Inhibition or knock out of Inducible nitric oxide synthase result in resistance to bleomycin-induced lung injury

BACKGROUND: In the present study, by comparing the responses in wild-type mice (WT) and mice lacking (KO) the inducible (or type 2) nitric oxide synthase (iNOS), we investigated the role played by iNOS in the development of on the lung injury caused by bleomycin administration. When compared to bleomycin-treated iNOSWT mice, iNOSKO mice, which had received bleomycin, exhibited a reduced degree of the (i) lost of body weight, (ii) mortality rate, (iii) infiltration of the lung with polymorphonuclear neutrophils (MPO activity), (iv) edema formation, (v) histological evidence of lung injury, (vi) lung collagen deposition and (vii) lung Transforming Growth Factor beta1 (TGF-β1) expression. METHODS: Mice subjected to intratracheal administration of bleomycin developed a significant lung injury. Immunohistochemical analysis for nitrotyrosine revealed a positive staining in lungs from bleomycin-treated iNOSWT mice. RESULTS: The intensity and degree of nitrotyrosine staining was markedly reduced in tissue section from bleomycin-iNOSKO mice. Treatment of iNOSWT mice with of GW274150, a novel, potent and selective inhibitor of iNOS activity (5 mg/kg i.p.) also significantly attenuated all of the above indicators of lung damage and inflammation. CONCLUSION: Taken together, our results clearly demonstrate that iNOS plays an important role in the lung injury induced by bleomycin in the mice

AI is a viable alternative to high throughput screening: a 318-target study

: High throughput screening (HTS) is routinely used to identify bioactive small molecules. This requires physical compounds, which limits coverage of accessible chemical space. Computational approaches combined with vast on-demand chemical libraries can access far greater chemical space, provided that the predictive accuracy is sufficient to identify useful molecules. Through the largest and most diverse virtual HTS campaign reported to date, comprising 318 individual projects, we demonstrate that our AtomNet® convolutional neural network successfully finds novel hits across every major therapeutic area and protein class. We address historical limitations of computational screening by demonstrating success for target proteins without known binders, high-quality X-ray crystal structures, or manual cherry-picking of compounds. We show that the molecules selected by the AtomNet® model are novel drug-like scaffolds rather than minor modifications to known bioactive compounds. Our empirical results suggest that computational methods can substantially replace HTS as the first step of small-molecule drug discovery

Advances in Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs): challenges and road-map for future development

Recent advances in wireless communication technologies and auto-mobile industry have triggered a significant research interest in the field of vehicular ad-hoc networks (VANETs) over the past few years. A vehicular network consists of vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) communications supported by wireless access technologies such as IEEE 802.11p. This innovation in wireless communication has been envisaged to improve road safety and motor traffic efficiency in near future through the development of intelligent transportation system (ITS). Hence, governments, auto-mobile industries and academia are heavily partnering through several ongoing research projects to establish standards for VANETs. The typical set of VANET application areas, such as vehicle collision warning and traffic information dissemination have made VANET an interesting field of mobile wireless communication. This paper provides an overview on current research state, challenges, potentials of VANETs as well as the ways forward to achieving the long awaited ITS

The effect of taurine supplementation on glucose homeostasis: the role of insulin-degrading enzyme

FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO803715724FAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOFAPESP - FUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULOsem informaçã

Adolescentes estudantes: conhecimentos das complicações do aborto provocado

O objetivo deste estudo foi identificar o conhecimento das complicações do aborto provocado e sua relação coma a idade. Estudo transversal, realizado em escolas de Maceió, Alagoas, com estudantes dos 12 aos 19 anos. A amostra foi calculada considerando-se os dados de internação de curetagem pós aborto. Usou-se o programa Epi Info versão 3.6 para análise dos dados. Das 2592 adolescentes estudadas, 65,64% não conheciam nenhuma complicação do aborto provocado e as complicações mais citadas foram morte e esterilidade. Manifestações clínicas do aborto foram incorretamente citadas como complicações. Encontrou-se significação entre o conhecimento das complicações esterilidade e hemorragia e idade. A morte foi significativa para menores de 15 anos e a esterilidade para as maiores. Conclui-se que as adolescentes não conhecem corretamente as complicações do aborto provocado, o que demonstra o risco daquelas que o provocam, verifica-se, portanto, a necessidade de maiores esclarecimentos sobre o tema bem como da educação sexual

Classificação de microáreas de risco com uso de mineraçãode dados Clasificación de microáreas de riesgo con uso de mineración de datos Classification of risk micro-areas using data mining

