Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Molecular modeling applied to the elucidation of the antiproliferative and hemolytic mechanisms of action of alkylphosphocholines

As alquilfosfocolinas (APC) são uma classe de fármacos derivados de fosfolipídios endógenos que apresentam potencial antitumoral. Diferentemente de outros fármacos antitumorais que agem no DNA da célula, as APCs têm como primeiro local de ação a membrana plasmática e proteínas de sinalização, como a PKC. O objetivo desse trabalho é elucidar, através de metodologias computacionais, os possíveis mecanismos de ação das APCs que provocam hemólise, inibição da PKC e interação com membranas celulares. Inicialmente, a toxicidade de um conjunto de 34 APCs foi estudada pelos métodos quimiométricos de Análise de Agrupamentos Hierárquicos (HCA) e Componentes Principais (PCA). As moléculas foram simuladas com dinâmica molecular (DM) e propriedades físico-químicas e estruturais foram calculadas para os confôrmeros de menor energia. Após aplicação de HCA e PCA, as APCs foram divididas em 3 grupos, de acordo com suas características estruturais. Os resultados sugerem que a presença de grupos catiônicos volumosos, ou anéis como adamantila e ciclohexila, aumentam a hemólise de compostos de cadeia alquílica longa. Anéis macrocíclicos como ciclopentadecila parecem ser importantes para o potencial hemolítico de compostos com cadeia alquílica curta. Com relação a compostos sem anéis e de cadeia linear, grupos catiônicos menos volumosos parecem favorecer a hemólise. Na próxima etapa do estudo, 7 derivados de APC, com diferentes grupos catiônicos, foram selecionados e ancorados no domínio C2 da PKCα. O intuito foi mapear resíduos de aminoácidos importantes para a interação dos ligantes com a enzima, e comparar com o modo de ligação do ativador endógeno fosfatidilserina (PS). Mais uma vez, HCA e PCA foram aplicados para extrair informação relevante do mapeamento. Os resultados mostraram que as cadeias laterais de Pro188, Asn189, Arg216, Trp247, Asp249 e Thr250 não permitem a aproximação adequada do ligante, o que impede que a porção fosforila se coordene com um dos átomos de cálcio. A porção catiônica da PS, em contrapartida, consegue estabelecer ligação-hidrogênio com Asn189 de forma a posicionar os oxigênios da fosforila para interagir, ao mesmo tempo, com o átomo de cálcio. Com menos pontos de coordenação, a afinidade de ligação do cálcio pela PKCα diminui e a ativação da enzima fica comprometida, interrompendo toda a cascata de sinalização que depende dela. A parte final desse trabalho se dedicou ao estudo da interação da miltefosina com diferentes bicamadas lipídicas sob o ponto de vista termodinâmico. Oito bicamadas de diferentes fosfolipídios foram simuladas por DM e a interação energética da miltefosina foi calculada por Umbrella Sampling. Os resultados mostraram que a miltefosina apresenta maior partição em bicamadas contendo colesterol, sendo a miscibilidade nesses sistemas cerca de 76 vezes maior que os valores encontrados para bicamadas sem colesterol. Além disso, verificou-se que a internalização da miltefosina é mais fácil em regiões contendo lipídeos poli-insaturados, provavelmente devido ao empacotamento mais frouxo da bicamada. Os dados sugerem que a miltefosina age principalmente em rafts lipídicos e que células contendo mais lipídicos poli-insaturados podem incorporar maior quantidade do fármaco.Alquilfosfocolines (APCs) comprise a class of drugs with antitumor activity derived from endogenous phospholipids. Differently from other drugs whose primary site of action is the DNA, APCs act firstly in the plasma membrane and signaling proteins, such as PKC. The main objective of this work is to elucidate, via computational approaches, the possible mechanisms of actions that cause hemolysis, PKC inhibition and interaction with cellular membranes. Initially, a set of 34 APCs was studied by means of Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA). The molecules were simulated by means of molecular dynamics simulations (MD) and molecular and structural properties were calculated for the lowest-energy conformer. After HCA and PCA methodologies, the set was divided into 3 groups according to their structural features. The findings suggest that the presence of bulky cationic moieties, or the adamantyl and cyclohexil rings, increase the hemolytic potential of compounds with long alkyl chains. Macrocyclic rings, such as cyclopentadecyl, seem to be important to elevate the hemolysis of compounds with short alkyl chains. Regarding linear carbon chain derivatives with no ring substitution, less bulky cationic head groups seem to favor hemolysis. In the next step of this work, 7 APC derivatives were selected and docked in the C2 domain of PKCα. The aim now was to map the residues relevant for ligands interaction compared to the binding mode of the endogenous activator, phosphatidylserine (PS). HCA and PCA were again applied in order to extract relevant information from the mapping. The results showed that the lateral chains of Pro188, Asn189, Arg216, Trp247, Asp249 and Thr250 do not allow the proper approximation of the ligands, impeding the phosphoryl moiety from coordinating with one of the calcium atoms. On the other hand, the cationic moiety of PS forms hydrogen-bonding with Asn189 in order to position the oxygens to interact, at the same time, with a calcium atom. With less coordination sites, calcium binding affinity diminishes and the enzyme activation is compromised, interrupting the signaling cascade. The final part of this work was dedicated to the study of miltefosine interaction with different lipid bilayers from the thermodynamics standpoint. Eight bilayers were simulated with MD and the energetic interaction was calculated via Umbrella Sampling simulations. The findings showed that miltefosine has higher partition in bilayers containing cholesterol, with miscibility of about 76 times higher than the values referring to bilayers without cholesterol. Moreover, it was observed that the internalization of miltefosine is facilitated in regions containing polyunsaturated lipids, probably due to the looser packing. The data suggest that miltefosine acts primarily in lipid rafts, and that cells containing more polyunsaturated lipids in their membranes can incorporate higher quantities of this drug

