Descoberta de biomarcadores translacionais em metabolômica clínica: um tutorial introdutório

A metabolômica está sendo cada vez mais aplicada na identificação de biomarcadores para diagnóstico de doenças, prognóstico e previsão de risco. Infelizmente, entre os muitos estudos metabolômicos publicados que se concentram na descoberta de biomarcadores, há muito pouca consistência e relativamente pouco rigor em como os pesquisadores selecionam, avaliam ou relatam seus biomarcadores candidatos. Em particular, poucos estudos relatam qualquer medida de sensibilidade, especificidade ou fornecem curvas de características operacionais do receptor (ROC) com intervalos de confiança associados. Mesmo menos estudos descrevem ou liberam explicitamente o modelo de biomarcador usado para gerar suas curvas ROC. Isso é surpreendente, dado que para estudos de biomarcadores na maioria dos outros campos biomédicos, a análise de curvas ROC é geralmente considerada o método padrão para avaliação de desempenho. Como o objetivo final da descoberta de biomarcadores é a tradução desses biomarcadores para a prática clínica, é claro que a comunidade metabolômica precisa começar a "falar a mesma língua" em termos de análise e relato de biomarcadores—especialmente se quiser ver marcadores metabolíticos sendo usados rotineiramente na clínica. Neste tutorial, primeiro apresentaremos o conceito de curvas ROC e descreveremos seu uso na análise de biomarcadores únicos para química clínica. Isso inclui a construção de curvas ROC, entender o significado da área sob as curvas ROC (AUC) e AUC parcial, bem como o cálculo de intervalos de confiança. A segunda parte do tutorial foca nas análises de biomarcadores dentro do contexto da metabolômica. Esta seção descreve diferentes estratégias estatísticas e de aprendizado de máquina que podem ser usadas para criar modelos de biomarcadores multi-metabolito e explica como esses modelos podem ser avaliados usando curvas ROC. Na terceira parte do tutorial, discutimos questões comuns e possíveis armadilhas associadas a diferentes métodos de análise e fornecemos aos leitores uma lista de nove recomendações para análise e relato de biomarcadores. Para ajudar os leitores a testar, visualizar e explorar os conceitos apresentados neste tutorial, também introduzimos uma ferramenta baseada na web chamada ROCCET (Explorador e Testador de Curvas ROC, http://www.roccet.ca). O ROCCET foi originalmente desenvolvido como um auxílio educacional, mas também pode servir como um recurso de treinamento e teste para ajudar pesquisadores em metabolômica a construir modelos de biomarcadores e realizar uma variedade de análises comuns de curvas ROC para estudos de biomarcadores.