Macroinvertebrate traits as biomonitoring tools in agricultural scenarios

Os ecossistemas de água doce – responsáveis por funções ambientais importantes e pelo fornecimento de bens e serviços insubstituíveis – têm vindo a ser severamente afectados por perturbações antropogénicas. A conversão de floresta em terreno agrícola afecta os sistemas aquáticos através de uma série de mecanismos: sedimentação; excesso de nutrientes; contaminação; alterações hidrológicas; e remoção de vegetação ripícola. As comunidades de macroinvertebrados de água doce – devido à sua diversidade, ubiquidade e sensibilidade às perturbações ambientais – revelam-se como particularmente adequadas para estudos de avaliação da integridade ecológica destes sistemas expostos simultaneamente a múltiplos factores de impacto. O uso sistemático de respostas biológicas para avaliação de mudanças ambientais – ou biomonitorização – pode ser levado a cabo através de diversas metodologias, que, de uma forma geral, não consideram aspectos funcionais das comunidades biológicas e têm aplicabilidade geograficamente restrita. A biomonitorização através de atributos biológicos (características que reflectem a adaptação das espécies ao seu meio ambiente) revela-se como uma ferramenta promissora na resolução dos problemas referidos, apresentando vantagens adicionais: relações causa-efeito directas; melhoria na diferenciação de impactos; e integração da variabilidade natural. O presente estudo apresenta uma revisão critica do estado-da-arte actual na área do uso de atributos biológicos em biomonitorização. Até à data de publicação, não estava disponível nenhum outro trabalho com a base conceptual do uso de atributos de macroinvertebrados enquanto descritores de comunidades e para efeitos de biomonitorização e gestão de sistemas de água doce. Descrevem-se as teorias ecológicas de suporte destas metodologias (conceitos de habitat-molde e de filtros paisagísticos) e os estudos que aplicaram estas teorias em cenários reais, tendo-se chamado a atenção para questões técnicas e possíveis soluções. As necessidades futuras nesta área englobam: o desenvolvimento de uma só ferramenta de biomonitorização de aplicação alargada; uma maior compreensão da variabilidade natural nas comunidades biológicas; diminuição dos efeitos de soluções de compromisso biológico e sindromas; realização de estudos autoecológicos adicionais; e detecção de impactos específicos em cenários de impacto complexos. Um dos objectivos deste estudo foi contribuir para a melhoria das técnicas de biomonitorização através de atributos, focalizando em comunidades de macroinvertebrados ribeirinhas em diferentes regiões biogeográficas (as bacias hidrográficas dos rios: Little e Salmon em New Brunswick, Canadá; Anllóns na Galiza, Espanha; Reventazón em Cartago, Costa Rica). Em cada região, foram estudados gradientes de uso agrícola de solo, incluindo desde bacias hidrográficas quase exclusivamente cobertas por floresta até bacias sob a influência maioritária de actividades agrícolas intensivas. Em cada gradiente de uso de solo, a caracterização da comunidade biológica (por amostragem de macroinvertebrados em troços de rápidos) foi acompanhada pela caracterização do habitat circundante (incluindo propriedades da bacia hidrográfica, análise química das águas e outras propriedades à escala local). A comunidade de macroinvertebrados foi caracterizada através de informação taxonómica, métricas estruturais, índices de diversidade, métricas de tolerância, índices bióticos e através da compilação de atributos biológicos e fisiológicos gerais, de história de vida e de resistência a perturbações. Análises estatísticas univariadas e multivariadas foram usadas para evidenciar os gradientes biológicos e físico-químicos, confirmar a sua co-variação, testar a significância da discriminação de níveis de impacto e estabelecer comparações inter-regionais. A estrutura de comunidades revelou os complexos gradientes de impacto, que por sua vez co-variaram significativamente com os gradientes de uso de solo. Os gradientes de impacto relacionaram-se sobretudo com entrada de nutrientes e sedimentação. Os gradientes biológicos definidos pelas medidas estruturais seleccionadas co-variaram com os gradientes de impacto estudados, muito embora apenas algumas variáveis estruturais tenham individualmente discriminado