Adaptación del “Cuestionario de Evaluación de la Adhesión al Tratamiento antirretroviral” (CEAT-VIH) para su uso en Perú

Objective: To adapt and validate the “Assessment of Adherence to Antiretroviral Therapy Questionnary” “Cuestionariopara evaluar la adhesión al tratamiento antirretroviral” (CEAT-VIH) for use in Peru, in HIV-infected patients in highlyactive antiretroviral therapy (HAART).Method: Understanding of the questionnaire was evaluated as well as its psychometric properties in 41 HIV-infectedpatients; antiretroviral therapy for at least 3 months was required. Data was obtained between December 2005 andJanuary 2006. CEAT-VIH was carried out the day when sample for HIV viral load and CD4 cell count were taken.Reliability and validity related to two external criterions were evaluated.Results: CEAT-VIH showed appropriate reliability (α = 0,706) and adequate external criterion-related validity for CD4cell count (r = 0,439, p < 0.005), and for HIV viral load (r = - 0,548, p < 0, 005).Conclusions: CEAT-VIH has proved to be useful to assess the level of adherence and to identify the factors affectingpatient adherence to highly active antiretroviral therapy in Peru.Objetivos: El objetivo de este estudio fue adaptar y validar el “Cuestionario para evaluar la adhesión al tratamientoantirretroviral” (CEAT-VIH) para su uso en el Perú, en pacientes VIH y SIDA en tratamiento antirretroviral degran actividad (TARGA).Métodos: Se evaluó la comprensión del cuestionario así como sus propiedades psicométricas en una muestra de 41pacientes con VIH y SIDA en tratamiento antirretroviral de gran actividad (TARGA) por más de tres meses. Elperiodo de estudio estuvo comprendido entre diciembre 2005 y enero 2006, el proceso de validación incluyó la aplicacióndel cuestionario el mismo día de la toma de muestra para el análisis de la carga viral y de los linfocitos TCD4.Se analizó la fi abilidad, la correlación de la puntuación con el recuento de linfocitos TCD4 y la carga viral.Resultados: Los resultados mostraron una adecuada fi abilidad (α = 0,706) y validez de criterio externa: respecto alrecuento de linfocitos TCD4 (r = 0,439, p < 0,005), y respecto a la carga viral (r = - 0,548, p < 0, 005).Conclusiones: El CEAT-VIH ha demostrado ser una adecuada herramienta para evaluar el nivel de adherencia eidentifi car los factores que infl uyen en la adherencia al tratamiento antirretroviral en una muestra de pacientesVIH y SIDA en Perú

Evaluación experimental de la capacidad de drenaje de tuberías perforadas colectoras utilizadas en botaderos de ripios lixiviados – resultados preliminares

