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.
