Perfil metabolômico de crianças e adolescentes com síndrome de Down e síndrome metabólica

Abstract

Introdução: A Síndrome de Down (SD) é a condição genética mais prevalente na pediatria e está frequentemente associada a disfunções endócrino-metabólicas, como a síndrome metabólica (SM). Apesar da relevância clínica, os mecanismos fisiopatológicos subjacentes ainda não estão completamente elucidados. A metabolômica surge como ferramenta promissora para investigar estas alterações, por meio da identificação e quantificação de metabólitos e suas vias de atuação no organismo. Objetivos: Avaliar o perfil metabolômico de crianças e adolescentes com a SD e comparar os achados entre indivíduos com e sem SM, além de caracterizar o estado nutricional, o perfil metabólico (glicêmico e lipídico) e tireoidiano. Metodologia: Estudo clínico observacional, transversal, com 53 crianças e adolescentes com SD acima dos três anos, realizado em ambulatório pediátrico e aprovado pelo Comitê de Ética. Foram realizadas avaliações antropométricas, bioquímica (perfil glicêmico, lipídico e tireoidiano) e metabolômica não direcionada em plasma por LC-MS (cromatografia líquida acoplada à espectrometria de massas). As análises estatísticas foram conduzidas no software SAS v.9.4, considerando-se significância estatística para p<0,05. A metabolômica foi processada no MetaboAnalyst, incluindo análise de componentes principais (PCA), dendrograma, análise discriminante por mínimos quadrados parciais ortogonais (OPLS-DA), teste t de Student, mapa de calor (Heatmap), análise de fold change, curva ROC e avaliação das probabilidades de classes previstas. Resultados: A maioria das crianças era eutrófica (77,3%), com prevalência de SM em 11,3%. As alterações metabólicas mais frequentes foram triglicerídeos elevados (47,2%), HOMA (avaliação da homeostase de resistência à insulina) alterado (32,1%), HDL (colesterol de lipoproteína de alta densidade) reduzido (30,1%) e pressão arterial elevada (28,3%). Dislipidemia esteve presente em 22,6% dos participantes, e 13% apresentaram disfunções tireoidianas, com predomínio de hipotireoidismo subclínico (9,4%). A análise metabolômica revelou perfis distintos entre os grupos com e sem SM. Indivíduos com SM apresentaram maior homogeneidade metabólica e abundância elevada de quatro metabólitos: N-Stearoyl Aspartic acid, SL 20:2; O/26:0, Galactosylpyridinoline e N-Stearoyl Glutamic acid. No grupo controle os compostos mais abundantes foram o Oxitriptan 1 (5-hidroxitriptofano) e 3-Sulfodeoxycholic acid. Conclusão: O estudo evidencia a importância do rastreamento precoce de alterações cardiometabólicas na SD, independentemente do estado nutricional. De forma inédita, a abordagem metabolômica identificou biomarcadores associados à SM, e demonstra seu potencial como ferramenta complementar no diagnóstico precoce e na individualização do cuidado clínico nesta população.

Down syndrome (DS) is the most prevalent genetic condition in pediatrics and is frequently associated with endocrine-metabolic disorders, such as metabolic syndrome (MS). Despite its clinical relevance, the underlying pathophysiological mechanisms are not yet fully elucidated. Metabolomics emerges as a promising tool to investigate these alterations by identifying and quantifying metabolites and their pathways of action in the body. This study aimed to evaluate the metabolomic profile of children and adolescents with DS and compare the findings between individuals with and without MS, in addition to characterizing nutritional status, metabolic (glycemic and lipid) profile, and thyroid function. This observational, cross-sectional clinical study, with 53 children and adolescents with DS over the age of three, was conducted in a pediatric outpatient clinic and approved by the Ethics Committee. Anthropometric, biochemical (glycemic, lipid, and thyroid profiles), and untargeted metabolomics assessments were performed in plasma by LC-MS (liquid chromatography coupled with mass spectrometry). Statistical analyses were conducted using SAS v.9.4 software, considering statistical significance at p<0.05. Metabolomics were processed in MetaboAnalyst, including principal component analysis (PCA), dendrogram, orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA), Student's t-test, heat map (Heatmap), fold change analysis, ROC curve, and assessment of predicted class probabilities. Most children were eutrophic (77.3%), with a prevalence of MetS of 11.3%. The most frequent metabolic alterations were elevated triglycerides (47.2%), altered HOMA (homeostasis assessment of insulin resistance) (32.1%), reduced HDL (high-density lipoprotein cholesterol) (30.1%), and elevated blood pressure (28.3%). Dyslipidemia was present in 22.6% of participants, and 13% had thyroid dysfunction, with a predominance of subclinical hypothyroidism (9.4%). Metabolomic analysis revealed distinct profiles between the groups with and without MetS. Individuals with MetS presented greater metabolic homogeneity and a higher abundance of four metabolites: N-Stearoyl Aspartic acid, SL 20:2;O/26:0, Galactosylpyridinoline, and N-Stearoyl Glutamic acid. In the control group, the most abundant compounds were Oxitriptan 1 (5-hydroxytryptophan) and 3-Sulfodeoxycholic acid. This study highlights the importance of early screening for cardiometabolic alterations in DS, regardless of nutritional status. In a unique approach, the metabolomic approach identified biomarkers associated with MS and demonstrates its potential as a complementary tool for early diagnosis and individualized clinical care in this population.