Treadmill walking differently affects body composition and metabolic parameters of female rats from normal or small litters

This work assessed whether walking affects bodily development and metabolic parameters of female rats raised in small litters (three pups, group S) or control litters (nine pups, group C). After weaning, some of the rats had five sessions per week of a 30-min treadmill walking (CE and SE), while the others remained sedentary (CS and SS) until the age of 120 days. Exercise caused a reduction of body weight (CS/CE = 1.18), Lee index (CS/CE = 1.04), fasting blood glucose (CS/CE = 1.35), mesenteric (CS/CE = 1.23), and ovarian fat (CS/CE = 1.33) in CE, but only glucose was decreased in SE (SS/SE = 1.16). The diameter of adipocytes decreased to a half in the small-litter groups. Exercise increased subcutaneous (CS/CE = 0.88 and SS/SE = 0.71), but decreased retroperitoneal adipocytes (CS/CE = 1.2 and SS/SE = 1.3). Litter size reduction had little impact on females at the age of 120 days, but the light physical activity seemed insufficient to counteract all the effects of lactational overfeeding. On the other hand, pups from exercised mothers had a decrease in their biometric and glycemic indexes, demonstrating the transgenerational action of regular, although light, exercise

Measurement of the inclusive and dijet cross-sections of b-jets in pp collisions at sqrt(s) = 7 TeV with the ATLAS detector

The inclusive and dijet production cross-sections have been measured for jets containing b-hadrons (b-jets) in proton-proton collisions at a centre-of-mass energy of sqrt(s) = 7 TeV, using the ATLAS detector at the LHC. The measurements use data corresponding to an integrated luminosity of 34 pb^-1. The b-jets are identified using either a lifetime-based method, where secondary decay vertices of b-hadrons in jets are reconstructed using information from the tracking detectors, or a muon-based method where the presence of a muon is used to identify semileptonic decays of b-hadrons inside jets. The inclusive b-jet cross-section is measured as a function of transverse momentum in the range 20 < pT < 400 GeV and rapidity in the range |y| < 2.1. The bbbar-dijet cross-section is measured as a function of the dijet invariant mass in the range 110 < m_jj < 760 GeV, the azimuthal angle difference between the two jets and the angular variable chi in two dijet mass regions. The results are compared with next-to-leading-order QCD predictions. Good agreement is observed between the measured cross-sections and the predictions obtained using POWHEG + Pythia. MC@NLO + Herwig shows good agreement with the measured bbbar-dijet cross-section. However, it does not reproduce the measured inclusive cross-section well, particularly for central b-jets with large transverse momenta.Comment: 10 pages plus author list (21 pages total), 8 figures, 1 table, final version published in European Physical Journal

The flora and vegetation of rocky outcrops in three municipalities in the northern region of Ceará, Brazil: phytosociological characterization

Veja material suplementar em <https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5915233.v2O presente estudo teve como objetivo identificar a flora e a vegetação dos afloramentos rochosos isolados e de baixa altitude (lajedos), na vegetação de Caatinga Arbustiva Aberta, que se encontram nos municípios de Sobral, Groaíras e Santa Quitéria, no estado do Ceará, Brasil e propor uma classificação fitossociológica para estas comunidades xerófilas. Foram definidas cinco áreas de coleta de dados com elevada proporção de rochas expostas (> 80%) onde as excursões de campo decorreram em março de 2014 e 2015 (3º56’S e 40º23’W, 4º01’S e 40º05’W, 4º07’S e 40º08’W, 4º09’S e 40º09’W e 4º03’S e 40º00’W). No estudo da vegetação aplicou-se os métodos TWINSPAN (two-way indicator species analysis) e o clássico sigmatista de Braun-Blanquet. As áreas mínimas dos inventários fitossociológicos variaram de 8 a 16 m2. Foram coletadas as espécies vegetais que crescem em fissuras, fendas e ilhas de vegetação que se encontram em afloramentos rochosos. Foram registradas 88 espécies, distribuídas em 59 gêneros e 30 famílias botânicas. Fabaceae foi a família que se destacou em riqueza específica (20 spp.), seguida por Poaceae (dez spp.), Euphorbiaceae (sete spp.) e Convolvulaceae (seis spp.). Quanto ao endemismo foram registradas, em vegetação rupestre, 19 espécies endêmicas para o Brasil. Na análise fitossociológica da vegetação propôs-se estudar a comunidade de Pilosocereus gounellei (FA.C.Weber) Byles & Rowley e Encholirium spectabile Mart. ex Schult. & Schult.f. e a de Crateva tapia L. e Combretum leprosum Martinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Seasonal variation of Hepatozoon spp. (Apicomplexa, Hepatozoidae) parasitemia from Boa constrictor amarali (Serpentes, Boidae) and Hydrodynastes gigas (Serpentes, Colubridae)

