Análise de queilite actínica por espectroscopia micro FT-IR

Abstract

A queilite actínica (QA) é uma lesão considerada potencialmente cancerizável, localizada principalmente em lábio inferior e causada pela exposição crônica à radiação UV. A Espectroscopia FT-IR fornece informações moleculares através de fenômenos ópticos observado pela vibração de suas moléculas. Tem sido empregada em estudos biológicos para a caracterização de alterações neoplásicas. No entanto, são escassos os estudos que envolvam processos potencialmente cancerizáveis. Objetivou-se avaliar QAs através da espectroscopia micro FT-IR com relação aos seus aspectos moleculares para região de fingerprint (900-1800 cm-1) e altos números de onda (2800-3600 cm-1), e ainda verificar a análise dos componentes principais (PCA) e regressão logística binária (RLB) como modelo de diagnóstico. Foram avaliadas 14 amostras de QA e 14 amostras de mucosas normal (MN), obtendo-se 5 espectros por amostra, totalizando 140 espectros avaliados (70 de cada grupo). Os resultados demonstrados pela análise dos componentes principais revelaram pelo gráfico de scree plot que os dez primeiros PCs deveriam ser utilizados na análise. As maiores variações observadas pelo gráfico de loading plot relacionaram-se aos modos vibracionais do colágeno, ácidos nucléicos, lipídios e água confinada. O modelo de regressão logística binária mostrou 80,6% de pares concordantes para região de fingerprint e 81,7% de pares concordantes para a região de altos números de onda. Concluiu-se que a espectroscopia micro FT-IR provê características moleculares importantes das 19 amostras de QA, evidenciadas tanto na região de fingerprint como na de altos números de onda.

Actinic cheilitis (AC) is a potentially precancerous lesion, located primarily in lower lip caused by chronic exposure to UV radiation. The FT-IR spectroscopy provides molecular information through optical properties observed by the vibration of its molecules. This technique has been used in biological studies for characterization of neoplastic tissues. However, there are few studies involving potentially cancerous processes. This study aimed to evaluate molecular changes on AC through micro FT-IR spectroscopy in fingerprint (900-1800 cm-1) and high wave numbers (2800-3600 cm- 1) region, and also to verify the principal components analysis (PCA) and binary logistic regression (BLR) as a model of diagnosis. We evaluated 14 samples of AC and 14 samples of normal mucosa (NM), resulting in 5 spectra per sample, totalling 140 spectra analyzed (70 from each group). The results demonstrated by PCA revealed by scree plot graph showed that the first ten principal components (PCs) should be used in the analysis. The largest variations observed by loading graph plot related to the vibrational modes of collagen, nucleic acids, lipids and confined water. The BLR model showed 80.6% of concordant pairs for the fingerprint region and 81.7% of concordant pairs of high wave numbers region. It was concluded that the micro FT-IR spectroscopy provides important molecular features of AC samples, evidenced both in the fingerprint and in the highwave numbers region.