Este estudio analizó muestras de suero de pacientes con neumonía y personas sanas tras centrifugación, liofilización y reconstitución; se filtró el sobrenadante. Se utilizó la técnica de metabolómica no dirigida basada en cromatografía líquida ultrarrápida acoplada a espectrometría de masas de alta resolución (UHPLC-HRMS), combinada con un método automatizado de análisis de datos quimiométricos (AntDAS) desarrollado por el grupo de investigación para la extracción, alineación, cribado de componentes diferenciales e identificación de compuestos. Finalmente, se seleccionaron e identificaron 35 metabolitos diferenciales pertenecientes a 8 categorías principales, que incluyen aminoácidos y sus derivados, lípidos, colinas, carnitinas, indoles, esfingosinas, ácidos biliares y purinas. Basándose en los metabolitos diferenciales seleccionados, se construyeron modelos diagnósticos utilizando cuatro métodos quimiométricos clásicos: discriminante de Fisher, agrupamiento K-medias, discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y máquinas de vectores soporte (SVM). Se observó que el modelo PLS-DA tenía buen ajuste y capacidad predictiva, diferenciando con precisión los grupos de neumonía y sanos, con una precisión del 94,08%. Los resultados del estudio podrían proporcionar nuevas estrategias para el diagnóstico preciso de la neumonía.

neumonía;sueros;cromatografía líquida ultrarrápida - espectrometría de masas de alta resolución (UHPLC-HRMS);AntDAS-DDA;quimiometría;metabolómica