Estudio metabolómico en pacientes diagnosticados de sepsis grave y shock séptico en la Unidad de Cuidados Intensivos

  1. García Simón, Mónica
Dirigida por:
  1. José Blanquer Olivas Director/a
  2. Francisco Javier Chorro Gascó Director
  3. José Manuel Morales Tatay Director

Universidad de defensa: Universitat de València

Fecha de defensa: 29 de enero de 2016

Tribunal:
  1. Esteban Morcillo Sánchez Presidente
  2. Vannina González Marrachelli Secretaria
  3. Francisco Javier Castillo García Vocal
Departamento:
  1. MEDICINA

Tipo: Tesis

Resumen

El diagnóstico precoz y la estratificación de los pacientes con sepsis de forma precoz podría mejorar los resultados de la sepsis porque permitiría un inicio más específico y adecuado de su tratamiento. El objetivo fue identificar biomarcadores mediante un estudio metabolómico de sepsis en orina y sangre utilizando espectroscopía 1H RMN para evaluar la gravedad y predecir el pronóstico. Las muestras de sangre y orina se recogieron en 67 pacientes con sepsis grave o shock séptico en la UCI y se obtuvieron espectros mediante 1H RMN. Se realizó un análisis supervisado de los espectros y se construyó un modelo predictivo para el pronóstico (mortalidad a los 30 días / supervivencia) de la sepsis utilizando un análisis de mínimos cuadrados parciales (PCA) y un análisis discriminante (PLS-DA). Además, se comparó la potencia de predicción de los perfiles metabolómicos obtenidos con las muestras de orina con los datos de la puntuación secuencial de fallos orgánicos (SOFA). El análisis multivariante supervisado proporcionó un buen modelo predictivo para detectar patrones metabólicos específicos y distinguir el grupo de pacientes con mal pronóstico. Los pacientes con mal pronóstico presentaron valores más altos de etanol, glucosa y hipurato, y por el contrario, niveles más bajos de metionina, glutamina,arginina y fenilalanina. Estos metabolitos podrían constituir un panel de biomarcadores que refleja la respuesta metabólica de los pacientes a la sepsis y un patrón de mal pronóstico de los mismos. La validación cruzada interna mostró la solidez del modelo predictivo obtenido con los datos del patrón metabólico y una mejor capacidad predictiva en comparación con los valores SOFA. Nuestros resultados indican que los perfiles metabólicos de orina obtenidos mediante 1H RMN podrían ser utiles para determinar el fenotipo de los pacientes sépticos con peor pronóstico de formas temprana. Además este modelo predictivo de evolución de los pacientes sépticos que utiliza los perfiles metabolicos obtenidos fue capaz de clasificar los casos con más sensibilidad y especificidad que la puntuación SOFA.