Cette étude a porté sur des échantillons de sérum issus de patients atteints de pneumonie et de personnes saines. Après centrifugation, lyophilisation et reconstitution, le surnageant a été filtré. La technique de métabolomique non ciblée basée sur la chromatographie liquide ultra-efficace couplée à la spectrométrie de masse haute résolution (UHPLC-HRMS) a été utilisée, combinée à une méthode automatisée d’analyse de données chimiométriques (AntDAS) développée par l’équipe. Cela a permis d’extraire, d’aligner, de filtrer les composés différentiels et d’identifier les composés. Au final, 35 métabolites différentiels répartis en 8 catégories ont été sélectionnés et identifiés, incluant principalement des acides aminés et leurs dérivés, des lipides, des choline, de la carnitine, des indoles, des sphingosines, des acides biliaires et des purines. Basé sur ces métabolites différentiels, quatre méthodes chimiométriques classiques (Fisher, K-moyennes, PLS-DA et SVM) ont été utilisées pour construire un modèle diagnostique. Le modèle PLS-DA a montré un bon ajustement et une bonne capacité prédictive, permettant de distinguer avec précision le groupe pneumonie du groupe sain, avec une précision du modèle de 94,08 %. Les résultats offrent de nouvelles perspectives pour un diagnostic précis de la pneumonie.

pneumonie;sérum;chromatographie liquide ultra-efficace - spectrométrie de masse haute résolution (UHPLC-HRMS);AntDAS-DDA;chimiométrie;métabolomique