Trabalho conjunto do Inmetro com instituições dos EUA é publicado em revista científica | Portal de Serviços do Inmetro
Publicado: 23/12/2019 | 12:50
Última modificação: 23/12/2019 | 12:51
Um trabalho que propõe uma implementação alternativa de materiais de referência para medições metabolômicas acaba de ser publicado na revista Metabolities. Denominado "Metabolomics Test Materials for Quality Control: A Study of a Urine Materials Suite", o artigo é resultado de um esforço conjunto entre Inmetro, Nist (instituto de metrologia dos EUA), FDA (Food and Drug Administration), Universidade do Arizona, Universidade de Washington, Departamento de Oncologia e Bioquímica da Universidade de Georgetown e Laboratório de Análises Clínicas do condado de Frederick, Maryland, EUA.
Para driblar dificuldades relacionadas ao fornecimento, distribuição e disseminação de materiais de referência e padrões para medições metabolômicas, como urina, plasma e outras amostras de fluidos humanos, o trabalho propõe uma implementação alternativa: em vez de caracterizar materiais biológicos com base em sua composição, usar perfis espectrais e cromatográficos dos metabólitos obtidos por diferentes técnicas intrumentais como ressonância magnética nuclear (RMN), cromatografia líquida e gasosa. Esses perfis de referência são, então, distribuídos aos pesquisadores, para que eles mesmos possam comparar suas medições metabolômicas, que podem ser aplicadas em diversas áreas como toxicologia, genômica funcional ou biologia sistêmica.
Para demonstrar a abordagem, foi realizado um estudo interlaboratorial em que sete materiais de referências de urina produzido pelo NIST foram distribuídos aos participantes, que devolveram os dados metabolômicos, para análise. "Os participantes identificaram padrões semelhantes nos perfis que distinguiram as sete amostras. Mesmo quando o número de características espectrais é substancialmente diferente entre as técnicas instrumentais utilizadas, com a utilização de técnicas de estatística multivariada é possível identificar padrões entre as amostras o que permite a comparação confiável entre os participantes", explicou Werickson Rocha, pesquisador do Inmetro e um dos autores do trabalho. Werickson também ressaltou que sem a utilização de técnicas de machine learning e de ferramentas matemáticas de análise multivariada seria quase impossível obter as conclusões desse trabalho.