93 p.La estabilidad física en acopios de materiales granulares provenientes de procesos mineros es un tema importante para la ingeniería, y los acopios aterrazados llamados botaderos de ripios no son la excepción. La estabilidad de taludes puede verse afectada por múltiples aspectos, dentro de los cuales se encuentran, alzamientos y fluctuaciones de niveles freáticos en su interior, debido al: tipo de material, riego incorporado, o por un mal funcionamiento del sistema de drenaje. El funcionamiento del sistema de drenaje en botaderos de ripios contiene una componente de incertidumbre en el sector minero, en relación con el caudal efectivo, tanto encamados de gravas (cover) como tuberías perforadas inmersas en el material post lixiviación. Debido a esto, el objetivo principal es la evaluación experimental de la capacidad de drenaje de tuberías perforadas colectoras utilizadas en botaderos de ripios lixiviados. En el presente estudio se abordaron diferentes metodologías de análisis y estimación de infiltraciones a fin de poder evaluar la distribución y capacidad de flujo del sistema de drenaje compuesto por tuberías perforadas espaciadas e inmersas en el interior del botadero. Se consideró para este efecto una caracterización de un suelo con propiedades similares a la matriz fina de un material tipo ripio post lixiviación y un modelamiento numérico de infiltraciones en 2 dimensiones. Sumado a lo anterior, se realizó un modelo físico a escala 1:10 que consideró acopios aterrazados de material arcilla - arena arcillosa y las tuberías del sistema de drenaje mediante microtubos con diámetro de 4 mm. Finalmente, los resultados obtenidos para caudales en modelamiento numérico (1,22 ∗ 10−4 3/ ) y en una de las pruebas del modelo físico ( 5 ∗ 10−3 3/ ), presentaron una leve diferencia producto de errores que pueden ocurrir durante este último, tanto los taponamientos de tuberías, la componente tasa de riego, homogeneidad del material, entre otros. Estos resultados dieron cuenta del comportamiento de tuberías perforadas y su capacidad en el proceso de drenaje, evidenciando el efecto producido por la granulometría de este debido a su chancado químico y cómo podría afectar la estabilidad del botadero de ripios. // ABSTRACT: Physical stability in stockpiles of granular materials from mining processes is an important issue for engineering, and terraced stockpiles called gravel dumps are no exception. The stability of slopes can be affected by multiple aspects, within which are, elevations and fluctuations of wáter table levels inside, due to the: type of material, built-in irrigation, or by a malfunction of the drainage system. The operation of the drainage system in gravel dumps contains a component of uncertainty in the mining sector, in relation to the effective flow, both bedridden gravel(cover)and perforated pipes immersed in the post-leaching material. Because of this, the main objective is the experimental evaluation of the drainage capacity of perforated collector pipes used in leachate gravel dumps. In the present study, different methodologies of analysis and estimation of infiltrations were addressed to be able to evaluate the distribution and flow capacity of the drainage system composed of perforated pipes spaced and immersed inside the dump. It was considered for this purpose a characterization of a soil with properties like the fine matrix of a gravel-type material post leaching and a numerical modeling of infiltrations in 2 dimensions. In addition to the above, a physical model was made at 1:10 scale that considered terraced collections of clay-clay sand material and the pipes of the drainage system by means of microtubes with a diameter of 4 mm. Finally, the results obtained for flow rates in numerical modeling (1,22 ∗ 10−4 3/ ) and in one of the tests of the physical model (5 ∗ 10−3 3/ ), presented a slight difference product of errors that can occur during the latter, both the plugging of pipes, the component irrigation rate, homogeneity of the material, among others. These results showed the behavior of perforated pipes and their capacity in the drainage process, evidencing the effects produced by the granulometry of this due to its chemical crushing and how it could affect the stability of the gravel dump

Análisis de la deformación sísmica para estribos de puentes en suelos licuables considerando modelamiento numérico en dos dimensiones

