A hepcidina como parâmetro bioquímico na avaliação da anemia por deficiência de ferro

A anemia por deficiência de ferro caracteriza-se como o mais prevalente problema nutricional em todo o mundo. Nesta revisão reuniu-se informações a respeito do metabolismo da hepcidina, avaliando-se seu valor como parâmetro bioquímico na anemia por deficiência de ferro. Realizou-se um levantamento bibliográfico nas bases de dados PUBMED e LILACS, período 2006-2010, referentes à hepcidina como um biomarcador para a regulação do metabolismo do ferro. Foram localizados 35 estudos publicados em revistas internacionais e um estudo sobre o assunto em revista nacional. A produção de hepcidina é regulada homeostaticamente pela anemia e hipóxia. Quando a oferta de oxigênio está inadequada ocorre diminuição do nível de hepcidina. Consequentemente, maior quantidade de ferro proveniente da dieta e dos estoques dos macrófagos e hepatócitos se tornam disponíveis. A hepcidina possui a função de se ligar à ferroportina, regulando a liberação do ferro para o plasma. Quando as concentrações de hepcidina estão baixas, as moléculas de ferroportina são expostas na membrana plasmática e liberam o ferro. Quando os níveis de hepcidina aumentam, a hepcidina liga-se às moléculas de ferroportina induzindo sua internalização e degradação, e o ferro liberado diminui progressivamente. Aparentemente o desenvolvimento do diagnóstico e terapia da anemia baseados no bioindicador hepcidina pode oferecer uma abordagem mais efetiva. Estudos epidemiológicos são necessários para comprovar o valor da hepcidina no diagnóstico diferencial das anemias, incluindo protocolos de amostragem para análise, com padronização similar às utilizadas em outras avaliações bioquímicas, e estabelecimento de pontos de corte para a expressão urinária e plasmática desse peptídeo

Real time optimization (RTO) with model predictive control (MPC)

This paper studies a simplified methodology to integrate the real time optimization (RTO) of a continuous system into the model predictive controller in the one layer strategy. The gradient of the economic objective function is included in the cost function of the controller. Optimal conditions of the process at steady state are searched through the use of a rigorous non-linear process model, while the trajectory to be followed is predicted with the use of a linear dynamic model, obtained through a plant step test. The main advantage of the proposed strategy is that the resulting control/optimization problem can still be solved with a quadratic programming routine at each sampling step. Simulation results show that the approach proposed may be comparable to the strategy that solves the full economic optimization problem inside the MPC controller where the resulting control problem becomes a non-linear programming problem with a much higher computer load. (C) 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.