AVALIAÇÃO DO IMPACTO DO SURTO DE MONKEYPOX DE 2022 NA SAÚDE SEXUAL DA POPULAÇÃO USUÁRIA DA PROFILAXIA PRÉ-EXPOSIÇÃO CONTRA O VÍRUS DA IMUNODEFICIÊNCIA HUMANA EM CENTRO DE REFERÊNCIA EM RECIFE

Introdução/Objetivo: A pandemia do HIV é uma importante e atual questão de saúde pública, sendo uma das principais infecções sexualmente transmissíveis que ainda está associada a alta mortalidade. Assim, a profilaxia pré-exposição (PrEP) é peça chave dentre as estratégias de prevenção combinada. Contudo, discussões sobre saúde sexual estão comumente associadas com preconceito e desinformação. Nesse contexto, o debate recente sobre os novos casos de Monkeypox agravou o preconceito contra a população LGBTQIA+, ao associá-la diretamente a essa comunidade. Assim, o estudo objetivou entender o impacto à saúde sexual das informações sobre Mpox (Monkeypox) nesse grupo, analisando usuários da PrEP no Hospital Universitário Oswaldo Cruz (HUOC). Métodos: O estudo foi desenvolvido no ambulatório de Doenças Infecciosas e Parasitárias do HUOC. Foram incluídos os pacientes maiores de 18 anos, usuários da PrEP. Excluíram-se soroconvertidos no período interconsulta. A coleta foi realizada com o preenchimento de um formulário eletrônico pelos pacientes. Resultados: Foram entrevistados 45 pacientes. Na amostra, a média de idade foi de 36,2 anos, sendo 42 homens cis (93,3%) e 3 mulheres cis (6,7%). Verificou-se, também, que do total, 28 possuíam passado de ISTs, mas apenas 33 usam preservativo na maior parte das relações sexuais (73,3%). Com relação ao conhecimento da doença, percebeu-se que a maioria das pessoas não soube responder ou respondeu erroneamente sobre as vias de transmissão (77,8%), além disso, apenas 13 pessoas (28,9%) souberam responder de forma correta as formas de prevenção contra a doença. A maioria (95,6%) soube reconhecer os principais sintomas da Mpox. Foi percebido, também, que uma parcela considerável (40%) dos entrevistados tiveram receio de praticar relações sexuais após divulgação de noticias sobre a doença, sendo que, do total, 26,7% das pacientes reduziram frequência de relações sexuais. Ademais, verificou-se diminuição no prazer durante ato sexual em uma pequena parcela dos entrevistados (13,3%), e, também, que 28,9% da amostra passou a usar mais preservativo. Conclusão: Notou-se, a partir dos dados obtidos, que o surgimento da monkeypox, bem como da circulação de fake news relacionadas a ela, impactaram na qualidade de vida dos entrevistados, em especial diante da falta de informação sobre a doença, evidenciada pelo desconhecimento de boa parte da amostra com relação à transmissão da doença e às formas de prevenção

