Nanopartículas hibrídas para sistemas de drug delivery inteligentes

A nanotecnologia é uma ciência multidisciplinar que consiste na otimização das propriedades da matéria permitindo assim o desenvolvimento de sistemas com um tamanho manométrico. A aplicação da nanotecnologia na medicina surge como um campo de pesquisa que esta a gerar um grande interesse, principalmente em sistemas de libertação controlada de fármacos. A nanotecnologia, e a sua aplicação na área da nanomedicina, em particular em drug delivery systems, tem sido alvo de um desenvolvimento acentuado. A administração de fármacos ocorre sobretudo por via oral ou por injeção direta no organismo. O percurso destes fármacos desde do local de entrada no organismo até ao tecido-alvo obriga que estes entrem em contato com os outros tecidos podendo interagir com eles. Deste modo, esta interação química pode produzir efeitos indesejáveis no organismo e reduzir a capacidade de ação do fármaco. Tem-se verificado, nas últimas décadas, um grande desenvolvimento de sistemas que contornam estes problemas, tais como a quantidade e o período de administração do fármaco bem como o seu local de libertação e atuação específicos. Este estudo surge com esta necessidade de se desenvolver sistemas de libertação controlada de fármacos. O objetivo destes sistemas inteligentes é controlar a libertação de fármacos por um dado período de tempo, a dose, a diminuição da toxidade, o aumento da permanência em circulação e o aumento da eficácia terapêutica através da libertação progressiva e controlada do fármaco por administrações menos frequentes. Além de todas estas vantagens, a administração destes sistemas possibilita a libertação dos fármacos em locais específicos, tais como em tumores e, assim, minimizar os efeitos colaterais indesejados dos fármacos em outros tecidos. O presente trabalho visa o desenvolvimento de novos biomateriais utilizando nanopartículas mesoporosas de sílica (MSN) e nanopartículas (NPs) metálicas de ouro para a aplicação a sistemas de libertação controlada de fármacos. Para isto, estudou-se a libertação de doxorrubicina (DOX) encapsulada em NPs e nanocápsulas mesoporosas de sílica tanto em solução como em superfícies como em vidro. Os resultados obtidos mostraram que as NPs apresentam uma grande capacidade de encapsulação com 36 ng DOX/mg partícula. O tempo de libertação em superfície (vidro) foi estimado em 50 horas enquanto que em solução obteve-se um período inferior a 10 horas. Em relação as NPs de ouro pode-se observar como estas promovem a libertação do fármaco ao serem irradiadas mediante um laser. Deste modo, estas NPs podem ser úteis para sistemas de libertação controlada de fármacos e para várias aplicações na nanomedicina.

An efficient method for optimal location and sizing of fixed and switched shunt capacitors in large distribution systems

This paper proposes a computationally efficient methodology for the optimal location and sizing of static and switched shunt capacitors in large distribution systems. The problem is formulated as the maximization of the savings produced by the reduction in energy losses and the avoided costs due to investment deferral in the expansion of the network. The proposed method selects the nodes to be compensated, as well as the optimal capacitor ratings and their operational characteristics, i.e. fixed or switched. After an appropriate linearization, the optimization problem was formulated as a large-scale mixed-integer linear problem, suitable for being solved by means of a widespread commercial package. Results of the proposed optimizing method are compared with another recent methodology reported in the literature using two test cases: a 15-bus and a 33-bus distribution network. For the both cases tested, the proposed methodology delivers better solutions indicated by higher loss savings, which are achieved with lower amounts of capacitive compensation. The proposed method has also been applied for compensating to an actual large distribution network served by AES-Venezuela in the metropolitan area of Caracas. A convergence time of about 4 seconds after 22298 iterations demonstrates the ability of the proposed methodology for efficiently handling large-scale compensation problems.