OBJETIVO: Identificar, com o auxílio de técnicas computacionais, regras referentes às condições do ambiente físico para a classificação de microáreas de risco. MÉTODOS: Pesquisa exploratória, desenvolvida na cidade de Curitiba, PR, em 2007, dividida em três etapas: identificação de atributos para classificar uma microárea; construção de uma base de dados; e aplicação do processo de descoberta de conhecimento em base de dados, por meio da aplicação de mineração de dados. O conjunto de atributos envolveu as condições de infra- estrutura, hidrografia, solo, área de lazer, características da comunidade e existência de vetores. A base de dados foi construída com dados obtidos em entrevistas com agentes comunitários de saúde, sendo utilizado um questionário com questões fechadas, elaborado com os atributos essenciais, selecionados por especialistas. RESULTADOS: Foram identificados 49 atributos, sendo 41 essenciais e oito irrelevantes. Foram obtidas 68 regras com a mineração de dados, as quais foram analisadas sob a perspectiva de desempenho e qualidade e divididas em dois conjuntos: as inconsistentes e as que confirmam o conhecimento de especialistas. A comparação entre os conjuntos mostrou que as regras que confirmavam o conhecimento, apesar de terem desempenho computacional inferior, foram consideradas mais interessantes. CONCLUSÕES: A mineração de dados ofereceu um conjunto de regras úteis e compreensíveis, capazes de caracterizar microáreas, classificando-as quanto ao grau do risco, com base em características do ambiente físico. A utilização das regras propostas permite que a classificação de uma microárea possa ser realizada de forma mais rápida, menos subjetiva, mantendo um padrão entre as equipes de saúde, superando a influência da percepção particular de cada componente da equipe.<br>OBJETIVO: Identificar, con auxilio de técnicas computacionales, reglas relacionadas con las condiciones del ambiente físico para la clasificación de microáreas de riesgo. MÉTODOS: Investigación exploratoria, desarrollada en la ciudad de Curitiba, Sur de Brasil, en 2007, dividida en tres etapas: identificación de atributos para clasificar una microárea; construcción de una base de datos; y aplicación del proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos, por medio de la aplicación de mineración de datos. El conjunto de atributos involucró las condiciones de infraestructura, hidrografía, suelo, área de diversión, características de la comunidad y existencia de vectores. La base de datos fue construida con datos obtenidos en entrevistas con agentes comunitarios de salud, siendo utilizado un cuestionario con respuestas cerradas, elaborado con los atributos esenciales, seleccionados por especialistas. RESULTADOS: Fueron identificados 49 atributos, siendo 41 esenciales y ocho irrelevantes. Fueron obtenidas 68 reglas con la mineración de datos, las cuales fueron analizadas bajo la perspectiva de desempeño y calidad y divididas en dos conjuntos: las inconsistentes y las que confirman el conocimiento de especialistas. La comparación entre los conjuntos mostró que las reglas que confirmaban el conocimiento, a pesar de tener desempeño computacional inferior, fueron consideradas más interesantes. CONCLUSIONES: La mineración de datos ofreció un conjunto de reglas útiles y comprensibles, capaces de caracterizar microáreas, clasificándolas con respecto al grado de riesgo, con base en características del ambiente físico. La utilización de las reglas propuestas permite que la clasificación de una microárea pueda ser realizada de forma más rápida, menos subjetiva, manteniendo un patrón entre los equipos de salud, superando la influencia de la percepción particular de cada componente del equipo.<br>OBJECTIVE: To identify, with the assistance of computational techniques, rules concerning the conditions of the physical environment for the classification of risk micro-areas. METHODS: Exploratory research carried out in Curitiba, Southern Brazil, in 2007. It was divided into three phases: the identification of attributes to classify a micro-area; the construction of a database; and the process of discovering knowledge in a database through the use of data mining. The set of attributes included the conditions of infrastructure; hydrography; soil; recreation area; community characteristics; and existence of vectors. The database was constructed with data obtained in interviews by community health workers using questionnaires with closed-ended questions, developed with the essential attributes selected by specialists. RESULTS: There were 49 attributes identified, 41 of which were essential and eight irrelevant. There were 68 rules obtained in the data mining, which were analyzed through the perspectives of performance and quality and divided into two sets: the inconsistent rules and the rules that confirm the knowledge of experts. The comparison between the groups showed that the rules that confirm the knowledge, despite having lower computational performance, were considered more interesting. CONCLUSIONS: The data mining provided a set of useful and understandable rules capable of characterizing risk areas based on the characteristics of the physical environment. The use of the proposed rules allows a faster and less subjective area classification, maintaining a standard between the health teams and overcoming the influence of individual perception by each team member

Sistema especialista para apoiar a decisão na terapia tópica de úlceras venosas

Apesar de o tratamento das úlceras venosas exigir um conjunto de conhecimentos específicos, os enfermeiros não especialistas desconhecem as terapias adequadas, o que constitui uma dificuldade na terapia tópica dessas lesões de pele. Este artigo tem como objetivo apresentar um sistema especialista para apoiar o processo de decisão dos enfermeiros na terapia tópica das úlceras venosas. Trata-se de uma pesquisa de desenvolvimento, operacionalizada em cinco etapas: modelagemdo sistema, aquisição do conhecimento, representação do conhecimento a partir de regras de produção, implementação e avaliação do sistema. O conjunto das regras é apresentado, assim como casos que simulam o comportamento do sistema especialista, mostrando a viabilidade da sua utilização na prática do enfermeiro. O sistema poderá auxiliar na tomada de decisão sobre as condutas tópicas em úlceras venosas, porém, a avaliação da úlcera deve ser realizada de forma correta, a fim de que o sistema forneça sugestões adequadas, permitindo melhor organização e planejamento da assistência