The aim of this study was to evaluate the parasitemia variation of three Hepatozoon species in Brazilian snakes. This study was conducted between 2001 and 2003 and included Hepatozoon terzii from Boa constrictor amarali, and Hepatozoon migonei and Hepatozoon cyclagrasi from Hydrodynastes gigas. It was observed that the parasitemia tended to decrease in all three Hepatozoon species but the parasites were not eliminated. This data suggest that Hepatozoon infection may be similar to Toxoplasma gondii infection, in that it persists throughout host life

Subpopulations of mononuclear leukocytes associated with inhibition of Ehrlich ascites tumor growth by treatment with Bothrops jararaca venom

Snake venoms have been used as antineoplastic substances in several experimental models. We demonstrated in previous studies that Bothrops jararaca venom (BjV) induces inhibition of Ehrlich ascites tumor ( EAT) growth accompanied by an increase of mononuclear (MN) leukocytes in all groups inoculated with EAT and/or venom. The objective of the present study was to characterize the subpopulations of MN leukocytes involved in the inhibition of EAT growth by treatment with BjV. Swiss mice were inoculated with 1.0 x 10(3) EAT cells by the intraperitoneal route and treated with 0.4 mg/kg of BjV by the same route ( Group TV). Treatment was started 24 h after tumor cell inoculation and consisted of five intraperitoneal injections performed at 72 h intervals. After 2, 8 and 14 days, groups of animals were sacrificed and the number of B, TCD4 and TCD8 lymphocytes, macrophages and natural killer cells present in the peritoneal cavity was determined by flow cytometry. The control group consisted of animals inoculated with EAT and treated with 0.1 ml of saline under the same conditions as the experimental group ( Group T). Two additional control groups consisted of animals not inoculated with EAT and treated with saline or venom. Data were analyzed statistically by the Kruskal - Wallis nonparametric test for independent samples. on the 2nd and 8th day we observed a difference between groups T and TV ( group T > group TV) for all cell types, except natural killer cells, that only differed on the 2nd day. However, on the 14th day there was no difference in MN cells among groups. These data suggest that the inhibition of EAT is related to the toxic action of BjV on tumor cells and/or to the proteolytic effect of the venom on the mediators produced by the cells for growth modulation

ESTUDO PRELIMINAR DA ASSOCIAÇÃO DE MARCADORES DE MIELOBLASTOS COM A MUTAÇÃO NPM1 E FLT3 EM PACIENTES DIAGNOSTICADOS COM LMA NA BAHIA

