Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. For children in Guayaquil, the diagnosis of dengue, Zika, and chikungunya poses a major
challenge due to overlapping symptoms and the high cost of current tests. As an alternative,
serum metabolomic profiling using LC-MS was applied to search for patterns capable of
distinguishing between infections. Serum samples from 66 children from Guayaquil with RTPCR–
confirmed infection (25 DENV, 8 ZIKV, 17 CHIKV) and febrile controls (n=16) were
analyzed through multivariate statistical methods. A panel of 15 relevant metabolites was
selected, nine of which were identified as lipids (sphingolipids, glycerolipids, sterols, and
fatty acids). Validation showed strong discriminatory power for dengue (AUC=0.867) and
moderate performance in differentiating infected patients from controls (AUC=0.781), while
separation for Zika (AUC=0.158) and chikungunya (AUC=0.542) was insufficient. These
findings suggest that metabolomics may provide an initial framework for developing rapid
and lower-cost diagnostic tools, with particular relevance in public health contexts where
access to molecular techniques remains limited.
Keywords: clinical metabolomics, LC-MS, pediatric biomarkers, accessible diagnostics
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Para la población pediátrica de la ciudad de Guayaquil, el diagnóstico de dengue, zika y
chikunguña constituye un reto por la similitud de síntomas y el alto costo de las pruebas
actuales. Como alternativa, se planteó la caracterización de perfiles metabolómicos séricos
mediante LC-MS para buscar patrones que permitieran distinguir entre infecciones. Se
analizaron muestras de suero de 66 niños guayaquileños con infección confirmada por RTPCR
(25 DENV, 8 ZIKV, 17 CHIKV) y controles febriles (n=16), aplicando análisis estadístico
multivariado. Se seleccionó un panel de 15 metabolitos relevantes, de los cuales 9 fueron
identificados como lípidos (esfingolípidos, glicerolípidos, esteroles y ácidos grasos). La
validación mostró un poder discriminatorio elevado para dengue (AUC=0.867) y moderado
para diferenciar pacientes infectados de controles (AUC=0.781), mientras que la separación
entre zika (AUC=0.158) y chikunguña (AUC=0.542) resultó insuficiente. Estos resultados
sugieren que la metabolómica puede aportar un primer marco para diseñar herramientas
diagnósticas rápidas y de menor costo, con relevancia particular en contextos de salud pública
donde el acceso a técnicas moleculares sigue siendo limitado.
