbutanal, benzaldehyde, 2-furaldehyde, 4-heptanone, and p-cresol, depicted the best performance for ccRCC detection with 83% sensitivity, 79% specificity, and 81% accuracy. Moreover, the ccRCC urinary volatilome signature suggested dysregulation of energy metabolism and overexpression of enzymes associated with carcinogenesis. These findings provide the molecular basis for the fine-tuning of gas-sensing materials for application in the development of a bioelectronic sensor.