Un modelo predictivo de preeclampsia a partir de datos clínicos y bioquímicos / A Predictive Model of Preeclampsia from Clinical and Biochemical Data

RESUMEN Introducción: La preeclampsia es uno de los síndromes en mujeres embarazadas que afecta al menos 3 - 8 por ciento de todos los embarazos. Objetivo: Desarrollar un modelo predictivo de preeclampsia a partir del estado redox en embarazadas, que clasifique a las mujeres pertenecientes a los grupos de gestantes preeclámpticas y gestantes sanas. Métodos: Se realizó un estudio analítico transversal. Los parámetros bioquímicos y clínicos se evaluaron utilizando el análisis de componentes principales para identificar las variables más influyentes en la aparición de preeclampsia. Los seleccionados como las variables más importantes fueron evaluados por el análisis discriminante lineal de Fisher. Resultados: El análisis de componentes principales determinó la varianza del set de datos, mostrando la relación con los procesos de peroxidación lipídica, metabolismo de proteínas, daño a tejidos y microangiopático, considerados factores en la fisiopatología de la preeclampsia. Las variables más influyentes fueron usadas para modelar una función discriminante capaz de clasificar gestantes sanas y preeclámpticas. El valor de Lambda de Wilks y el alto autovalor asociado a la función discriminante muestran el poder discriminante del modelo. La ecuación obtenida fue validada con el método Leave one out y reveló un excelente poder clasificatorio del mismo. Conclusiones: El modelo predictivo puede ser considerado como apropiado para clasificar los casos de preeclampsia, y muestran a los biomarcadores como buenos candidatos para la clasificación y como potenciales indicadores predictivos de preeclampsia(AU)

ABSTRACT Introduction: Preeclampsia is one of the syndromes in pregnant women that affects at least 3 - 8 percent of all pregnancies. Objective: To develop a predictive model of preeclampsia from the redox state in pregnant women, which allows to classify them in groups of preeclamptic pregnant women and healthy pregnant women. Methods: A cross-sectional analytical study was performed. Biochemical and clinical parameters were evaluated using principal component analysis to identify the most influential variables in the occurrence of preeclampsia. Those selected as the most important variables were evaluated by Fisher's linear discriminant analysis. Results: The main component analysis determined the variance of the data set, showing the relationship with lipid peroxidation processes, protein metabolism, tissue damage and microangiopathy, considered factors in the pathophysiology of preeclampsia. The most influential variables were used to model a discriminant function capable of classifying healthy and preeclamptic pregnant women. Wilks Lambda value and the high eigenvalue associated with the discriminant function show the discriminant power of the model. The equation obtained was validated with the Leave one out method and revealed excellent classifying power. Conclusions: The predictive model can be considered as appropriate to classify pre-eclampsia cases, and to show biomarkers as good candidates for classification and as potential predictive indicators of pre-eclampsia(AU)

Detección del receptor de factor de crecimiento epidérmico en lesiones orales premalignas por relaxometría / Detection of the epidermal growth factor receptor by relaxometry of oral premalignant lesions

OBJETIVO: detectar la sobreexpresión del receptor de factor de crecimiento epidérmico en células epiteliales de lesiones premalignas de la mucosa bucal, marcadas magnéticamente por relaxometría. MÉTODOS: las células exfoliadas de mucosa oral de individuos sanos y enfermos se marcaron con el sistema: IgG anti-EGF-R biotinilada/IgG anti-biotina conjugada con partículas superparamagnéticas y se midieron los tiempos de relajación T1 y T2. RESULTADOS: disminuyeron los tiempos de relajación (T1 y T2) de las células marcadas respecto a las no marcadas, en todas las muestras analizadas. Al comparar los valores de T1 y T2 de las células marcadas de la lesión con los valores de las células sanas, se encontró una disminución estadísticamente significativas del tiempo de relajación. Al comparar los tiempos de relajación de células marcadas sanas con los de las células de las diferentes lesiones encontramos diferencias estadísticamente significativas para los casos de células de leucoplasias y liquen plano tanto en T1 como T2; no así con células de queratosis. CONCLUSIONES: los resultados muestran que es posible detectar por relaxometría células que expresen el receptor de factor de crecimiento epidérmico, utilizando el sistema conjugado empleado y que el EGF-R se sobreexpresa en células de lesiones como leucoplasia y liquen plano.

OBJECTIVE: Detect the overexpression of the epidermal growth factor receptor in epithelial cells of premalignant lesions of the oral mucosa magnetically marked by relaxometry. METHODS: Exfoliated oral mucosa cells from healthy and sick individuals were marked with the system biotinylated anti-EGF-R IgG / anti-biotin IgG conjugated with supermagnetic particles and measurements were taken of relaxation times T1 and T2. RESULTS: In all the samples analyzed there was a decrease in the relaxation times (T1 and T2) of marked cells with respect to unmarked cells. Comparison of the T1 and T2 values of marked cells from the lesion with the values of healthy cells revealed a statistically significant decrease in relaxation time. Comparison of the relaxation times of healthy marked cells with those of cells from the various lesions revealed statistically significant differences in both T1 and T2 in cells from lichen planus and leukoplakias, but not in cells from keratoses. CONCLUSIONS: Results show that relaxometry may be used to detect cells expressing the epidermal growth factor receptor, using the conjugated system described herein, and that EGF-R is overexpressed in cells from lesions such as leukoplakia and lichen planus.