Características metabólicas e patogênese da puberdade precoce em meninas: o papel dos compostos perfluorados

BMC Medicine volume 21, número do artigo: 323 (2023) Citar este artigo

68 acessos

Detalhes das métricas

A puberdade precoce (PP) em meninas é tradicionalmente definida como o início do desenvolvimento das mamas antes dos 8 anos de idade. Os biomarcadores específicos de meninas com telarca prematura (PT) e puberdade precoce central (PPC) são incertos, e pouco se sabe sobre suas características metabólicas impulsionadas por compostos perfluorados (PFCs) e fenótipo clínico. Este estudo teve como objetivo rastrear biomarcadores específicos de PT e CPP e elucidar sua patogênese subjacente. As relações entre as características metabólicas dos PFCs do fenótipo clínico-sérico também foram exploradas para revelar a relação entre os PFCs e a ocorrência e desenvolvimento de PT e CPP.

A estratégia de metabolômica cruzada baseada em ressonância magnética nuclear (RMN) foi realizada em soro de 146 PP (incluindo 30 CPP, 40 PT e 76 PP não especificados) e 64 meninas saudáveis (incluindo 36 pré-púberes e 28 adolescentes). Biomarcadores específicos foram selecionados por análises estatísticas uni e multivariadas. As relações entre os PFCs séricos e o fenótipo clínico foram realizadas por análise de correlação e análise de rede de co-expressão gênica ponderada para explorar a ligação entre fenótipo clínico-PFCs-características metabólicas em PT e CPP.

A tendência desordenada dos metabolismos do piruvato e do butirato (metabólitos mapeados como formato, etanol e 3-hidroxibutirato) foi compartilhada e mantida quase consistente em PT e CPP. Oito e onze biomarcadores específicos foram selecionados para PT e CPP, respectivamente. A área sob a curva da combinação de biomarcadores específicos foi de 0,721 em CPP vs. pré-púbere, 0,972 em PT vs. pré-púbere, 0,646 em CPP vs. adolescente integrado pré-púbere e 0,822 em PT vs. adolescente pré-púbere integrado, respectivamente. O ácido perfluoro-n-heptanóico e o ácido perfluoro-n-hexanóico foram estatisticamente diferentes entre PT e CPP. Estradiol e prolactina foram significativamente correlacionados com PFCs em CPP e PT. Os fenótipos clínicos e os PFCs determinam as características metabólicas e causam distúrbios metabólicos na PPC e na PT.

A elevação de formato, etanol e 3-hidroxibutirato pode servir como indicador diagnóstico precoce de PP em meninas. Mas a estratificação da PP ainda precisa ser determinada com base nos biomarcadores específicos. Biomarcadores específicos de PPC e PT exibiram boa sensibilidade e podem facilitar o diagnóstico de classificação de PPC e PT. A exposição ao PFC está associada ao desequilíbrio da homeostase endócrina. A exposição ao PFC e/ou distúrbios endócrinos conduzem direta ou indiretamente a alterações metabólicas e formam perturbações gerais da rede metabólica em CPP e PT.

Relatórios de revisão por pares

O momento da puberdade é geralmente regulado por uma interação complexa de fatores genéticos, ambientais, nutricionais e epigenéticos. Portanto, os critérios para o momento normal da puberdade e, portanto, a definição de puberdade precoce são difíceis de determinar. A puberdade precoce (PP) em meninas é tradicionalmente definida como o início do desenvolvimento das mamas antes dos 8 anos de idade [1]. Sua fisiopatologia subjacente pode ser dependente do hormônio liberador de gonadotrofina (GnRH) para meninas com puberdade precoce central (PPC) ou independente de GnRH para meninas com telarca prematura (TP). A PPC é induzida principalmente pela secreção pulsada contínua de GnRH para ativar prematuramente o eixo hipotálamo-hipófise-gonadal (HPG); no entanto, os mecanismos exatos permanecem obscuros. A principal manifestação clínica das meninas PT é o simples desenvolvimento das mamas devido à exposição ao ambiente estrogênico periférico. Quando a PT é acompanhada pelo avanço significativo do crescimento da idade óssea, é mais provável que evolua para PPC secundária. A PPC pode levar a complicações de curto e longo prazo em meninas, incluindo aumento do risco de sofrimento psicossocial, baixa estatura, obesidade, doenças cardiovasculares e diabetes tipo 2 na idade adulta [2]. Portanto, é vital compreender a etiologia da TP e da PPC para um diagnóstico preciso e intervenção imediata.

1 of the metabolite and the p value after age correction (p-adj) < 0.05./p>1 and p-adj < 0.05), a total of 16 metabolites were selected as the potential biomarkers of PP girls when compared with prepubertal girls and adolescent girls as demonstrated in Additional file 1: Table S5./p> 0.1 and p < 0.05, six disturbed metabolic pathways were screened out from CPP, including aminoacyl-tRNA biosynthesis, valine, leucine, and isoleucine biosynthesis, phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis, phenylalanine metabolism, butanoate metabolism, and histidine metabolism (Additional file 1: Figure S6A), while seven metabolic pathways were significantly disordered in PT, including butanoate metabolism, synthesis and degradation of ketone bodies, glyoxylate and dicarboxylate metabolism, glycine, serine, and threonine metabolism, glycerolipid metabolism, histidine metabolism, and aminoacyl-tRNA biosynthesis (Additional file 1: Figure S6B). Furthermore, to better understand the process of diseases, the core metabolic network of CPP and PT were constructed to explain their individual pathogenesis based on the potential biomarkers via integrating the database of KEGG and HMDB. The links between hypothalamic-pituitary-gonadal-adrenal (HPGA) axis initiation and metabolism (including phenylalanine, tyrosine, and tryptophan biosynthesis, glycine, serine and threonine metabolism, glycolysis/gluconeogenesis, alanine, aspartate and glutamate metabolism, pyrimidine metabolism, aminoacyl-tRNA biosynthesis, and pyruvate metabolism and butanoate metabolism) were mainly shown in the core metabolic network of CPP (Fig. 5A). Metabolic pathway interconnections including glycerolipid metabolism, galactose metabolism, amino acid metabolism, pyruvate metabolism, butanoate metabolism, and pyrimidine metabolism were mainly shown in the core metabolic network of PT (Fig. 5B)./p> 0.30 and p < 0.05. In CPP, PFOA, PFNA, and PFDA mainly drive MEyellow, PFDoDA mainly drives MEbrown, DHEAS and VD mainly drive MEblack, FT4 mainly drives MEred, LH and FSH mainly drive MEbrown, and prolactin mainly drives MEblue (Fig. 6b1). In PT, PFOA mainly drives MEblack, TFHSA mainly drives MEpink, PFDoDA mainly drives MEyellow, and PFHpA mainly drives MEred, DHEAS mainly drives MEbrown, FSH mainly drives MEblack, BMISDS and body mass index (BMI) mainly drives MEgreen, FT4 mainly drives MEpink, TSH mainly drives MEturquoise, and estradiol mainly drives MEyellow (Fig. 6b2). The metabolites in each module are shown in Fig. 6C./p>