181 p.El territorio nacional ha sido foco de grandes eventos sísmicos en el transcurso del tiempo, siendo uno de los más importantes el terremoto del Maule producido el 27 de febrero del año 2010. En éste se observó y documentó el desarrollo del fenómeno de licuación en distintas localidades de la zona de ruptura, fenómeno que hasta ese instante se creía poco probable producto de la densificación previa de los suelos por la gran cantidad de movimientos sísmicos que han ocurrido en el país a través de los años. El presente estudio se basa en el análisis de las deformaciones sísmicas en estribos de puentes apoyados en suelos vulnerables al fenómeno de licuación frente a un sismo de gran intensidad. Para la realización del análisis se consideró una simulación numérica bidimensional mediante el método de elementos finitos en el software MIDAS GTS NX, con el fin de profundizar en el estudio del comportamiento deformacional de la masa de suelo de un depósito frente a la ocurrencia del fenómeno, ya que se pueden producir deformaciones inesperadas que se derivan en posibles colapsos o inhabilitación de infraestructura imprescindible, por ejemplo, de puentes. La metodología de la presente memoria se soporta en seleccionar un caso de estudio, realizando un levantamiento de información geológico, geotécnico y estructural, para luego, llevar a cabo la simulación numérica bidimensional mediante la implementación de tres modelos representativos del puente de seleccionado, los cuales son: sección transversal del estribo suroeste, sección transversal del estribo noreste y sección longitudinal del puente. El análisis y estudio principal se basa en un análisis dinámico tipo Tiempo-Historia no lineal que considera la inclusión del fenómeno de licuación en su modelación. De este modo, permite identificar desplazamientos, aceleraciones y susceptibilidad de los suelos potencialmente licuables. La investigación realizada para el Puente Llaveria identificó un alto grado de vulnerabilidad al fenómeno de licuación en el entorno superior de donde se apoyan los estribos de la estructura, originado principalmente por el efecto sitio que incide en el comportamiento de la onda sísmica produciendo una pequeña amplificación de ésta al llegar a la superficie. A causa de esto, se observaron desplazamientos laterales máximos en los estribos iguales a 3 cm. Así mismo, los pilotes que componen la fundación presentaron una deformación lateral entre el desplazamiento superior e inferior igual a 1,5 cm. Adicionalmente se registra un asentamiento de la estructura en general de 3 a 5 mm

Estudios de infiltración y determinación de la constante de permeabilidad en los suelos de la Facultad de ingeniería de la Universidad de Talca

91 p.Una de las propiedades más relevantes de los suelos es su permeabilidad, definida a través de un coeficiente denominado con la letra k, asociada a la capacidad que tiene un suelo para dar paso a un fluido a través de sus vacíos intersticiales. En relación con esta propiedad, se evalúan 8 puntos diferentes dentro de la Facultad de Ingeniería de Universidad de la Talca, a fin de para aportar a la Facultad con data de caracterización de suelos, a ser utilizada en el futuro desarrollo expansivo de sus instalaciones (drenaje de edificios y canchas deportivas, configuración de una laguna artificial, diseño de intercambiadores de calor geotérmicos, subpresiones actuantes sobre estanques de aguas negras, etc). Se determinó la permeabilidad mediante ensayos de campo usando una prueba de infiltración directa en área circular (PIDAC) y Porchet, y se compararon con los resultados obtenidos mediante expresiones empíricas, utilizando específicamente las ecuaciones de Allen-Hazen, Kozeny, Beyer y Slichter. Los valores medidos de permeabilidad oscilan en un rango de 10−3 a 10−6 ms, resultados típicos para arenas muy finas, limos y arena limosa. No se visualizan dispersiones significativas de acuerdo con los métodos utilizados, evidenciándose que los métodos indirectos exhiben una variabilidad natural cercana a la permeabilidad promedio. En general el drenaje de los suelos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Talca que era lo esperado en base a los antecedentes que se tenían de la zona

Análisis de autoreactividad de anticuerpos leucémicos soportado por estrategias de Inteligencia Artificial