as categorias de uso de solo definidas a priori. Não foi detectada consistência nas respostas das medidas estruturais entre regiões biogeográficas, tendo-se confirmadado que as interpretações puramente taxonómicas de impactos são difíceis de extrapolar entre regiões. Os gradientes biológicos definidos através dos atributos seleccionados também co-variaram com os gradientes de perturbação, tendo sido possível obter uma melhor discriminação de categorias de uso de solo. Nas diferentes regiões, a discriminação de locais mais impactados foi feita com base num conjunto similar de atributos, que inclui tamanho, voltinismo, técnicas reproductivas, microhabitat, preferências de corrente e substrato, hábitos alimentares e formas de resistência. Este conjunto poderá vir a ser usado para avaliar de forma predictiva os efeitos das modificações severas de uso de solo impostas pela actividade agrícola. Quando analisadas simultaneamente através dos atributos, as comunidades das três regiões permitiram uma moderada mas significativa discriminação de níveis de impacto. Estas análises corroboram as evidências de que as mudanças nas comunidades de macroinvertebrados aquáticos em locais sob a influência de agricultura intensiva podem seguir uma trajectória convergente no espaço multidimensional, independentemente de factores geográficos. Foram fornecidas pistas para a identificação de parâmetros específicos que deverão ser tidos em conta no planeamento de novos programas de biomonitorização com comunidades de macroinvertebrados bentónicos, para aplicação numa gestão fluvial verdadeiramente ecológica, nestas e noutras regiões. Foram ainda sugeridas possíveis linhas futuras de investigação.

Rastreio do cancro da mama no concelho de Aveiro: do estudo dos fatores determinantes da adesão às propostas educativas emergentes

O cancro da mama feminino pela sua magnitude merece uma especial atenção ao nível das políticas de saúde. Emerge, pois uma visão abrangente que, por um lado, deve atentar para o encargo que esta representa para qualquer sistema de saúde, pelos custos que acarreta, como também, para a qualidade de vida das mulheres portadoras da mesma. Desta forma, a Liga Portuguesa Contra o Cancro (LPCC) tem desenvolvido, em colaboração com as Administrações Regionais de Saúde (ARS), o Programa de Rastreio do Cancro da Mama (PRCM), o qual apresenta, no Concelho de Aveiro, taxas de adesão na ordem dos 50%, ainda distantes dos 70%, objetivo recomendado pelas guidelines da Comissão Europeia. A não adesão tem sido considerada como um dos principais problemas do sistema de saúde, tanto pelas repercussões ao nível de ganhos em saúde, como também na qualidade de vida e na satisfação dos pacientes com os cuidados de saúde, constituindo-se como um fenómeno multifatorial e multidimensional. É neste sentido que o presente trabalho se propõe identificar os fatores, de cariz individual e do meio envolvente, determinantes da adesão ao PRCM, numa amostra de mulheres residentes no Concelho de Aveiro, com idades compreendidas entre os 45 e os 69 anos e, a partir dos resultados emergentes, propor estratégias de educação em saúde. Como procedimentos metodológicos e, numa primeira fase, entre outubro 2009 e maio 2010 foi aplicado um survey, o qual foi complementado com notas de campo dos entrevistadores a uma amostra não aleatória de 805 mulheres, em dois contextos distintos: no centro de saúde às aderentes à mamografia e, no domicílio, às não aderentes. Numa segunda fase, realizamos duas sessões de Focus Group (FG), num total de 12 elementos, um grupo heterogéneo com enfermeiros, médicos e utentes, e um outro grupo homogéneo, apenas com profissionais de saúde. O tratamento dos dados do survey foi efetuado através de procedimentos estatísticos, com utilização do SPSS® versão 17 e realizadas análises bivariadas (qui-quadrado) e multivariadas (discriminação de função e árvore de decisão através do algoritmo Chi-squared Automatic Interaction Detector) com o intuito de determinar as diferenças entre os grupos e predizer as variáveis exógenas. No que diz respeito a indicadores sociodemográficos, os resultados mostram que aderem mais, as mulheres com idades <50 anos e ≥ 56 anos, as que vivem em localidades urbanas, as trabalhadoras não qualificadas e as reformadas. As que aderem menos ao PRCM têm idades compreendidas entre