Foi utilizada a tecnologia UHPLC-QE-Orbitrap MS combinada com análise de rede e quimiometria para estabelecer a caracterização sistêmica e o modelo preditivo dos fenótipos clínicos da deficiência de cobalamina C (cblC), na tentativa de desvendar sua complexidade. Com base nos perfis metabolômicos não direcionados do sangue coletados pelo UHPLC-QE-Orbitrap MS nos modos positivo e negativo, foi utilizado o algoritmo de rede orientado por dados Connect the Dots (CTD) para buscar rapidamente metabólitos perturbados com alta conectividade, e algoritmos quimiométricos aprenderam os padrões complexos e sutis entre os grupos. Através do estudo de dois fenótipos clínicos (epilepsia e síndrome metabólica), os resultados mostraram que o subconjunto de metabólitos perturbados identificado pelo algoritmo CTD apresenta alta especificidade fenotípica clínica, e as vias enriquecidas perturbadas envolvidas estão estreitamente relacionadas aos mecanismos patogênicos da epilepsia e da síndrome metabólica. Além disso, o algoritmo CTD pode medir a informação de covariância entre metabólitos perturbados altamente conectados, construindo módulos principais de doenças para caracterizar sistematicamente os complexos mecanismos patogênicos da epilepsia e da síndrome metabólica. Os metabólitos perturbados identificados, usados como conjunto de variáveis características, conforme a validação cruzada de 5 dobras, tiveram médias previstas de área sob a curva ROC para análise discriminante de mínimos quadrados parciais, máquina de vetor de suporte e floresta aleatória de 0,849, 0,897 e 0,909 (epilepsia), 0,889, 0,931 e 0,921 (síndrome metabólica), respectivamente, e coeficientes médios de correlação de Matthews de 0,667, 0,668 e 0,723 (epilepsia), 0,686, 0,696 e 0,787 (síndrome metabólica). Esses resultados demonstram a eficácia do método computacional proposto para revelar a complexidade fenotípica clínica da deficiência de cblC e orientar suas estratégias de diagnóstico personalizado.

deficiência de cobalamina C;caracterização sistêmica e predição dos fenótipos clínicos;UHPLC-QE-Orbitrap MS;algoritmo de rede CTD;algoritmos quimiométricos;diagnóstico personalizado