184 p.Los antígenos son moléculas externas reconocidas por el organismo de variada estructura y naturaleza. El sistema inmune ha desarrollado técnicas de reconocimiento para estos agentes patógenos, representando diferentes mecanismos de defensa contra una posible infección, siendo los anticuerpos los responsables de esta detección. Predecir qué anticuerpo reconocerá a un antígeno, o estimar a nivel cualitativo la intensidad de la interacción que se producirá, es una tarea ardua y compleja, representando un gran desafío en el área inmunológica. Debido a que los antígenos pueden ser distintos tipos de moléculas, y tener procedencia en diferentes patógenos, la forma en la cual un anticuerpo reconoce un conjunto de antígenos con diversas intensidades de interacción, es una pregunta que se ha abordado desde diferentes perspectivas. Por otra parte, el organismo ha desarrollado estrategias para reconocer moléculas externas de aquellas propias. Esto evita que se genere una respuesta inmune sobre tejidos en el organismo. Las moléculas propias del organismo que desencadenan esta respuesta son denominadas auto antígenos, y al proceso de presentar defensas contra estas moléculas se le denomina auto reactividad. El análisis de auto antígenos es de gran relevancia, tanto para el estudio de enfermedades auto inmunes, como para enfermedades relacionadas a células propias del organismo. En el caso de la leucemia, un tipo de cáncer que afecta a células del tejido sanguíneo, el estudio de la auto reactividad y la interacción entre auto antígenos y anticuerpos es de gran relevancia para el diseño y propuestas que permitan diagnosticar y tratar esta enfermedad. Gran parte de los estudios de interacción entre auto antígenos y anticuerpos se han realizado utilizando técnicas experimentales. No obstante, diversos enfoques in-silico han sido desarrollados empleando diferentes herramientas computacionales como docking o simulación molecular para cálculos de energía libre y visualización de interacciones. Pese a su gran utilidad, estas técnicas poseen un alto costo asociados a la necesidad de material experimental, necesidad de poseer estructuras definidas o modelos confiables, elevados tiempos de simulación, entre otros. De esta forma la aplicación de técnicas de machine learning y diversos métodos de codificación representan una alternativa potente al problema de reconocimiento de interacción entre proteína-proteína, particularmente, a secuencias de auto antígenos y anticuerpos de leucemia. A partir de la información de interacciones entre 45 secuencias de cadena pesada de anticuerpos y cerca de 8000 secuencias de auto antígenos, Se diseñó e implemento un sistema predictivo ensamblado cualitativo del nivel de intensidad de la interacción entre auto antígenos y cadenas pesadas de anticuerpos. Como estrategias de entrenamiento de modelos predictivos, se combinaron variados métodos de representación de proteínas, principalmente Natural Language Processing y propiedades fisicoquímicas, con diferentes algoritmos de aprendizaje supervisado logrando un predictor ensamblado con un rendimiento del 81% de accuracy. Se aplicaron diferentes estrategias de validación que permiten demostrar la robustez del sistema predictivo propuesto, incluyendo sistemas de validación cruzada y métodos propios basados en estrategias Leave One Antibody Out. Adicionalmente, se diseñó e implemento un conjunto de colecciones de moléculas inmunológicas integradas en un único sistema de base de datos, al cual acoplado a una estrategia de clasificación filogenética, se diseña e implementa una estrategia de clasificación de secuencias de autoantígenos basado en propiedades descriptivas, funcionales y componentes filogenéticos. La combinación del conjunto de colecciones con el sistema de clasificación, en conjunto con el sistema ensamblado predictivo, facilita el diseño de estrategias de identificación de secuencias autoantígenos y su evaluación contra anticuerpos leucémicos, brindando los soportes iniciales para herramientas de diseño y descubrimiento de antígenos/anticuerpos que cumplan con características relevantes para el problema de la leucemia, denotando la usabilidad de métodos computacionales en problemas complejos de la ingeniería médica. // ABSTRACT: Antigens are external molecules of varied structures and nature recognized by the body. The immune system has developed recognition techniques for these pathogens, representing different defense mechanisms against possible infection, the antibodies responsible for this detection. Predicting which antibody will recognize an antigen or estimating the intensity of the interaction that will occur at a qualitative level is an arduous and complex task, representing a significant challenge in the immunological area. Because antigens can be different types of molecules and have origins in various pathogens, how an antibody recognizes a set of antigens with varying intensities of interaction is a question that has been approached from different perspectives. On the other hand, the organism has developed strategies to recognize external molecules on its own. This prevents an immune response from being generated on tissues in the body. The body’s own molecules that trigger this response are called self-antigens, and the process of presenting defenses against these molecules is called self-reactivity. The analysis of self-antigens is of great relevance, both for studying autoimmune diseases and for diseases related to the body’s own cells. In leukemia, a type of cancer that affects cells of the blood tissue, the study of self-reactivity and the interaction between self-antigens and antibodies is of great relevance for the design of proposals that allow the diagnosis and treatment of this disease. Much of the interaction studies between self-antigens and antibodies have been carried out using experimental techniques. However, various in-silico approaches have been developed using different computational tools such as docking or molecular simulation for free energy calculations and interactive visualization. Despite their great utility, these techniques have a high cost associated with the need for experimental material, the need to have defined structures or reliable models, high simulation times, among others. In this way, the application of machine learning techniques and various coding methods represent a powerful alternative to the problem of protein-protein interaction recognition, particularly to leukemia self-antigen and antibody sequences. From the information of interactions between 45 sequences of antibodies heavy chain and about 8000 sequences of self-antigens, a qualitative assembled predictive system for the level of intensity of the interaction between self-antigens and heavy chains of antibodies was designed and implemented. As predictive model training strategies, various protein representation methods were combined, mainly Natural Language Processing and physicochemical properties, with different supervised learning algorithms, achieving an assembled predictor with a performance of 81% accuracy. Different validation strategies were applied to demonstrate the robustness of the proposed predictive system, including cross-validation systems and proprietary methods based on Leave One Antibody Out strategies. Additionally, a set of collections of immunological molecules integrated into a single database system was designed and implemented. Coupled with a phylogenetic classification strategy, a method for classifying self-antigen sequences based on descriptive properties was designed and implemented. This method uses different functional properties and phylogenetic components to estimate the relation of new sequences with the set of self-antigen sequences. The combination of the group of collections with the classification system, in association with the assembled predictive system, facilitates the design of strategies for the identification of selfantigen sequences and their evaluation against leukemic antibodies, providing the initial supports for tools of creation and discovery of antigens/antibodies that meet relevant characteristics for the leukemia problem, denoting the usability of computational methods in complex issues of medical engineering