os 50-55 anos, vivem nas zonas periurbanas, são licenciadas, apresentam categoria profissional superior ou estão desempregadas. Em relação às restantes variáveis exógenas, aderem ao PRCM, as mulheres que apresentam um Bom Perfil de Conhecimentos (46.6%), enquanto as não aderentes apresentam um Fraco Perfil de Conhecimentos (50.6%), sendo esta relação estatisticamente significativa (X2= 10.260; p=0.006).Cerca de 59% das mulheres aderentes realiza o seu rastreio de forma concordante com as orientações programáticas presentes no PRCM, comparativamente com 41.1% das mulheres que não o faz, verificando-se uma relação de dependência bastante significativa entre as variáveis Perfil de Comportamentos e adesão(X2= 348.193; p=0.000). Apesar de não existir dependência estatisticamente significativa entre as Motivações e a adesão ao PRCM (X2= 0.199; p=0.656), se analisarmos particularmente, os motivos de adesão, algumas inquiridas demonstram preocupação, tanto na deteção precoce da doença, como na hereditariedade. Por outro lado, os motivos de não adesão, também denotam aspetos de nível pessoal como o desleixo com a saúde, o desconhecimento e o esquecimento da marcação. As mulheres que revelam Boa Acessibilidade aos Cuidados de Saúde Primários e um Bom Atendimento dos Prestadores de Cuidados aderem mais ao PRCM, comparativamente com as inquiridas que relatam Fraca Acessibilidade e Atendimento, não aderindo. A partir dos resultados da análise multivariada podemos inferir que as variáveis exógenas estudadas possuem um poder discriminante significativo, sendo que, o Perfil de Comportamentos é a variável que apresenta maior grau de diferenciação entre os grupos das aderentes e não aderentes. Como variáveis explicativas resultantes da árvore de decisão CHAID, permaneceram, o Perfil de Comportamentos (concordantes e não concordantes com as guidelines), os grupos etários (<50 anos, 50-55anos e ≥56anos) e o Atendimento dos prestadores de cuidados de saúde. As mulheres mais novas (<50 anos) com Perfil de comportamentos «concordantes» com as guidelines são as que aderem mais, comparativamente com os outros grupos etários. Por outro lado, as não aderentes necessitam de um «bom» atendimento dos prestadores de cuidados para se tornarem aderentes ao PRCM. Tanto as notas de campo, como a discussão dos FG foram sujeitas a análise de conteúdo segundo as categorias em estudo obtidas na primeira fase e os relatos mostram a importância de fatores de ordem individual e do meio envolvente. No que se refere a aspetos psicossociais, destaca-se a importância das crenças e como fatores ambientais menos facilitadores para a adesão apontam a falta de transportes, a falta de tempo das pessoas e a oferta de recursos, principalmente se existirem radiologistas privados como alternativa ao PRCM. Tal como na primeira fase do estudo, uma das motivações para a adesão é a recomendação dos profissionais de saúde para o PRCM, bem como a marcação de consultas pela enfermeira, que pode ser uma oportunidade de contacto para a sensibilização. Os hábitos de vigilância de saúde, a perceção positiva acerca dos programas de saúde no geral, o acesso à informação pertinente sobre o PRCM e a operacionalização deste no terreno parecem ser fatores determinantes segundo a opinião dos elementos dos FG. O tipo e a regularidade no atendimento por parte dos profissionais de saúde, a relação entre profissional de saúde/paciente, a personalização das intervenções educativas, a divulgação que estes fazem do PRCM junto das suas pacientes, bem como, a organização do modelos de cuidados de saúde das unidades de saúde e a forma como os profissionais se envolvem e tomam a responsabilização por um programa desta natureza são fatores condicionantes da adesão. Se atendermos aos resultados deste estudo, verificamos um envolvimento de fatores que integram múltiplos níveis de intervenção, sendo um desafio para as equipas de saúde que pretendam intervir no âmbito do programa de rastreio do cancro da mama. Com efeito, os resultados também apontam para a combinação de múltiplas estratégias que são transversais a vários programas de promoção da saúde, assumindo, desta forma, uma perspetiva multidimensional e dinâmica que visa, essencialmente, a construção social da saúde e do bem-estar (i.e. responsabilização do cidadão pela sua própria saúde e o seu empowerment).

