Un nuevo pipeline para el análisis del perfil peptídico del plasma Sanguíneo: Extendiendo el potencial del MALDI-TOF en medicina predictiva

URTEAGA F; ROCCA J; DI PALMA M; MACEIRA L; REARTE B; SCHIERLOH LP

Jornada; I Jornada de Tecnología y Salud. ITBA.; 2024

ITBA-Depto. Bioingeniería

En la búsqueda de soluciones costo-efectivas para la clasificación rápida de perfiles patológicos diferenciales, la medicina personalizada recurre a tecnologías analíticas emergentes (genómica, proteómica y/o metabolómica) asistidas por modelos predictivos de inteligencia artificial. En este contexto, la espectrometría de masas MALDI-TOF, actualmente restringida a la identificación de especies de microorganismos, emerge como una poderosa herramienta para extender el análisis de peptidomas a fluidos corporales. El objetivo de este trabajo es presentar los fundamentos de un nuevo pipeline implementado en R para el análisis supervisado y no supervisado de espectros de MALDI-TOF orientado a comparar diferentes clasificadores de perfiles peptídicos plasmáticos en 2 casos de estudio: sepsis experimental y COVID-1. Además, discutiremos el potencial de incluir al MALDI-TOF en la toma de decisiones clínicas basadas en evidencia. Las etapas clave de procesamiento de datos van desde la adquisición inicial de espectros hasta la generación de matrices características que contienen las intensidades de los picos más relevantes de las muestras. Este proceso estandarizado es fundamental, ya que la matriz resultante se emplea en los algoritmos subsiguientes de aprendizaje automático. Los casos ilustrados abarcaron tanto un modelo murino de sepsis (CLP), para distinguir fases pro-inflamatorias e inmunosupresoras, como muestras de suero de pacientes con COVID-19 (n=28), con el objetivo de discriminar casos severos en etapas iniciales. Los resultados demostraron la versatilidad del pipeline implementado para analizar comparativamente el desempeño de diferentes modelos de clasificación supervisado y no supervisado.