Caracterização de Bacilos Gram-Negativos Não Fermentadores não usuais em bacteremias pelas técnicas de Matrix-Assisted Laser Desorption IonizationTime of Flight Mass Spectrometry, sequenciamento de DNA e método fenotípico convencional

Alguns Bastonetes Gram-negativos não fermentadores (BGNNF) costumam ser considerados clinicamente pouco significantes e a sua implicação em infecções é subestimada. Devido à similaridade fenotípica, mudanças taxonômicas, baixa reatividade bioquímica e limitações nos bancos de dados em sistemas comerciais, a identificação de BGNNF é frequentemente equivocada, culminando com a denominação de diferentes micro-organismos apenas como BGNNF, por falta de melhor diferenciação. O objetivo desse estudo foi avaliar, por métodos fenotípico convencional, proteômico e molecular, a identificação de BGNNF incomuns isolados em hemoculturas de pacientes atendidos em um hospital universitário no Rio de Janeiro. Foram selecionadas 78 amostras isoladas de hemoculturas caracterizadas no laboratório clinico como BGNNF para a identificação por sequenciamento dos genes 16S RNA e recA, por um conjunto amplo de testes fenotípicos manuais e por MALDI-TOF MS. Os micro-organismos predominantes na amostragem foram genotipados pela técnica de eletroforese em gel de campo pulsado (PFGE). Pelo sequenciamento do gene 16S rRNA, a maioria das amostras (n=31; 40%) foi incluída no gênero Burkholderia, seguido de Pseudomonas stutzeri (10%) e Delftia acidovorans (4%). Os demais isolados foram agrupados em 27 diferentes espécies. O sequencimento do gene recA identificou a maioria das espécies de Burkholderia como Burkholderia contaminans (n=19; 24%). Os testes fenotípicos incluíram as 31 amostras apenas no CBc e para as outras 47 amostras, a concordância com o sequenciamento do gene 16S rRNA em nível de espécie foi de 64% (n=30) e apenas em gênero a concordância foi de 17% (n=8). A análise comparativa geral da identificação por MALDI-TOF MS com o sequenciamento do gene16S rRNA mostrou que 42% (n=33) das 78 amostras foram concordantes em nível de espécie e 45% (n=35) apenas em gênero. Excluindo as amostras do CBc, houve um aumento da concordância em nível de espécie para 60%. As discordâncias parecem ser devido às diferenças nos perfis proteicos das amostras em relação às amostras-referência do banco de dados do equipamento e podem ser aprimorados com a atualização de perfis no sistema. A análise do polimorfismo genético de B. contaminans mostrou a ausência de um clone disseminado causando surto, além da provável origem ambiental das infecções. Os setores de nefrologia e hemodiálise contribuíram com maior número de pacientes com amostras positivas (5 pacientes e 9 amostras). Os grupos clonais BcoD e BcoE foram encontrados em pacientes assistidos no mesmo setor com diferença de quatro meses (BcoD, nefrologia) e 1,5 ano (BcoE, hemodilálise), entre as culturas, respectivamente. As discordâncias entre as técnicas ocorreram principalmente devido a dificuldade de identificação das espécies do CBc. Os BGNNF incomuns são de difícil caracterização independente da metodologia usada e nenhum método por si só foi capaz de identificar todas as amostras.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.