Objetivo: O presente trabalho teve como objetivo avaliar os marcadores imunofenotípicos dos mieloblastos de pacientes com Leucemia Mieloide Aguda (LMA) mutados NPM1 e FLT3 -ITD no estado da Bahia. Metodologia: Foi avaliado amostras de 36 pacientes atendidos entre 2019 e 2023 no Hospital Universitário no estado da Bahia, diagnosticados com LMA por imunofenotipagem pelo Laboratório de Imunologia e Biologia Molecular (UFBA). Foi realizada a análise do status mutacional NPM1 e FLT3 -ITD por PCR, seguida de análise de fragmento. Os pacientes foram separados em três grupos com relação ao estado mutacional: a) NPM1 + com FLT3 -ITD-; b) NPM1 - com FLT3 -ITD+; c) NPM1 - e FLT3 -ITD-. Foi avaliado a frequência e a associação da mutação com os marcadores de progenitores mieloides: CD34, CD117, HLA-DR; marcadores mieloides: MPO, CD33, CD13; marcadores de maturação mieloide: CD11b, CD15, CD64; marcadores monocíticos: CD14 e CD38; marcadores em células tronco leucêmicas: CD45, CD123; marcador linfoide T: CD7. O critério de positividade para o marcador na imunofenotipagem foi considerado quando o cut off ≥ 10%. Resultados: Os pacientes avaliados tem em média 39 ± 12 anos, sendo 9 do sexo masculino e 27 do sexo feminino. A frequência dos marcadores nos grupos a) NPM1 + com FLT3 -ITD- (n = 6), b) NPM1 - com FLT3 -ITD+ (n = 6) e c) NPM1 - e FLT3 -ITD- (n = 24) foi respectivamente: CD34 (33,3%, 100% e 91,3%), CD117 (100%, 100% e 100%), HLA-DR (66,7%, 100% e 100%); MPO (100%, 50% e 87%), CD33 (100%, 100% e 91,3%), CD13 (83,3%, 100% e 91,7%); CD11b (16,7%, 16,7% e 17,4%), CD15 (0%, 16,7% e 20,8%), CD64 (66.7, 50,0% e 72,7%); CD14 (0%, 0% e 4,2%), CD38 (83,3%, 100% e 90,5%), CD45 (100%, 100% e 100%), CD123 (100%, 100% e 85%); CD7 (0,0%, 83,3% e 34,8%). O teste exato de Fisher mostrou que os dados parciais possuem associação da presença da mutação NPM1 com a frequência de expressão mais baixade CD34 (X2 (1) = 12,504; p = 0,004) e HLA-DR (X2 (1) = 10,253; p = 0,025), e FLT3-ITD com frequência de expressão mais alta de CD7 (X2 (1) = 5,930; p = 0,025). Discussão: O diagnóstico de LMA é realizado a partir da verificação de sinais e sintomas relacionados à doença, e confirmado por exames laboratoriais. De acordo com a European LeukemiaNet (ELN), além da classificação por imunofenotipagem, a identificação de mutações como em NPM1 (associado ao prognóstico favorável) e FLT3 -ITD (associado ao prognóstico menos favorável) é uma etapa essencial para a determinação do risco terapêutico na LMA. Pacientes com NPM1 mutado exibem um fenótipo heterogêneo, sendo relatado na literatura e nestes dados preliminares, que diversos pacientes com LMA e mutação NPM1 exibem frequência baixa da expressão de marcadores CD34 e HLA-DR, de forma similar a pacientes com leucemia aguda promielocítica (LPA/M3). Estudos sugerem que pacientes com CD34+ apresentam pior desfecho em relação a pacientes CD34-, de forma similar à classificação prognóstica favorável do estado mutacional NPM1. Além disso, assim como em outros estudos publicados, foi observado uma frequência maior de expressão de CD7 em pacientes com mutação FLT3-ITD. Conclusão: Os dados preliminares apresentam associação da mutação NPM1 com maior frequência de expressão dos marcadores CD34 e HLA-DR, e da mutação FLT3 -ITD com maior frequência de expressão de CD7, entretanto é necessária uma análise com maior número de pacientes para conclusões mais consolidadas, além da avaliação de outros marcadores na LMA por imunofenotipagem

