Une technologie UHPLC-QE-Orbitrap MS combinée à l'analyse de réseau et à la chimiométrie a été utilisée pour établir une caractérisation systémique et un modèle prédictif des phénotypes cliniques de la carence en cobalamine C (cblC), dans le but de tenter de dévoiler sa complexité. Basé sur des profils métabolomiques non ciblés sanguins collectés en mode positif et négatif par UHPLC-QE-Orbitrap MS, un algorithme de réseau piloté par les données Connect the Dots (CTD) a été utilisé pour rechercher rapidement des métabolites perturbés à forte connectivité, tandis que des algorithmes chimiométriques ont appris les motifs subtils et complexes entre les groupes. L'étude de deux phénotypes cliniques (épilepsie et syndrome métabolique) a montré que le sous-ensemble de métabolites perturbés identifié par l'algorithme CTD présentait une haute spécificité des phénotypes cliniques, et les voies enrichies perturbées impliquées étaient étroitement liées aux mécanismes pathogènes de l’épilepsie et du syndrome métabolique. De plus, l'algorithme CTD a pu mesurer les informations de covariance entre les métabolites perturbés à haute connectivité, construisant des modules de maladies principaux pour caractériser systématiquement les mécanismes pathogènes complexes de l’épilepsie et du syndrome métabolique. Les métabolites perturbés identifiés, utilisés comme ensemble de variables caractéristiques, ont permis, par validation croisée à 5 plis, des moyennes de surface sous la courbe ROC prédites par la régression discriminante aux moindres carrés partiels, le support vector machine et la forêt aléatoire de 0,849, 0,897 et 0,909 (épilepsie), 0,889, 0,931 et 0,921 (syndrome métabolique), respectivement, avec des coefficients de corrélation de Matthews moyens de 0,667, 0,668 et 0,723 (épilepsie), 0,686, 0,696 et 0,787 (syndrome métabolique). Ces résultats démontrent l'efficacité de la méthode informatique proposée pour révéler la complexité phénotypique clinique du déficit en cblC et guider ses stratégies de diagnostic personnalisées.

carence en cobalamine C;caractérisation systémique et prédiction des phénotypes cliniques;UHPLC-QE-Orbitrap MS;algorithme de réseau CTD;algorithmes chimiométriques;diagnostic personnalisé