Anemia da doença crônica: uma revisão da fisiopatologia, do diagnóstico e do tratamento / Anemia of chronic disease: a review of pathophysiology, diagnosis and treatment

A anemia da doença crônica é uma patologia desenvolvida a partir de um quadro inflamatório associado a doenças crônicas, infecciosas ou não, e até alguns tipos de câncer. Os objetivos mais importantes dessa revisão são: abordar os principais aspectos relacionados a manifestação clínica da anemia da doença crônica, elucidar sobre a fisiopatologia e diagnóstico da doença e, ainda, explicar sobre as possíveis opções de tratamento disponíveis para a anemia da doença crônica. Busca-se, também, descrever fatores relevantes sobre o metabolismo do ferro no organismo e o processo inflamatório envolvido na patologia. Para produzir o trabalho, foi realizado um estudo do tipo secundário, a partir da revisão descritiva e qualitativa da literatura nas bases eletrônicas de dados Google Acadêmico, PubMed, Scientific Eletronic Library Online (Scielo), New England Journal of Medicine (NEJM) e Journal of the American Medical Association (JAMA). A pesquisa incluiu 12 artigos, entre os anos de 2002 e 2020. Caracterizada por ser um distúrbio multifatorial, a anemia da doença crônica tem como principais causas a redução da produção renal de eritropoietina, a redução da sobrevida dos eritrócitos para cerca de 80 dias, a menor resposta dos precursores eritróides à eritropoietina e, principalmente, o sequestro de ferro, o qual é resultado da interação das citocinas inflamatórias com o hormônio hepcidina, produzido pelo fígado. Esses fatores levam a ferro sérico baixo e ferritina sérica normal ou alta. Nesse sentido, esse estudo é importante para o entendimento da anemia de doença crônica, uma vez que a abordagem busca uma atualização quanto ao que se conhece sobre a doença, sendo isso essencial para a diminuição de sub-diagnósticos e para que os pacientes possam obter melhor qualidade de vida. 

Book of Abstracts

USPCAPESFAPESPCNPqINCTMatICMC Summer Meeting on Differentail Equations.\ud São Carlos, Brasil. 3-7 february 2014

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

Estimulação cerebral profunda na Doença de Parkinson: evidências de estudos de longa duração

A Doença de Parkinson (DP) é uma condição neurodegenerativa crônica que afeta principalmente idosos, mas pode ocorrer em adultos jovens. É a segunda doença neurodegenerativa mais comum, após o Alzheimer. A DP afeta 1% dos indivíduos acima de 60 anos em países industrializados. Sua causa envolve fatores genéticos e ambientais, como exposição a pesticidas e envelhecimento. A Estimulação Cerebral Profunda (DBS) é um tratamento que simula lesões cerebrais, melhorando sintomas motores e não motores. O presente estudo tem como objetivo analisar evidências de estudos sobre a eficácia da DBS no tratamento da DP. Trata-se de uma revisão sistemática de estudos quantitativos que utiliza as bases de dados PubMed (Medline), Cochrane Library e Scientific Electronic Library Online (SciELO) para selecionar artigos científicos. Os estudos incluídos abrangem o período de 2013 a 2023 e estão em inglês, abordando a DBS no tratamento da DP. A DBS melhora diversos sintomas motores e não motores, resultando em uma melhor qualidade de vida para os pacientes. Tais benefícios são sustentados mesmo em estágios avançados da Doença de Parkinson, a qual consiste em fornecer pulsos de corrente elétrica a áreas cerebrais profundas através de eletrodos implantados cirurgicamente, geralmente quando a terapia medicamentosa já não é eficaz. Em um estudo com 82 pacientes, a terapia com DBS resultou em uma redução de ± 52% nos sintomas motores do UPDRS sob medicação antes da cirurgia. A melhora nos sintomas motores com a estimulação, em comparação com a ausência de estimulação e medicação, foi de ± 61% no primeiro ano e ± 39% de 8 a 15 anos após a cirurgia (antes da reprogramação). A medicação foi reduzida em ± 55% após 1 ano e ± 44% após 8 a 15 anos, com a maioria dos pacientes mostrando melhorias após a reprogramação. De acordo com as literaturas analisadas, a DBS é uma terapia eficaz para a DP. Enfatiza-se a importância da inovação contínua e dos novos estudos para explorar as facetas não investigadas desse campo. Com a abordagem dos aspectos clínicos, cirúrgicos, tecnológicos e científicos, destacam-se os benefícios, limitações e desafios a serem superados. Ademais, inovações tecnológicas na DBS, como a estimulação direcional, adaptativa e a telemedicina estão sendo exploradas. Em suma, este artigo fornece evidências sobre os benefícios da DBS na DP, ressaltando a necessidade de pesquisas adicionais para otimizar tal intervenção terapêutica e melhorar a qualidade de vida dos pacientes

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

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

ATLANTIC EPIPHYTES: a data set of vascular and non-vascular epiphyte plants and lichens from the Atlantic Forest

