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Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 8967 (2023) Citar este artigo

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O cálculo dentário é um recurso valioso para a reconstrução dos hábitos alimentares e do microbioma oral de populações passadas. Em 2020, os restos mortais do duque Alessandro Farnese e sua esposa Maria D'Aviz foram exumados para obter novos insights sobre as causas da morte. Este estudo teve como objetivo investigar o metaboloma do cálculo dentário do casal nobre por meio da metabolômica não direcionada. As amostras pulverizadas foram descalcificadas em uma mistura de água-ácido fórmico, extraídas com metanol/acetonitrila e analisadas por cromatografia líquida de ultra alta eficiência acoplada a espectrometria de massas de alta resolução (UHPLC-HRMS) usando separação de fase reversa seguida de ionização por eletrospray e varredura completa no modo de íon positivo e negativo. Foi usado o espectrômetro de massa de tempo de voo híbrido de alta definição Waters Synapt-G2-Si. Recursos significativos foram então identificados usando o modo de aquisição MSE, registrando informações sobre o precursor de massa exato e íons fragmentados na mesma execução. Esta abordagem, juntamente com o pré-tratamento dos dados e análise estatística multivariada, permitiu a identificação de compostos capazes de diferenciar entre as amostras investigadas. Mais de 200 metabólitos foram identificados, sendo ácidos graxos, álcoois, aldeídos, fosfatidilcolinas, fosfatidilgliceróis, ceramidas e fosfatidilserinas as classes mais abundantes. Metabólitos derivados de alimentos, bactérias e fungos também foram determinados, fornecendo informações sobre os hábitos e estado de saúde bucal do casal.

O cálculo dental é uma placa microbiana mineralizada, que se acumula na superfície do dente1. O mineral é depositado a partir do fluido crevicular, mas, em última análise, deriva por precipitação de sais de cálcio salivares e por isso a concentração de cálculo é maior nos locais mais próximos aos ductos das glândulas salivares2. Sendo composto principalmente por constituintes inorgânicos, entre os quais hidroxiapatita, fluorapatita, fosfato octacálcico e whitlockita3, o cálculo dentário está bem preservado em amostras arqueológicas e pode soterrar biomoléculas (por exemplo, DNA, proteínas e lipídios) associadas à microbiota oral, o hospedeiro, e microdebris de origem exógena4,5,6,7. Portanto, nas últimas duas décadas o cálculo dentário tem sido um importante recurso para investigar o estado de saúde, estilo de vida e dieta em populações passadas. Microscopia óptica8, microscopia eletrônica de varredura, também acoplada à espectroscopia de raios X de energia dispersiva9,10, pirólise-cromatografia gasosa-espectrometria de massa11 e técnicas multi-ômicas incluindo proteômica, genômica e metabolômica12,13 provaram ser técnicas valiosas para caracterizar detritos exógenos aprisionados em cálculo dentário, fornecendo informações sobre hábitos e saúde de indivíduos que viveram no passado. Sendo capazes de fornecer uma impressão digital abrangente das amostras investigadas, as estratégias ômicas baseadas em espectrometria de massa são particularmente promissoras graças à sua sensibilidade, alto rendimento e poder de discriminação. Uma das vantagens mais importantes dessas técnicas reside em sua natureza não direcionada, fornecendo informações sobre uma infinidade de biomoléculas e permitindo a identificação de biomarcadores.

Combinada ao uso de bioinformática e abordagens computacionais, a metabolômica desempenha um papel fundamental na compreensão do metaboloma e na identificação de metabólitos presentes em amostras biológicas14,15,16. Diferentes plataformas analíticas, entre as quais espectrometria de massa de alta resolução (HRMS) acoplada a cromatografia gasosa e líquida (GC-HRMS, GCxGC-HRMS e LC-HRMS) e ressonância magnética nuclear (NMR) podem ser aplicadas para alcançar uma cobertura abrangente de metaboloma. Devido à maior especificidade, sensibilidade e disponibilidade de grandes bancos de dados espectrais em comparação com NMR, o HRMS tem sido amplamente aplicado para o perfil metabolômico de diferentes biofluidos, tecidos e outras amostras biológicas17,18,19. Em particular, estratégias analíticas envolvendo acoplamento on-line de separações ortogonais de UHPLC com HRMS representam as melhores ferramentas para estender a cobertura de metabólitos20, porque UHPLC está entre as técnicas de separação mais eficientes21 e sua combinação com HRMS permite a identificação de uma ampla gama de metabólitos22.