The Socio-Economic and Demographic Risk Factors for SARS-CoV-2 Seropositivity Among Healthcare Workers in a UK Hospital: A Prospective Cohort Study

BACKGROUND: In order to protect healthcare workers from the consequences of disease due to SARS-CoV-2 it is necessary to understand the risk factors that drive exposure and infection within hospitals. Insufficient consideration of key socio-economic variables is a limitation of existing studies that can lead to bias and residual confounding of proposed risk factors for infection. METHODS: The Co-STARS study prospectively enrolled 3679 HCWs between April 2020 and September 2020. We used multivariate logistic regression to comprehensively characterise the demographic, occupational, socio-economic and environmental risk factors for SARS-CoV-2 seropositivity. RESULTS: After adjusting for key confounders relative household overcrowding (OR 1.4 [CI 1.1-1.9] p = 0.006), Black, Black British, Caribbean or African ethnicity (OR 1.7 [CI 1.2-2.3] p = 0.003), increasing age (50-60 age group OR 1.8 [CI 1.3-2.4] p=<0.001), lack of access to sick pay (OR 1.8 [CI 1.3-2.4] p=<0.001) and out of hospital contact with COVID-19; staff contact (OR 1.8 [CI 1.4-2.4] p=<0.001), travel contact (OR 1.9 [CI 1.2-3.0] p = 0.008), household contact (OR 1.6 [CI 1.2-2.2] p = 0.002), other contact (OR 1.9 [CI 1.3-3.3] p = 0.029) were significantly associated with SARS-CoV-2 seropositivity. In this paediatric tertiary hospital setting, contact with known infected patients was not significantly associated with seropositivity (OR 1.2 [CI 0.6-2.1] p = 0.651). CONCLUSIONS: Socio-economic and demographic factors outside the hospital were the main drivers of infection and exposure to SARS-CoV-2 during the first wave of the pandemic in an urban paediatric referral hospital. Overcrowding and out of hospital SARS-CoV-2 contact are less amenable to intervention. However, lack of access to sick pay among externally contracted staff is more easily rectifiable. Our findings suggest that, if addressed, providing easier access to sick pay would lead to a decrease in SARS-CoV-2 transmission and potentially that of other infectious diseases in hospital settings