Metabolic signature of lung cancer: a metabolomic study of human tissues and biofluids

This thesis reports the application of metabolomics to human tissues and biofluids (blood plasma and urine) to unveil the metabolic signature of primary lung cancer. In Chapter 1, a brief introduction on lung cancer epidemiology and pathogenesis, together with a review of the main metabolic dysregulations known to be associated with cancer, is presented. The metabolomics approach is also described, addressing the analytical and statistical methods employed, as well as the current state of the art on its application to clinical lung cancer studies. Chapter 2 provides the experimental details of this work, in regard to the subjects enrolled, sample collection and analysis, and data processing. In Chapter 3, the metabolic characterization of intact lung tissues (from 56 patients) by proton High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy is described. After careful assessment of acquisition conditions and thorough spectral assignment (over 50 metabolites identified), the metabolic profiles of tumour and adjacent control tissues were compared through multivariate analysis. The two tissue classes could be discriminated with 97% accuracy, with 13 metabolites significantly accounting for this discrimination: glucose and acetate (depleted in tumours), together with lactate, alanine, glutamate, GSH, taurine, creatine, phosphocholine, glycerophosphocholine, phosphoethanolamine, uracil nucleotides and peptides (increased in tumours). Some of these variations corroborated typical features of cancer metabolism (e.g., upregulated glycolysis and glutaminolysis), while others suggested less known pathways (e.g., antioxidant protection, protein degradation) to play important roles. Another major and novel finding described in this chapter was the dependence of this metabolic signature on tumour histological subtype. While main alterations in adenocarcinomas (AdC) related to phospholipid and protein metabolisms, squamous cell carcinomas (SqCC) were found to have stronger glycolytic and glutaminolytic profiles, making it possible to build a valid classification model to discriminate these two subtypes. Chapter 4 reports the NMR metabolomic study of blood plasma from over 100 patients and near 100 healthy controls, the multivariate model built having afforded a classification rate of 87%. The two groups were found to differ significantly in the levels of lactate, pyruvate, acetoacetate, LDL+VLDL lipoproteins and glycoproteins (increased in patients), together with glutamine, histidine, valine, methanol, HDL lipoproteins and two unassigned compounds (decreased in patients). Interestingly, these variations were detected from initial disease stages and the magnitude of some of them depended on the histological type, although not allowing AdC vs. SqCC discrimination. Moreover, it is shown in this chapter that age mismatch between control and cancer groups could not be ruled out as a possible confounding factor, and exploratory external validation afforded a classification rate of 85%. The NMR profiling of urine from lung cancer patients and healthy controls is presented in Chapter 5. Compared to plasma, the classification model built with urinary profiles resulted in a superior classification rate (97%). After careful assessment of possible bias from gender, age and smoking habits, a set of 19 metabolites was proposed to be cancer-related (out of which 3 were unknowns and 6 were partially identified as N-acetylated metabolites). As for plasma, these variations were detected regardless of disease stage and showed some dependency on histological subtype, the AdC vs. SqCC model built showing modest predictive power. In addition, preliminary external validation of the urine-based classification model afforded 100% sensitivity and 90% specificity, which are exciting results in terms of potential for future clinical application. Chapter 6 describes the analysis of urine from a subset of patients by a different profiling technique, namely, Ultra-Performance Liquid Chromatography coupled to Mass Spectrometry (UPLC-MS). Although the identification of discriminant metabolites was very limited, multivariate models showed high classification rate and predictive power, thus reinforcing the value of urine in the context of lung cancer diagnosis. Finally, the main conclusions of this thesis are presented in Chapter 7, highlighting the potential of integrated metabolomics of tissues and biofluids to improve current understanding of lung cancer altered metabolism and to reveal new marker profiles with diagnostic value.