AVALIAÇÃO PRELIMINAR DO BANCO DE DADOS DE IMAGENS DE ASPIRADO DE MEDULA ÓSSEA PARA IDENTIFICAÇÃO DE CÉLULAS DE PACIENTES COM MIELOMA MÚLTIPLO UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Objetivo: Avaliar o banco de dados construído a partir de imagens de aspirado de Medula Óssea (MO) de pacientes com Mieloma Múltiplo (MM), utilizado para a identificação de células por Inteligência Artificial (IA). Metodologia: A coleta de dados envolveu a obtenção de imagens de campos de lâminas de aspirado de MO de pacientes diagnosticados com mieloma múltiplo. Essas lâminas foram observadas em microscópio e fotógrafas com uso de smartphone acoplado à ocular. As células identificadas foram rotuladas e por fim foi realizado o treinamento com YOLO v.7. Resultados: O conjunto de dados utilizados no treinamento da IA consistiu em 512 fotografias digitais do campo de lâminas de MO, das quais foram rotuladas 1.891 imagens de plasmócitos (PLAS) e 1.931 imagens de não plasmócitos (N-PLAS). A partir desse dataset a IA obteve uma precisão acima 80% na identificação de PLAS e uma variação de 60% a 70% na identificação de N-PLAS. Discussão: O MM é uma doença onco-hematológica maligna caracterizada pela proliferação anormal de plasmócitos na medula óssea. O diagnóstico preciso e o monitoramento da progressão da doença são essenciais para um tratamento eficaz. As imagens de aspirado de MO desempenham um papel crucial na identificação e classificação das células envolvidas. Entretanto, o exame citomorfológico feito por microscopia é descrito como um processo laborioso e sujeito a variabilidade inter-observador. Com isto, o uso da IA no auxílio ao diagnóstico de doenças hematológicas tem se mostrado promissor nos últimos anos. Sabe-se que o desenvolvimento de IAs para diagnóstico é depende de bases de dados robustas em quantidade e qualidade dos dados, entretanto não existe um valor pré-estabelecido para determinar estes parâmetros. Apesar do atual banco de dados apresentar um bom desempenho para o treinamento de IA na identificação de PLAS, os resultados em um grupo tão heterogêneo, grupo N-PLAS, indica as limitações do conjunto de dados atual. Diante disto, percebe-se a necessidade de ampliar o banco de dados principalmente do grupo de células classificadas como N-PLAS que incluem: Blasto, precursores granulocíticos, neutrófilos, eosinófilo, basófilo, proeritroblasto, eritroblasto, linfócito, precursores normocíticos, megacariócito. A partir disso, será possível alcançar valores que garantam a segurança na identificação pela IA. Atualmente existe uma grande variedade de banco de dados de imagens de células da MO disponíveis. E em comparação com esses, o que vem sendo construído também se mostra promissor, principalmente por fornecer um novo banco de imagens condizente com a rotina hospitalar, ao utilizar como ferramenta de captura de imagem o aparelho smartphone, uma ferramenta acessível e de baixo custo. Conclusão: A construção do banco de dados de imagens de aspirado de MO de pacientes com MM é um passo fundamental para o avanço do diagnóstico e do monitoramento da doença utilizando IA. Os resultados preliminares obtidos com o treinamento da IA utilizando este banco de dados demonstram um enorme potencial para a sua implementação. O desenvolvimento contínuo e a expansão do banco de dados de imagens de aspirado de MO, aliados ao refinamento dos modelos de IA, têm o potencial de transformar a abordagem diagnóstica e terapêutica de doenças onco-hematológicas

AVALIAÇÃO DE CONJUNTOS DE DADOS DE IMAGENS DE ASPIRADO DE MEDULA ÓSSEA APLICADOS PARA O DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS HEMATOLÓGICAS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Objetivo: Revisar a literatura sobre bancos de dados de imagens de microscopia de aspirado de Medula Óssea (MO) na pesquisa e diagnóstico de doenças hematológicas por Inteligência Artificial (IA). Metodologia: Foi realizado coleta de estudos nos bancos de dados: Science Direct, Google Acadêmico e Scielo, utilizando os termos de busca: (“Bone Marrow Dataset”) AND (“Artificial Intelligence”) entre o ano de 2019 a 2024, em títulos, palavras-chave e resumos dos documentos. As informações extraídas dos estudos foram: (1) quantidade de imagens de células obtidas; (2) quantidade de lâminas de MO usadas; (3) quantidade de categorias de células analisadas; (4) precisão obtida pela IA. Resultados: Foram selecionados e analisados 16 artigos, dos quais foram identificados bancos de dados com total de imagens variando de 1.797 a 171.374. As lâminas de esfregaço de MO de pacientes utilizadas variaram de 70 a 945. Além disso, o número de categorias de grupos celulares classificados apresentou amplitude de 7 a 25. No geral, os estudos apresentavam o desenvolvimento de IA para a identificação de células e diagnósticos de doenças como Mieloma Múltiplo e Leucemias, entretanto foi observado uma grande variedade no conjunto de dados de imagens de células da MO que foram utilizados. Houve uma diferença com relação à precisão média entre os sistemas desenvolvidos, com uma variação de 67,4% a 99,1%. Discussão: O exame e a diferenciação citomorfológica da MO é um importante pilar no diagnóstico de doenças malignas e não malignas que afetam o sistema hematopoiético. Embora existam métodos mais sofisticados, o exame citomorfológico continua sendo um primeiro passo importante no diagnóstico de muitas patologias intra e extramedulares. Entretanto, identificar e contar manualmente as diferentes classes de células torna-se cansativo, além da precisão da classificação e da contagem ser dependente da capacidade e experiência dos operadores. Pesquisas sobre diagnóstico de distúrbios hematopoiéticos com base em imagens de esfregaços de aspirado de MO têm atraído cada vez mais atenção com o desenvolvimento de métodos de IA. No entanto, a implementação da IA no diagnóstico de doenças hematológicas não está isenta de desafios, uma vez que para desenvolvimento da mesma é necessário um bom conjunto de dados de imagens de células da MO. Observou-se que a diferença na frequência de ocorrência de categorias de células na MO pode influenciar diretamente na precisão da IA, como nos neutrófilos que são mais facilmente encontrados e, consequentemente, melhor identificados, do que linfócitos imaturos. Conclusão: A análise revelou uma variabilidade nos bancos de dados de imagens de MO utilizados para desenvolver modelos de IA. Essa inconstância no tamanho dos conjuntos de dados destaca um desafio crucial para a eficácia dos modelos. Fato este que pode ser atribuído a complexidade e variabilidade das imagens médicas, tornando o conjunto de dados de imagens de MO um dos maiores desafios na pesquisa de diagnóstico patológico automatizado baseada em IA