Convergent QSAR studies on a series of NK₃ receptor antagonists for schizophrenia treatment

<p>The dopamine hypothesis states that decreased dopaminergic neurotransmission reduces schizophrenia symptoms. Neurokinin-3 receptor (NK₃) antagonists reduce dopamine release and have shown positive effects in pre-clinical and clinical trials. We employed 2D and 3D-QSAR analysis on a series of 40 non-peptide NK₃ antagonists. Multivariate statistical analysis, PCA and HCA, were performed to rational training/test set splitting and PLS regression was employed to construct all QSAR models. We constructed one highly predictive CoMFA model (<i>q²= </i>0.810 and <i>r²</i>= 0.929) and acceptable HQSAR and CoMSIA models (HQSAR <i>q²= </i>0.644 and <i>r²</i>= 0.910; CoMSIA <i>q²</i>= 0.691, <i>r²</i>= 0.911). The three different techniques provided convergent physicochemical results. All models indicate cyclopropane, piperidine and di-chloro-phenyl ring attached to cyclopropane ring and also the amide group attached to the piperidine ring could play an important role in ligand–receptor interactions. These findings may contribute to develop potential NK₃ receptor antagonists for schizophrenia.</p

A 2D-QSPR approach to predict blood-brain barrier penetration of drugs acting on the central nervous system

Drugs acting on the central nervous system (CNS) have to cross the blood-brain barrier (BBB) in order to perform their pharmacological actions. Passive BBB diffusion can be partially expressed by the blood/brain partition coefficient (logBB). As the experimental evaluation of logBB is time and cost consuming, theoretical methods such as quantitative structure-property relationships (QSPR) can be useful to predict logBB values. In this study, a 2D-QSPR approach was applied to a set of 28 drugs acting on the CNS, using the logBB property as biological data. The best QSPR model [n = 21, r = 0.94 (r² = 0.88), s = 0.28, and Q² = 0.82] presented three molecular descriptors: calculated n-octanol/water partition coefficient (ClogP), polar surface area (PSA), and polarizability (&#945;). Six out of the seven compounds from the test set were well predicted, which corresponds to good external predictability (85.7%). These findings can be helpful to guide future approaches regarding those molecular descriptors which must be considered for estimating the logBB property, and also for predicting the BBB crossing ability for molecules structurally related to the investigated set.<br>Fármacos que atuam no sistema nervoso central (SNC) devem atravessar a barreira hematoencefálica (BHE) para exercerem suas ações farmacológicas. A difusão passiva através da BHE pode ser parcialmente expressa pelo coeficiente de partição entre os compartimentos encefálico e sanguíneo (logBB, brain/blood partition coefficient). Considerando-se que a avaliação experimental de logBB é dispendiosa e demorada, métodos teóricos como estudos das relações entre estrutura química e propriedade (QSPR, Quantitative Structure-Property Relationships) podem ser utilizados na previsão dos valores de logBB. Neste estudo, uma abordagem de QSPR-2D foi aplicada a um conjunto de 28 moléculas com ação central, usando logBB como propriedade biológica. O melhor modelo de QSPR [n = 21, r = 0,94 (r² = 0,88), s = 0,28 e Q² = 0,82] apresentou três descritores moleculares: o coeficiente calculado de partição n-octanol/água (ClogP), área de superfície polar (PSA) e polarizabilidade (&#945;). Seis dos sete compostos do conjunto de avaliação foram bem previstos pelo modelo, o que corresponde a um bom poder de previsão externa (85,7%). Os resultados obtidos podem auxiliar de forma relevante em estudos futuros, orientando quais descritores moleculares devem ser considerados para estimar logBB e prever a passagem através da BHE de moléculas estruturalmente relacionadas às do conjunto investigado