Introdução: Conhecer as respostas proteômicas de diferentes grupos metabólicos após uma intervenção nutricional poderia ajudar a identificar biomarcadores e o tratamento dietético mais apropriado para diferentes perfis de indivíduos. Objetivos: Descrever dois diferentes grupos metabólicos em um estudo de intervenção nutricional; descrever o perfil lipídico, os níveis de glicose e os dados proteômicos ao longo do estudo nesses dois grupos. Metodologia: Foi realizado um estudo de intervenção "N-of-1", com indivíduos de 9 a 13 anos, no qual ocorreu avaliação antropométrica, de composição corporal, de ingestão alimentar, bioquímica e proteômica em três momentos: no início do estudo (momento 1), após 6 semanas de suplementação diária de micronutrientes (momento 2), e após outras 6 semanas sem nenhuma intervenção (momento 3). A técnica estatística "k-means clustering" foi utilizada para alocar os participantes em dois grupos metabólicos distintos (cluster 1 e cluster 2), de acordo com os perfis glicídicos e lipídicos (glicemia, triglicerídeos, colesterol total, LDL, HDL e VLDL colesterol) que os indivíduos apresentaram nos três momentos do estudo. Resultados: O cluster 1 (n = 111) teve melhor perfil glico-lipídico e também apresentou menores valores para índice de massa corporal, circunferência de cintura e porcentagem de gordura corporal nos três momentos do estudo, comparado ao cluster 2 (n = 25). A ingestão alimentar não diferiu entre os clusters em nenhum momento do estudo. Com a suplementação de micronutrientes, o cluster 1 apresentou redução de glicemia, LDL e colesterol total, além de diminuir sua ingestão de energia, carboidrato, lipídeo e proteína, enquanto o cluster 2 reduziu LDL, colesterol total e HDL e não alterou sua ingestão de energia e macronutrientes. Foi identificada a expressão de 20 proteínas no plasma dos indivíduos dos clusters 1 e 2, sendo que a maioria delas evoluiu de maneira diferente entre os dois grupos após a intervenção. Com a suplementação, o cluster 1 apresentou aumento na expressão de alpha-1-acid glycoprotein 1, alpha- 2-HS-glycoprotein, ceruloplasmin e de fibrinogen alpha, beta e gamma chain, bem como redução na expressão de apolipoprotein A-IV, haptoglobin, Ig alpha-1 chain C region, serotransferrin e vitamin D-binding protein. No mesmo período, o cluster 2 mostrou aumento de alpha-1-antitrypsin, ceruloplasmin, haptoglobin, Ig alpha-1 chain C region e plasma protease C1 inhibitor, além de diminuição na expressão de alpha-1-acid glycoprotein 1 e de fibrinogen alpha, beta e gamma chain. Conclusões: É possível que tenha ocorrido aumento de expressão de proteínas que podem ter auxiliado na melhora do perfil glico-lipídico dos participantes. O cluster de pior perfil parece ter se beneficiado mais com a intervenção em relação à expressão de proteínas do que o cluster de melhor perfil. O estudo do perfil genético poderia ajudar no entendimento da resposta metabólica dos indivíduos.

Introduction: Knowing the proteomic responses from different metabolic groups after a nutritional intervention could help to identify biomarkers and the most appropriate dietary treatment for different profiles of subjects. Aims: To describe two different metabolic groups in a nutritional intervention study; To describe the lipid profile, glucose levels and proteomic data throughout the study in these two groups. Methodology: An "N-of-1" intervention study was carried out with subjects from 9 to 13 years of age, in which anthropometric, body composition, food intake, biochemical and proteomics evaluation was performed in three moments: at the beginning of the study (moment 1), after 6 weeks of daily micronutrient supplementation (moment 2), and after another 6 weeks without any intervention (moment 3). The "k-means clustering" technique was used to allocate the participants to two distinct metabolic groups (cluster 1 and cluster 2) according to the glucose and lipid profiles (glycemia, triglycerides, total cholesterol, LDL, HDL and VLDL cholesterol) that these subjects presented at the three moments of the study. Results: Cluster 1 (n = 111) had a better glycemic and lipid profile and also presented lower values for body mass index, waist circumference and body fat percentage in the three moments of the study, compared to cluster 2 (n = 25). Food intake did not differ between the clusters in any moment of the study. With supplementation, cluster 1 showed a decrease in glycemia, LDL and total cholesterol, as well as decreased energy, carbohydrate, lipid and protein intake, while cluster 2 reduced LDL, total cholesterol and HDL and did not alter its energy and macronutrients intake. It was identified the expression of 20 proteins in the plasma of the subjects from clusters 1 and 2, and most of them evolved differently between the two groups after the intervention. Cluster 1 showed increase in expression of alpha-1-acid glycoprotein 1, alpha-2-HS-glycoprotein, ceruloplasmin and alpha, beta and gamma chain fibrinogen, as well as reduction in expression of apolipoprotein A-IV, haptoglobin, Ig alpha-1 chain C region, serotransferrin and vitamin D-binding protein. In the same period, cluster 2 showed an increase of alpha-1-antitrypsin, ceruloplasmin, haptoglobin, Ig alpha-1 chain C region and plasma protease C1 inhibitor, as well as decrease in the expression of alpha-1- acid glycoprotein 1 and alpha fibrinogen, beta and gamma chain. Conclusions: It is possible that there was occurred an increase in the expression of proteins that may have helped to improve glycemic and lipid profiles of the participants. The worst-profile cluster seems to have benefited more from the intervention in relation to protein expression than the cluster with the best profile. The study of the genetic profile could help in the understanding of the individuals metabolic response.