ANÁLISE DO POTENCIAL USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO HEMATOLÓGICO COMO ALTERNATIVA AO BAIXO CONTINGENTE DE HEMATOLOGISTAS FRENTE A INCIDÊNCIA ANUAL DE DOENÇAS ONCO-HEMATOLÓGICAS

Objetivo: Analisar a relação entre quantitativo de residentes em hematologia e médicos hematologistas atuantes, a incidência de doenças onco-hematológicas, com o potencial papel da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de apoio ao diagnóstico. Método: Foi realizada a coleta de dados do DATASUS-TABNET acerca da incidência de doenças onco-hematológicas entre os anos de 2018 e 2023. A partir dos dados da demografia médica no Brasil, foram coletadas informações sobre a formação de residentes em hematologia e total de hematologistas ativos entre os anos de 2018 e 2023. Os dados obtidos foram cruzados para avaliar a demanda de trabalho desses profissionais. Ferramentas de IA em desenvolvimento, baseadas em Redes Neurais Artificiais que aplicam Visão Computacional (VC) foram avaliadas quanto ao potencial uso no Mielograma. Foi realizada coleta de artigos através da plataforma Science Direct, publicados entre os anos de 2019 e 2024, relacionados à aplicação de IA no diagnóstico onco-hematológico por mielograma, utilizando os termos de busca (“Bone Marrow”) AND (“Artificial Intelligence”) em títulos, palavras-chave e resumos dos documentos. Resultados: Os dados de registros de novos casos de doenças onco-hematológicas entre os anos de 2018 e 2023 foram de: 154.700 novos casos, com uma média anual de 25.783 novos casos. A partir da demografia médica no Brasil, foram identificados os seguintes resultados para total de residentes e especialistas ativos em hematologia: 235 residentes e 2.668 especialistas ativos em 2018; 327 residentes e 2.945 especialistas ativos em 2020; 250 residentes e 3.271 especialistas ativos em 2023. Foram selecionados e analisados 16 artigos, os quais propõem a aplicação de IA na identificação de células da medula óssea. Discussão: Apesar do número de novos casos totais de doenças onco-hematológicas não apresentar um aumento anual consistente, o desenvolvimento de novos tratamentos tem proporcionado uma expectativa de vida maior aos pacientes, o que implica no total de indivíduos em tratamento. Embora o número de especialistas ativos tenha aumentado no decorrer dos anos de 2018 a 2023, o crescimento não acompanha a demanda anual de novos casos de doenças onco-hematológicas, resultando em uma carga de trabalho elevada para os profissionais. Considerando que apenas uma parcela destes atuam no SUS, e na rotina de diagnóstico onco-hematológico dos hospitais públicos, o hematologista responsável por realizar a coleta de medula óssea também realiza o preparo da lâmina de aspirado de medula óssea e o exame de mielograma. Por se tratar de um diagnóstico observador dependente, o mielograma exige um grau de experiência e precisão elevados. Com o avanço da indústria 4.0 no campo da saúde, a aplicação de IA no setor de diagnóstico laboratorial tem trazido novas ferramentas que permitem maior precisão, padronização, segurança e velocidade. O apoio fornecido pelas ferramentas de IA que fazem uso da VC, permite otimizar o trabalho de hematologistas, garantindo disponibilidade em atividades dependentes da atuação humana. Conclusão: A formação de novos médicos hematologistas no Brasil, frente ao contingente populacional atendido, evidencia uma sobrecarga destes profissionais, principalmente nas instituições que atendem ao SUS. Assim, o suporte na realização do diagnóstico fornecido pela IA em exames como o mielograma, representa um importante avanço para a melhoria das condições de trabalho e aumento da qualidade do diagnóstico