Metabonomics of human amniotic fluid for prenatal diagnostics

O trabalho apresentado nesta tese teve como principais objectivos contribuir para o conhecimento da composição do líquido amniótico humano (LA), colhido no 2º trimestre de gravidez, assim como investigar possíveis alterações na sua composição devido à ocorrência de patologias pré-natais, recorrendo à metabonómica e procurando, assim, definir novos biomarcadores de doenças da grávida e do feto. Após uma introdução descrevendo o estado da arte relacionado com este trabalho (Capítulo 1) e os princípios das metodologias analíticas usadas (Capítulo 2), seguida de uma descrição dos aspectos experimentais associados a esta tese (Capítulo 3), apresentam-se os resultados da caracterização da composição química do LA (gravidez saudável) por espectroscopia de ressonância magnética nuclear (RMN), assim como da monitorização da sua estabilidade durante o armazenamento e após ciclos de congelamento-descongelamento (Capítulo 4). Amostras de LA armazenadas a -20°C registaram alterações significativas, tornando-se estas menos pronunciadas (mas ainda mensuráveis) a -70°C, temperatura recomendada para o armazenamento de LA. Foram também observadas alterações de composição após 1-2 ciclos de congelamento-descongelamento (a ter em conta aquando da reutilização de amostras), assim como à temperatura ambiente (indicando um período máximo de 4h para a manipulação e análise de LA). A aquisição de espectros de RMN de 1H de alta resolução e RMN acoplado (LC-NMR/MS) permitiu a detecção de 75 compostos no LA do 2º trimestre, 6 dos quais detectados pela primeira vez no LA. Experiências de difusão (DOSY) permitiram ainda a caracterização das velocidades de difusão e massas moleculares médias das proteínas mais abundantes. O Capítulo 5 descreve o estudo dos efeitos de malformações fetais (FM) e de cromossomopatias (CD) na composição do LA do 2º trimestre de gravidez. A extensão deste trabalho ao estudo dos efeitos de patologias no LA que ocorrem no 3º trimestre de gravidez é descrita no Capítulo 6, nomeadamente no que se refere ao parto pré-termo (PTD), pré-eclampsia (PE), restrição do crescimento intra-uterino (IUGR), ruptura prematura de membranas (PROM) e diabetes mellitus gestacional (GDM). Como complemento a estes estudos, realizou-se uma análise preliminar da urina materna do 2º trimestre para o estudo de FM e GDM, descrita no Capítulo 7. Para interpretação dos dados analíticos, obtidos por espectroscopia RMN de 1H, cromatografia líquida de ultra eficiência acoplada a espectrometria de massa (UPLC-MS) e espectroscopia do infravermelho médio (MIR), recorreu-se à análise discriminante pelos métodos dos mínimos quadrados parciais e o método dos mínimos quadrados parciais ortogonal (PLS-DA e OPLS-DA) e à correlação espectral. Após análise por validação cruzada de Monte-Carlo (MCCV), os modelos PLS-DA de LA permitiram distinguir as FM dos controlos (sensibilidades 69-85%, especificidades 80-95%, taxas de classificação 80-90%), revelando variações metabólicas ao nível do metabolismo energético, dos metabolismos dos aminoácidos e glícidos assim como possíveis alterações ao nível do funcionamento renal. Observou-se também um grande impacto das FM no perfil metabólico da urina materna (medido por UPLC-MS), tendo no entanto sido registados modelos PLS-DA com menor sensibilidade (40-60%), provavelmente devido ao baixo número de amostras e maior variabilidade da composição da urina (relativamente ao LA). Foram sugeridos possíveis marcadores relacionados com a ocorrência de FM, incluindo lactato, glucose, leucina, valina, glutamina, glutamato, glicoproteínas e conjugados de ácido glucurónico e/ou sulfato e compostos endógenos e/ou exógenos (<1 M) (os últimos visíveis apenas na urina). No LA foram também observadas variações metabólicas devido à ocorrência de vários tipos de cromossomopatias (CD), mas de menor magnitude. Os perfis metabólicos de LA associado a pré- PTD produziram modelos que, apesar do baixo poder de previsão, sugeriram alterações precoces no funcionamento da unidade fetoplacentária, hiperglicémia e stress oxidativo. Os modelos obtidos para os grupos pré- IUGR pré- PE, pré- PROM e pré-diagnóstico GDM (LA e urina materna) registaram baixo poder de previsão, indicando o pouco impacto destas condições na composição do LA e/ou urina do 2º trimestre. Os resultados obtidos demonstram as potencialidades da análise dos perfis metabólicos do LA (e, embora com base em menos estudos, da urina materna) do 2º trimestre para o desenvolvimento de novos e complementares métodos de diagnóstico, nomeadamente para FM e PTD.