Long-Term Persistence of Spike Antibody and Predictive Modeling of Antibody Dynamics Following Infection with SARS-CoV-2

BACKGROUND: Antibodies to Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) have been shown to neutralize the virus in-vitro and prevent disease in animal challenge models upon re-exposure. However, current understanding of SARS-CoV-2 humoral dynamics and longevity is conflicting. METHODS: The Co-Stars study prospectively enrolled 3679 healthcare workers to comprehensively characterize the kinetics of SARS-CoV-2 spike (S), receptor-binding-domain (RBD) and nucleoprotein (N) antibodies in parallel. Participants screening seropositive had serial monthly serological testing for a maximum of 7 months with the Mesoscale Discovery Assay. Survival analysis determined the proportion of sero-reversion while two hierarchical Gamma models predicted the upper- and lower-bounds of long-term antibody trajectory. RESULTS: A total of 1163 monthly samples were provided from 349 seropositive participants. At 200 days post-symptoms, >95% of participants had detectable S-antibodies compared to 75% with detectable N-antibodies. S-antibody was predicted to remain detectable in 95% of participants until 465 days [95%CI 370-575] using a 'continuous-decay' model and indefinitely using a 'decay-to-plateau' model to account for antibody secretion by long-lived plasma cells. S-antibody titers correlated strongly with surrogate neutralization in-vitro (R 2=0.72). N-antibodies, however, decayed rapidly with a half-life of 60 days [95%CI 52-68]. CONCLUSIONS: The Co-STAR's study data presented here provides evidence for long-term persistence of neutralizing S-antibodies. This has important implications for the duration of functional immunity following SARS-CoV-2 infection. In contrast, the rapid decay of N-antibodies must be considered in future seroprevalence studies and public health decision-making. This is the first study to establish a mathematical framework capable of predicting long-term humoral dynamics following SARS-CoV-2 infection

Aplicaciones de estructuras de grafos y aprendizaje profundo a sistemas de clasificación de interacción antígeno-anticuerpo

