Deformação miocárdica radial por meio do speckle tracking bidimensional em suínos com hipertensão pulmonar induzida e tratados com angiotensina-(1-7)

RESUMO A hipertensão arterial pulmonar (HAP) é uma doença complexa, caracterizada por disfunção endotelial, que resulta em remodelamento vascular pulmonar e elevação da pressão arterial pulmonar, com consequente insuficiência cardíaca direita. O speckle tracking bidimensional (2D-STE) é uma das mais recentes ferramentas da ecocardiografia, o qual tem sido empregado para avaliação mais precoce da função ventricular e do efeito da HAP sobre a função dos ventrículos esquerdo e direito. O objetivo deste estudo foi avaliar a deformação (St e StR) miocárdica radial do VE em modelo experimental de suínos com HAP induzida e tratados com angiotensina-(1-7), a fim de verificar as possibilidades desse novo fármaco nas respostas clínica e hemodinâmica, pois apresenta efeitos anti-inflamatório e vasodilatador, bem como ações antiproliferativas no sistema cardiovascular. Neste estudo, foi possível observar que os animais tratados com Ang-(1-7) apresentaram St e StR radiais maiores que o grupo placebo aos 60 dias de experimento, demonstrando uma melhora na função sistólica do miocárdio pelo aumento da deformação miocárdica (16,06±7,50 - placebo; 25,14±14,91 - Ang-(1-7)) e StR (1,28±0,51 - placebo; 1,51±0,58 - Ang-(1-7)). Essa melhora na função sistólica pode ser atribuída aos efeitos do fármaco, que reduziram também o desenvolvimento da hipertensão pulmonar. Diante dos resultados, acredita-se que a Ang-(1-7) possa ser um medicamento promissor para tratamento da HAP

Improving the generalisation ability of genetic programming with semantic similarity based crossover

European Conference on Genetic Programming, Istanbul Turkey, 7-9 April 2010This paper examines the impact of semantic control on the ability of Genetic Programming (GP) to generalise via a semantic based crossover operator (Semantic Similarity based Crossover - SSC). The use of validation sets is also investigated for both standard crossover and SSC. All GP systems are tested on a number of real-valued symbolic regression problems. The experimental results show that while using validation sets barely improve generalisation ability of GP, by using semantics, the performance of Genetic Programming is enhanced both on training and testing data. Further recorded statistics shows that the size of the evolved solutions by using SSC are often smaller than ones obtained from GP systems that do not use semantics. This can be seen as one of the reasons for the success of SSC in improving the generalisation ability of GP.Irish Research Council for Science, Engineering and TechnologyEmbargo until April 2011 - AV 1/11/2010 ti, ke - TS 18/11/1