Distribución de humedales en la República Argentina

Los humedales, que representan aproximadamente el 7% de la superficie de la tierra (Ramsar, 2018) se encuentran entre los ecosistemas más valiosos no sólo en términos socioeconómico-productivos, sino también ambientales, dada su importancia en la provisión de servicios ecosistémicos y biodiversidad. La extensión de humedales naturales viene disminuyendo en todo el mundo y cada vez con mayor celeridad. El crecimiento poblacional previsto para las próximas décadas generará un incremento en la demanda de servicios ecosistémicos provenientes de esto socio-agroecosistemas, con lo cual el maximizar oportunidades productivas y al mismo tiempo minimizar potenciales impactos ambientales y sociales negativos, constituye el gran desafío para los tomadores de decisión. Esto requiere del análisis, aplicación y evaluación de herramientas y tecnologías que contribuyan a la gestión sostenible de los humedales. En los últimos años, el incremento de flujos de datos satelitales de libre acceso, el surgimiento de la computación en la nube y el creciente uso de algoritmos de aprendizaje automatizado han facilitado la integración y procesamiento de grandes volúmenes de datos permitiendo acortar tiempos y mejorar productos cartográficos. En Argentina son escasos los trabajos de abordaje a nivel nacional en relación a la ubicación de los humedales en el territorio nacional. El objetivo de nuestro trabajo fue, por un lado, generar un mapa actualizado de la probabilidad de ocurrencia y distribución de humedales en todo el país a partir de un análisis multitemporal de 20 años de imágenes satelitales, así como desarrollar un marco metodológico que permita establecer dicha ocurrencia en todo el territorio nacional, a través de una plataforma de fácil acceso y de fuente abierta. Para esto, se procesó 26.000 sitios de entrenamiento, 54720 imágenes satelitales de los sensores Landsat 5 y 8 y el Modelo Digital de Elevaciones de Argentina (MDE_Ar), a partir de los cuales se derivaron 43 variables predictoras, se aplicó el algoritmo Random Forest (RF) dentro del Google Earth Engine (GEE). El mapa resultante presenta una muy buena precisión en términos de análisis de campo, visual y estadístico, teniendo en cuenta la gran superficie del país (2,78 millones km2). La exactitud global de la determinación fue del 89%, mientras que la exactitud del productor y usuario (especificidad y precisión, respectivamente) para la clase humedal fue, en ambos casos, del 94%. Basándonos en el mapa final de determinación, estimamos que el 9,5% (265.200 km2) de Argentina está cubierto por humedales.Fil: Navarro, Marí­a Fabiana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Navarro, Carlos S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista. ArgentinaFil: Barrios, Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes, ArgentinaFil: Dieta, Victorio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Delta del Paraná. Agencia De Extensión Rural Delta Frontal; ArgentinaFil: Garcia Martinez, Guillermo Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Esquel; ArgentinaFil: Iturralde, Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Iturralde Ortegui, María del Rosario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarría; Argentina.Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina.Fil: Michard, Nicole Jacqueline. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Paredes, Paula Natalia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Alday, Silvina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; Argentina.Fil: Cianfagna, Francisco. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Departamento de Hidrología; ArgentinaFil: Curcio, Matías Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agroforestal Esquel; ArgentinaFil: Enriquez, Andrea Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Recursos Naturales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones Forestales y Agropecuarias Bariloche; ArgentinaFil: Lopez, Astor Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Sáenz Peña; ArgentinaFil: Miranda, Federico Waldemar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria El Colorado. Agencia de Extensión Rural Formosa; ArgentinaFil: Pezzola, Alejandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Umaña, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Laboratorio de Teledetección; ArgentinaFil: Vidal, Claudia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Reconquista; Argentina.Fil: Winschel, Cristina Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Gavier Pizarro, Gregorio Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Recursos Biológicos; ArgentinaFil: Calamari, Noelia Cecilia. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; Argentin