72 p.Las interacciones proteína-proteína son de real importancia para la ingeniería de proteínas debido a que forman parte esencial en la mayoría de los procesos moleculares. Un caso particular es la interacción antígeno-anticuerpo, la cual cumple con el rol de inhibir o neutralizar agentes patógenos que afectan negativamente la homeostasis normal del cuerpo. Conocer el funcionamiento específico de un anticuerpo es de gran interés en áreas como la medicina y la farmacología, ya que facilita el diseño de vacunas y medicamentos. Variados métodos experimentales se han desarrollado con el fin de estudiar las interacciones proteína-proteína. Algunos de los ejemplos clásicos corresponden a los microarrays de ADN y proteína, la espectroscopia de masas (MS) y la letalidad sintética. Sin embargo, estos métodos se caracterizan por tener un alto costo de producción y tiempo de desarrollo, ser susceptibles al error humano, y muchas veces, requieren de un elevado conocimiento. Para solventar este problema, cada vez se aplican más técnicas basadas en Machine Learning y Deep Learning, como es el caso de AlphaFold y su capacidad de predecir la estructura secundaria. Sin embargo, la rama de la inteligencia artificial aún debe ser más estudiada y aplicada en la investigación científica. Con base en esto, se realizó una investigación con el fin de predecir la interacción antígeno-anticuerpo por medio de Graph Neural Network. Para lograr esto, las proteínas se representaron por medios de estructuras de grafos, en donde los nodos correspondían a los residuos de las proteínas, mientras que las aristas a las distancias euclidianas entre aminoácidos. Además, se contó con un clasificador de interacción para cada complejo. En general, se obtuvo un rendimiento alrededor del 0,51 y se planteó una serie de puntos a tratar en futuros trabajos para el perfeccionamiento de los modelos, los cuales tienen que ver con arquitecturas de redes neuronales, representación de grafos, métodos de codificación y predicción de complejos proteicos. Demostrando que, a pesar de que los resultados no fueron los esperados, el camino por delante es extenso y queda un largo desarrollo por realizar, con el fin de llegar a elaborar sistemas predictivos en base a esta arquitectura de deep learning. // ABSTRACT: Protein-protein interactions are significant for protein engineering because they are essential to most molecular processes. A particular case is an antigen-antibody interaction, which fulfills the role of inhibiting or neutralizing pathogenic agents that negatively affect the normal homeostasis of the body. Knowing the specific functioning of an antibody is of great interest in areas such as medicine and pharmacology since it facilitates the design of vaccines and drugs. Various experimental methods have been developed to study protein-protein interactions. Some classic examples are DNA and protein microarrays, mass spectroscopy (MS), and synthetic lethality. However, these methods are characterized by high production cost and development time, being susceptible to human error, and often requiring a high level of knowledge. To solve this problem, more and more techniques based on Machine Learning and Deep Learning are being applied, such as AlphaFold and its ability to predict secondary structure. However, the branch of artificial intelligence still needs to be more studied and used in scientific research. Based on this, an investigation was carried out to predict the antigenantibody interaction using the Graph Neural Network. Proteins were represented by employing graph structures, where nodes corresponded to protein residues while edges to Euclidean distances between amino acids. In addition, there was an interaction classifier for each complex. In general, a performance of around 0.51 was obtained, and a series of points were raised to be dealt with in future Works to improve the models, which have to do with neural network architectures, graph representation, coding methods, and prediction of protein complexes. Even though the results were not as expected, the road ahead is long, and there is a long development to be done to develop predictive systems based on this deep learning architecture

Estimation of the national disease burden of influenza-associated severe acute respiratory illness in Kenya and Guatemala : a novel methodology

Background: Knowing the national disease burden of severe influenza in low-income countries can inform policy decisions around influenza treatment and prevention. We present a novel methodology using locally generated data for estimating this burden. Methods and Findings: This method begins with calculating the hospitalized severe acute respiratory illness (SARI) incidence for children <5 years old and persons ≥5 years old from population-based surveillance in one province. This base rate of SARI is then adjusted for each province based on the prevalence of risk factors and healthcare-seeking behavior. The percentage of SARI with influenza virus detected is determined from provincial-level sentinel surveillance and applied to the adjusted provincial rates of hospitalized SARI. Healthcare-seeking data from healthcare utilization surveys is used to estimate non-hospitalized influenza-associated SARI. Rates of hospitalized and non-hospitalized influenza-associated SARI are applied to census data to calculate the national number of cases. The method was field-tested in Kenya, and validated in Guatemala, using data from August 2009–July 2011. In Kenya (2009 population 38.6 million persons), the annual number of hospitalized influenza-associated SARI cases ranged from 17,129–27,659 for children <5 years old (2.9–4.7 per 1,000 persons) and 6,882–7,836 for persons ≥5 years old (0.21–0.24 per 1,000 persons), depending on year and base rate used. In Guatemala (2011 population 14.7 million persons), the annual number of hospitalized cases of influenza-associated pneumonia ranged from 1,065–2,259 (0.5–1.0 per 1,000 persons) among children <5 years old and 779–2,252 cases (0.1–0.2 per 1,000 persons) for persons ≥5 years old, depending on year and base rate used. In both countries, the number of non-hospitalized influenza-associated cases was several-fold higher than the hospitalized cases. Conclusions: Influenza virus was associated with a substantial amount of severe disease in Kenya and Guatemala. This method can be performed in most low and lower-middle income countries

