Banca de QUALIFICAÇÃO: RANNAPAULA LAWRYNHUK URBANO FERREIRA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RANNAPAULA LAWRYNHUK URBANO FERREIRA
DATA : 14/09/2026
HORA: 08:00
LOCAL: REMOTA
TÍTULO:

ASSOCIAÇÃO ENTRE MISTURA DE ELEMENTOS ESSENCIAIS E TÓXICOS NO SANGUE TOTAL E O RISCO DE DIABETES TIPO 2 E PRÉ-DIABETES: UM ESTUDO CASO-CONTROLE

PALAVRAS-CHAVES:

Diabetes tipo 2; pré-diabetes; coexposição; machine learning; elementos-traço. 

PÁGINAS: 33
RESUMO:

Introdução: O desequilíbrio entre elementos essenciais e tóxicos pode atuar como desreguladores endócrinos, pois influenciam vias metabólicas relacionadas à resistência à insulina. Porém, a multicolinearidade e a coexposição em mistura dificultam a identificação de biomarcadores metalômicos. Objetivo: Investigar a associação entre a exposição individual e combinada de elementos essenciais e tóxicos e o risco de desenvolver pré-diabetes (PD) e diabetes tipo 2 (DM2). Metodologia: Estudo caso-controle envolvendo três grupos pareados por idade e sexo: controles (CT, n=50), pré-diabetes (PD, n=50) e DM2 (DM2, n=50). As concentrações no sangue total de bário (Ba), cádmio (Cd), cobalto (Co), cobre (Cu), zinco (Zn), selênio (Se), tálio (Tl), chumbo (Pb), manganês (Mn), níquel (Ni), urânio (U), mercúrio (Hg) e boro (B) foram determinadas por espectrometria de massa com plasma indutivamente acoplado (ICP-MS). Variáveis sociodemográficas, clínicas e marcadores bioquímicos também foram coletadas.  A capacidade discriminativa dos elementos foi avaliada por regressão logística penalizada (Elastic Net) e Random Forest multiclasse, com interpretação conduzida por SHAP e curvas de dependência parcial (PDP) para os elementos de maior impacto. O efeito combinado da mistura foi estimado por computação g baseada em quantis (QGComp) e regressão bayesiana por máquina de kernel (BKMR). Resultados: A mediana de idade foi de 54 anos e 68% eram mulheres. Um painel robusto de cinco elementos (Ba, Cd, Pb, Cu e Ni), foi definido pela concordância entre Elastic Net e Random Forest (triangulação), com taxa de acurácia global de 67%. A interpretação do modelo por SHAP e PDP confirmou Ba, Pb e Cd como os principais discriminadores entre os grupos. A análise de mistura por QGComp evidenciou associação positiva da exposição conjunta aos elementos com o risco para PD (OR = 1,44; IC95%: 1,01–2,04) e DM2 (OR = 1,88; IC95%: 1,23–2,86). Os Posterior Inclusion Probabilities (PIPs) mais elevados resultantes da BKMR foram obtidos para Ba, Cd e Pb, indicando maior relevância destes elementos para o risco de PD e DM2. O efeito global da mistura foi maior nos quantis mais altos de exposição conjunta para DM2 e PD. Conclusão: Modelos supervisionados e de aprendizado de máquina demonstraram que a exposição combinada de Ba, Cd, Pb, Cu e Ni está associada ao aumento do risco de PD e DM2, sendo Ba, Cd e Pb os principais contribuintes para esse efeito.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - ***.476.444-** - LUCIA DE FATIMA CAMPOS PEDROSA - UFRN
Externa ao Programa - 3218336 - BRUNA ZAVARIZE REIS - UFRNExterna à Instituição - PAULA NORMANDO DOS REIS COSTA - UFRJ