MicroRNA como biomarcadores para identificação de indivíduos com pré-diabetes e diagnóstico precoce do diabetes

Abstract

Introdução: O diabetes mellitus (DM) é uma doença crônica decorrente de defeitos na produção, secreção ou sinalização da insulina. Pré-diabetes é um estado sem sintomas onde o indivíduo apresenta níveis de glicemia de jejum entre 100 - 120mg/dl e hemoglobina glicada entre 5,7 e 6,5%. Antes definido como um estado latente, atualmente é definido como um período de risco para nefropatia, neuropatia e destruição das células β-pancreáticas. Neste contexto, torna-se relevante a identificação de marcadores biológicos, tais como microRNA (miRNA), para este estado patológico contribuindo para o diagnóstico precoce. Os miRNA são pequenos RNA que não codificam proteínas, mas são considerados importantes reguladores pós-transcricionais. São apontados como potenciais biomarcadores, uma vez que tem seus níveis de expressão alterados em função do desenvolvimento ou do grau de severidade de diversas doenças como diabetes, câncer e esquizofrenia. No presente estudo, visamos identificar um perfil de expressão de miRNA que pode viabilizar o diagnóstico precoce do pré-diabetes. Resultados: Após o levantamento dos transcriptomas publicamente disponíveis em NCBI GEO dataset, um transcriptoma atendeu aos critérios de inclusão deste estudo. A partir deste, foram identificados trinta e três miRNA com perfil de expressão aumentado no grupo pré-diabético em relação ao controle (FC≥1,5 p-valor≤ 0,05) e dois no grupo diabético (FC≥1,5 p-valor≤ 0,05). A rede de interação gerada pelo programa Cytoscape mostrou os miRNAs selecionados e seus alvos diferencialmente expressos no transcriptoma de validação. Cinco destes miRNA apresentaram maiores valores de centralidade na rede de interação miRNA-mRNA (let-7a, Let-7b, miR-106b, miR-93 e miR-17). Estes miRNA apresentaram maior sensibilidade e especificidade para o pré-diabetes (AUC = 0,794). Conclusão: Os cinco miRNA identificados estão envolvidos em diversas vias intracelulares relacionadas à resistência insulínica e destruição das células βpancreática e estão diferencialmente modulados no transcriptoma analisado neste estudo, podendo ser apontados como biomarcadores exploratórios promissores para diagnóstico precoce de DM2.

Introduction: Diabetes Mellitus (DM) is a chronic disease due to impairment in insulin signaling, secretion or production. Prediabetes is an asymptomatic state in which subjects fasting glucose is between 100-120mg/dl and glycated hemoglobin is at the range of 5,7-6,5%. Previously defined as a latent state, now it is recognized as a risk factor for nephropathy and neuropathy development, and also for β-cell destruction. In this context, the identification of biological markers that have disrupted expression in pathological states can contribute to an early diagnosis. microRNAs (miRNA) are noncoding RNA, considered important in the post-translation regulation of genes. They are pointed out as potential biomarkers, since their expression level becomes altered due to the development or aggravation of many diseases such as diabetes, cancer, and schizophrenia. The present study aimed to identify a miRNA expression profile able to ensure an accurate early diagnosis of prediabetes. Publicly available transcriptomes were analyzed through bioinformatics tools. Results: After screening conducted at NCBI GEO datasets, one dataset matched our inclusion criteria. From which thirtythree miRNA were significantly upregulated in prediabetic subjects versus control (FC>1,5 p-valor≤ 0,05) and two were upregulated in the diabetic versus control group (FC>1,5 p-valor≤ 0,05). A miRNA-mRNA network was created using the upregulated miRNA and its regulated targets in the validation transcriptome using the Cytoscape software. Five miRNAs presented a greater centrality score from the miRNA-mRNA network. In which two (miR-93 and Let-7a) had better values for sensibility and specificity (AUC =0,829 e 0,824 respectively). Conclusion: The five miRNAs identified are involved in several intracellular pathways related to insulin resistance, destruction of β-pancreatic cells and are differentially expressed in the dataset analyzed in this study, which can be proposed as promising exploratory biomarkers for the early diagnosis of prediabetes.