An LC-MS untargeted metabolomics screnning in CSF samples from patients with mild cognitive impairment

Abstract

A doença de Alzheimer (DA) é a forma mais comum de demência em todo o mundo e é caracterizada pela deterioração das funções cognitivas. A DA é caracterizada pelas placas senis e pelos emaranhados neurofibrilares. As placas senis são resultado de acumulações extracelulares de compostos na forma anormal da β-amilóide, Aβ42. Os emaranhados neurofibrilares são compostos maioritariamente por filamentos helicoidais pareados que consistem em proteína Tau hiperfosforilada. A DA progride de forma lenta e tende a piorar gradualmente ao longo dos anos, sendo dividida em três fases principais da doença, a fase pré-clínica, o défice cognitivo ligeiro (DCL) devido à doença de Alzheimer e a fase de demência, dividida em leve, moderada e severa. O diagnóstico inclui exames neurológicos completos, avaliação do estado cognitivo, comportamental e funcional e estudos laboratoriais e de imagem. As abordagens metabolómicas representam uma importante ferramenta para a descoberta de biomarcadores para um diagnóstico precoce da DA. Este trabalho tem como objetivo fazer um estudo metabolómico não direcionado através de LC-MS/MS em amostras de líquido cefalorraquidiano (LCR) de pacientes com DCL de dois subgrupos, β-amilóide negativo e β-amilóide positivo, de forma a fornecer dados sobre alterações metabolómicas relacionadas com a patologia da DA. Assim, 40 amostras de LCR foram analisadas usando a espectrometria de massa e uma análise univariada e multivariada foi realizada para identificar as características mais interessantes. Destas características, 64 permitiram uma melhor separação entre os dois grupos. Considerando as características mais interessantes, foi possível identificar 34 delas. Uma análise mais abrangente foi realizada, e verificou-se que o metabolismo da tirosina, a biossíntese das hormonas esteroides e o metabolismo da cisteína e da metionina foram as vias identificadas como alteradas nas amostras de LCR. Os metabolitos 3,4- dihidroxi-L-fenilalanina e 19-oxoandrost-4-eno-3,17-diona encontraram-se aumentados no LCR do grupo Aβ negativo, enquanto o metabolito 5'-metiltioadenosina estava aumentado no grupo Aβ positivo. A característica identificada como 5'-metiltioadenosina teve o melhor poder discriminatório entre os dois grupos. No caso dos péptidos, nenhum deles apresentava um bom poder discriminatório. Neste trabalho, identificaram-se as características mais interessantes que podem fornecer informações sobre a fisiopatologia da doença e podem ser utilizadas para diagnóstico. No futuro, estas identificações devem ser validadas e uma comparação com o histórico clínico do paciente deve ser considerado de forma a esclarecer esses resultados.

Alzheimer's disease (AD) is the most common form of dementia worldwide and is characterized by the deterioration of cognitive functions. AD is characterized by senile plaques and neurofibrillary tangles. Senile plaques result from extracellular accumulations of compounds in the abnormal form of β-amyloid, Aβ42. Neurofibrillary tangles mostly comprise paired helical filaments consisting of hyperphosphorylated Tau protein. AD progresses slowly and tends to worsen gradually over the years, being divided into three main stages of the disease, the preclinical stage, mild cognitive impairment (MCI) due to AD and the dementia stage, divided into mild, moderate and severe. However, patients in the MCI stage may not progress to the dementia stage. Diagnosis includes complete neurological examinations, assessment of cognitive, behavioral, and functional status, and laboratory and imaging studies. Metabolomic approaches represent an important tool for the discovery of biomarkers for an early diagnosis of AD. This work aims to carry out an untargeted metabolomic study through LC-MS/MS in samples of cerebrospinal fluid (CSF) from patients with MCI of two subgroups, negative β-amyloid and positive β-amyloid, in order to provide data on alterations in the metabolome related to AD pathology. Thus, 40 CSF samples were analyzed using mass spectrometry and a univariate and multivariate analysis was performed to identify the most interesting features. Of these, about 64 allowed a better separation between the two groups. Considering the most interesting features, it was possible to identify 34 of them. A more comprehensive analysis was performed, and it was found that tyrosine metabolism, steroid hormone biosynthesis, and cysteine and methionine metabolism were the pathways identified as altered in CSF samples. The 3,4- dihydroxy-L-phenylalanine and 19-oxoandrost-4-ene-3,17-dione metabolites were increased in the CSF of the Aβ negative group, while the 5'-methylthioadenosine metabolite was increased in the Aβ positive group. The feature identified as 5'- methylthioadenosine had the best discriminatory capacity between the two groups. In the case of peptides, none of them had good differentiating ability. In this work, we identified the most interesting features that can provide information about the pathophysiology of the disease and can be used for diagnosis. In the future, these identifications should be validated, and a comparison with the patient's clinical history should be considered in order to clarify these results.