Revisiting molecular diagnostics of Streptococcus pneumoniae

Streptococcus pneumoniae is a human pathobiont that colonizes the nasopharynx. S. pneumoniae is responsible for causing non-invasive and invasive disease such as otitis, pneumonia, meningitis, and sepsis, being a leading cause of infectious diseases worldwide. Due to similarities with closely related species sharing the same niche, it may be a challenge to correctly distinguish S. pneumoniae from its relatives when using only non-culture based methods such as real time PCR (qPCR). In 2007, a molecular method targeting the major autolysin (lytA) of S. pneumoniae by a qPCR assay was proposed by Carvalho and collaborators to identify pneumococcus. Since then, this method has been widely used worldwide. In 2013, the gene encoding for the ABC iron transporter lipoprotein PiaA, was proposed by Trzcinzki and collaborators to be used in parallel with the lytA qPCR assay. However, the presence of lytA gene homologues has been described in closely related species such as S. pseudopneumoniae and S. mitis and the presence of piaA gene is not ubiquitous between S. pneumoniae. The hyaluronate lyase gene (hylA) has been described to be ubiquitous in S. pneumoniae. This gene has not been used so far as a target for the identification of S. pneumoniae. The aims of our study were to evaluate the specificity, sensitivity, positive predicted value (PPV) and negative predicted value (NPV) of the lytA and piaA qPCR methods; design and implement a new assay targeting the hylA gene and evaluate the same parameters above described; analyze the assays independently and the possible combinations to access what is the best approach using qPCR to identify S. pneumoniae. A total of 278 previously characterized strains were tested: 61 S. pseudopneumoniae, 37 Viridans group strains, 30 type strains from other streptococcal species and 150 S. pneumoniae strains. The collection included both carriage and disease isolates. By Mulilocus Sequence Analysis (MLSA) we confirmed that strains of S. pseudopneumoniae could be misidentified as S. pneumoniae when lytA qPCR assay is used. The results showed that as a single target, lytA had the best combination of specificity, sensitivity, PPV and NPV being, 98.5%, 100.0%, 98.7% and 100.0% respectively. The combination of targets with the best values of specificity, sensibility, PPV and NPV were lytA and piaA, with 100.0%, 93.3%, 97.9% and 92.6%, respectively. Nonetheless by MLSA we confirmed that strains of S. pseudopneumoniae could be misidentified as S. pneumoniae and some capsulated (23F, 6B and 11A) and non-capsulated S. pneumoniae were not Identified using this assay. The hylA gene as a single target had the lowest PPV. Nonetheless it was capable to correctly identify all S. pneumoniae.

Fault tolerance logging-based model for deterministic systems

Fault tolerance allows a system to remain operational to some degree when some of its components fail. One of the most common fault tolerance mechanisms consists on logging the system state periodically, and recovering the system to a consistent state in the event of a failure. This paper describes a general fault tolerance logging-based mechanism, which can be layered over deterministic systems. Our proposal describes how a logging mechanism can recover the underlying system to a consistent state, even if an action or set of actions were interrupted mid-way, due to a server crash. We also propose different methods of storing the logging information, and describe how to deploy a fault tolerant master-slave cluster for information replication. We adapt our model to a previously proposed framework, which provided common relational features, like transactions with atomic, consistent, isolated and durable properties, to NoSQL database management systems.