Nutraceuticals as Potential Therapeutic Modulators in Immunometabolism

Nutraceuticals act as cellular and functional modulators, contributing to the homeostasis of physiological processes. In an inflammatory microenvironment, these functional foods can interact with the immune system by modulating or balancing the exacerbated proinflammatory response. In this process, immune cells, such as antigen-presenting cells (APCs), identify danger signals and, after interacting with T lymphocytes, induce a specific effector response. Moreover, this conditions their change of state with phenotypical and functional modifications from the resting state to the activated and effector state, supposing an increase in their energy requirements that affect their intracellular metabolism, with each immune cell showing a unique metabolic signature. Thus, nutraceuticals, such as polyphenols, vitamins, fatty acids, and sulforaphane, represent an active option to use therapeutically for health or the prevention of different pathologies, including obesity, metabolic syndrome, and diabetes. To regulate the inflammation associated with these pathologies, intervention in metabolic pathways through the modulation of metabolic energy with nutraceuticals is an attractive strategy that allows inducing important changes in cellular properties. Thus, we provide an overview of the link between metabolism, immune function, and nutraceuticals in chronic inflammatory processes associated with obesity and diabetes, paying particular attention to nutritional effects on APC and T cell immunometabolism, as well as the mechanisms required in the change in energetic pathways involved after their activation

Dendritic Cells as a Therapeutic Strategy in Acute Myeloid Leukemia: Vaccines

Dendritic cells (DCs) serve as professional antigen-presenting cells (APC) bridging innate and adaptive immunity, playing an essential role in triggering specific cellular and humoral responses against tumor and infectious antigens. Consequently, various DC-based antitumor therapeutic strategies have been developed, particularly vaccines, and have been intensively investigated specifically in the context of acute myeloid leukemia (AML). This hematological malignancy mainly affects the elderly population (those aged over 65), which usually presents a high rate of therapeutic failure and an unfavorable prognosis. In this review, we examine the current state of development and progress of vaccines in AML. The findings evidence the possible administration of DC-based vaccines as an adjuvant treatment in AML following initial therapy. Furthermore, the therapy demonstrates promising outcomes in preventing or delaying tumor relapse and exhibits synergistic effects when combined with other treatments during relapses or disease progression. On the other hand, the remarkable success observed with RNA vaccines for COVID-19, delivered in lipid nanoparticles, has revealed the efficacy and effectiveness of these types of vectors, prompting further exploration and their potential application in AML, as well as other neoplasms, loading them with tumor RNA

Association between the Mediterranean Diet and Metabolic Syndrome with Serum Levels of miRNA in Morbid Obesity.

The Mediterranean diet (MD) could be involved in the regulation of different miRNAs related to metabolic syndrome (MS). We analyzed the serum level of mir-let7a-5p, mir-21, mir-590, mir-107 and mir-192 in patients with morbid obesity and its association with the MD and MS. There is an association between the adherence to MD and higher serum levels of mir-590. Mir-590 was lower in those patients who consumed >2 commercial pastries/week. Mir-let7a was lower in those who consumed ≥1 sweetened drinks, in those who consumed ≥3 pieces of fruit/day and in those who consumed less red than white meat. A lower mir-590 and mir-let7a, and a higher mir-192 level, were found in patients who met the high-density lipoprotein cholesterol (HDL) criterion of MS. A higher mir-192 was found in those patients who met the triglyceride criterion of MS and in those with type 2 diabetes (T2DM). There is an association between specific serum levels of miRNAs and the amount and kind of food intake related to MD. Mir-590 was positively associated with a healthy metabolic profile and type of diet, while mir-192 was positively associated with a worse metabolic profile. These associations could be suggestive of a possible modulation of these miRNAs by food

The prevalence of abnormal glucose regulation in patients with coronary artery disease across Europe: The Euro Heart Survey on diabetes and the heart

Aim The objective behind the Euro Heart Survey on diabetes and the heart was to study the prevalence of abnormal glucose regulation in adult patients with coronary artery disease (CAD). Methods and results The survey engaged 110 centres in 25 countries recruiting 4196 patients referred to a cardiologist due to CAD out of whom 2107 were admitted on an acute basis and 2854 had an elective consultation. Patient data were collected via a web-based case record form. An oral glucose tolerance test (OGTT) was used for the characterisation of the glucose metabolism. Thirty-one per cent of the patients had diabetes. An OGTT was performed on the 1920 patients without known diabetes, of whom 923 had acute and 997 had a stable manifestation of CAD, respectively. In patients with acute CAD, 36% had impaired glucose regulation and 22% newly detected diabetes. In the stable group these proportions were 37% and 14%. Conclusion This survey demonstrates that normal glucose regulation is less common than abnormal glucose regulation in patients with CAD. OGTT easily discloses the glucometabolic state and should be a routine procedure. The knowledge of glucometabolic state among these patients should influence their future management because it has great potential to improve the outcome