Epiphytes are hyper-diverse and one of the frequently undervalued life forms in plant surveys and biodiversity inventories. Epiphytes of the Atlantic Forest, one of the most endangered ecosystems in the world, have high endemism and radiated recently in the Pliocene. We aimed to (1) compile an extensive Atlantic Forest data set on vascular, non-vascular plants (including hemiepiphytes), and lichen epiphyte species occurrence and abundance; (2) describe the epiphyte distribution in the Atlantic Forest, in order to indicate future sampling efforts. Our work presents the first epiphyte data set with information on abundance and occurrence of epiphyte phorophyte species. All data compiled here come from three main sources provided by the authors: published sources (comprising peer-reviewed articles, books, and theses), unpublished data, and herbarium data. We compiled a data set composed of 2,095 species, from 89,270 holo/hemiepiphyte records, in the Atlantic Forest of Brazil, Argentina, Paraguay, and Uruguay, recorded from 1824 to early 2018. Most of the records were from qualitative data (occurrence only, 88%), well distributed throughout the Atlantic Forest. For quantitative records, the most common sampling method was individual trees (71%), followed by plot sampling (19%), and transect sampling (10%). Angiosperms (81%) were the most frequently registered group, and Bromeliaceae and Orchidaceae were the families with the greatest number of records (27,272 and 21,945, respectively). Ferns and Lycophytes presented fewer records than Angiosperms, and Polypodiaceae were the most recorded family, and more concentrated in the Southern and Southeastern regions. Data on non-vascular plants and lichens were scarce, with a few disjunct records concentrated in the Northeastern region of the Atlantic Forest. For all non-vascular plant records, Lejeuneaceae, a family of liverworts, was the most recorded family. We hope that our effort to organize scattered epiphyte data help advance the knowledge of epiphyte ecology, as well as our understanding of macroecological and biogeographical patterns in the Atlantic Forest. No copyright restrictions are associated with the data set. Please cite this Ecology Data Paper if the data are used in publication and teaching events. © 2019 The Authors. Ecology © 2019 The Ecological Society of Americ

Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil: setting the baseline knowledge on the animal diversity in Brazil

The limited temporal completeness and taxonomic accuracy of species lists, made available in a traditional manner in scientific publications, has always represented a problem. These lists are invariably limited to a few taxonomic groups and do not represent up-to-date knowledge of all species and classifications. In this context, the Brazilian megadiverse fauna is no exception, and the Catálogo Taxonômico da Fauna do Brasil (CTFB) (http://fauna.jbrj.gov.br/), made public in 2015, represents a database on biodiversity anchored on a list of valid and expertly recognized scientific names of animals in Brazil. The CTFB is updated in near real time by a team of more than 800 specialists. By January 1, 2024, the CTFB compiled 133,691 nominal species, with 125,138 that were considered valid. Most of the valid species were arthropods (82.3%, with more than 102,000 species) and chordates (7.69%, with over 11,000 species). These taxa were followed by a cluster composed of Mollusca (3,567 species), Platyhelminthes (2,292 species), Annelida (1,833 species), and Nematoda (1,447 species). All remaining groups had less than 1,000 species reported in Brazil, with Cnidaria (831 species), Porifera (628 species), Rotifera (606 species), and Bryozoa (520 species) representing those with more than 500 species. Analysis of the CTFB database can facilitate and direct efforts towards the discovery of new species in Brazil, but it is also fundamental in providing the best available list of valid nominal species to users, including those in science, health, conservation efforts, and any initiative involving animals. The importance of the CTFB is evidenced by the elevated number of citations in the scientific literature in diverse areas of biology, law, anthropology, education, forensic science, and veterinary science, among others

Cytokine profiles associated with acute COVID-19 and long COVID-19 syndrome

National Council for Scientific and Technological Development (CNPQ #401235/2020-3); Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisa do Pará (FAPESPA #005/2020 and #006/2020) and Secretaria de Estado de Ciência, Tecnologia e Educação Profissional e Tecnológica (#09/2021).Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil / Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Genética de Doenças Complexas. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Hospital Adventista de Belém. Belém, PA, Brazil.Hospital Adventista de Belém. Belém, PA, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Laboratório de Imunologia. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Laboratório de Imunologia. Ananindeua, PA, Brasil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Laboratório de Pesquisas Básicas em Malária. Ananindeua, PA, Brasil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância em Saúde. Instituto Evandro Chagas. Laboratório de Imunologia. Ananindeua, PA, Brasil.Universidade Federal do Pará. Programa de Pós-Graduação em Biologia de Agentes Infecciosos e Parasitários. Belém, PA, Brazil.Universidade do Estado do Pará. Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde. Belém, PA, Brazil.Universidade Federal do Pará. Instituto de Ciências Biológicas. Laboratório de Virologia. Belém, PA, Brazil.The duration and severity of COVID-19 are related to age, comorbidities, and cytokine synthesis. This study evaluated the impact of these factors on patients with clinical presentations of COVID-19 in a Brazilian cohort. A total of 317 patients diagnosed with COVID-19 were included; cases were distributed according to clinical status as severe (n=91), moderate (n=56) and mild (n=170). Of these patients, 92 had acute COVID-19 at sample collection, 90 had already recovered from COVID-19 without sequelae, and 135 had sequelae (long COVID syndrome). In the acute COVID-19 group, patients with the severe form had higher IL-6 levels (p=0.0260). In the post-COVID-19 group, there was no significant difference in cytokine levels between groups with different clinical conditions. In the acute COVID-19 group, younger patients had higher levels of TNF-alpha, and patients without comorbidities had higher levels of TNF-alpha, IL-4 and IL-2 (p<0.05). In contrast, patients over age 60 with comorbidities had higher levels of IL-6. In the post-COVID-19 group, subjects with long COVID-19 had higher levels of IL-17 and IL-2 (p<0.05), and subjects without sequelae had higher levels of IL-10, IL-6 and IL- 4 (p<0.05). Our results suggest that advanced age, comorbidities and elevated serum IL-6 levels are associated with severe COVID-19 and are good markers to differentiate severe from mild cases. Furthermore, high serum levels of IL-17 and IL-2 and low levels of IL-4 and IL-10 appear to constitute a cytokine profile of long COVID-19, and these markers are potential targets for COVID-19 treatment and prevention strategies