Nanotransportadores de agentes terapéuticos para tratamiento de cáncer colorrectal: diseño racional de nanopartículas para la encapsulación, transporte y liberación de fármacos

55 p.El cáncer colorrectal (CCR), se ubica como el segundo tipo de cáncer más frecuente en mujeres y el tercero en hombres. Actualmente, el tratamiento de esta afección se enfoca en el uso de gentes citotóxicos que inhiben la proliferación de células cancerígenas; sin embargo, su acción también afecta a las células sanas debido a su baja especificidad. En los últimos años, se han descrito diversos tratamientos basados en sistemas de administración de fármacos mediante nanopartículas poliméricas, debido a su alta biocompatibilidad, su adecuada utilidad para la encapsulación de fármacos tanto hidrófobos como hidrofílicos y debido a que se encuentran aprobado por la Food and Drug Administration (FDA). Por otra parte, se ha descrito que la adición de polietilenglicol (PEG) otorga una mejora en la capacidad de transporte de fármacos. A la fecha, no existe amplia evidencia científica que estudie los procesos de liberación de agentes quimioterapéuticos, considerando características conformacionales y químicas de nanotransportadores poliméricos, desde el punto de vista de la química computacional. En el presente proyecto estudiamos mediante técnicas avanzadas de dinámica molecular, modelado computacional y cálculos de fuerza, los factores que afectan el proceso de liberación de fármacos a través de sistemas nanopoliméricos PLA/PLGA: DSPE-PEG2000 conjugados con terminales COO-, NH2 y OCH3. Logrando así, comprender que la naturaleza del núcleo de las nanosuperficies jugaría un papel fundamental en la liberación de los fármacos de estudio, donde en nanopartículas con centro basado en PLGA se presentaría una mayor afinidad por las drogas en comparación a sistemas con núcleo basado en PLA. Por otra parte, se encontraron indicios de que la agregación de terminales NH2 y OCH3 generarían sistemas más compactos en comparación a los que presentan COO-, lo que podría incidir en la cinética de liberación. El entendimiento de los factores estructurales y energéticos que dominan la interacción y liberación de fármacos anticancerígenos desde nanotransportadores, proporciona información que permite mejorar el diseño racional de nanopartículas poliméricas inteligentes en el transporte y liberación de fármacos contra el cáncer colorrectal. // ABSTRACT: Colorectal cancer (CRC) is the second most frequent type of cancer in women and the third in men. Currently, the treatment of this condition is focused on the use of cytotoxic agents that inhibit the proliferation of cancer cells. However, at the same time, they induce cell death in healthy tissue due to their lack of specificity. In recent years, several treatments based on drug delivery systems using polymeric nanoparticles have been described, due to their high biocompatibility, their usefulness for the encapsulation of hydrophobic and hydrophilic drugs, and because they are approved by the Food and Drug Administration (FDA). On the other hand, it has been described that the addition of polyethylene glicol (PEG) improves drug transport capacity. To date, not many works analyze the reléase processes of chemotherapeutic agents, considering conformational and chemical characteristics of polymeric nanotransporters, from the point of view of computational chemistry. Therefore, in the present project, we studied employing advanced molecular dynamics techniques, computational modeling, and force calculations, the factors that affect the drug release process through PLA/PLGA: DSPE-PEG2000 nano-polymeric systems conjugated with COO-, NH2, and OCH3 terminals. Thus, understanding that the nature of the core of the nanosurfaces would play a fundamental role in the release of the drugs under study, where nanoparticles with PLGA-based core would present a higher affinity for drugs compared to systems with PLA-based core. On the other hand, there were indications that the aggregation of NH2 and OCH3 terminals would generate more compact systems compared to those with COO-, which could affect the release kinetics. The understanding of the structural and energetic factors that dominate the interaction and release of anticancer drugs from nanocarriers provides information to improve the rational design of Smart polymeric nanoparticles in the transport and release of drugs against colorectal cancer