Associação entre polimorfismo inserção/delecção da enzima conversora da angiotensina na diabetes mellitus tipo 2: estudo da população portuguesa

A Diabetes mellitus tipo 2 (DM2) é uma patologia de etiologia múltipla à qual estão associados vários factores genéticos. A Enzima Conversora da Angiotensina (ECA) tem sido alvo de vários estudos pela sua relação com factores pró-inflamatórios, pró-oxidantes e pró-fibrose, sendo o polimorfismo de Inserção/Delecção o mais estudado. Neste contexto, o objectivo deste estudo é assim verificar a distribuição deste polimorfismo numa amostra de indivíduos de nacionalidade portuguesa e verificar a sua possível associação com a DM2. Para tal, foram analisadas 87 amostras (controlos n =24 e diabéticos n =63) de indivíduos de nacionalidade portuguesa. As amostras foram submetidas a um processo de extracção de ADN, sendo posteriormente amplificadas por Polymerase Chain Reaction e analisadas por eletroforese em gel de agarose a 1%. Observou-se uma prevalência de 8% (n=7) com genótipo I/I, 38% (n=33) com genótipo I/D e 54% (n=47) com genótipo D/D. A amostra em estudo demonstrou assim estar sob o equilíbrio Hardy-Weinberg. Observou-se também uma associação entre níveis mais elevados de glicemia e o genótipo I/I (p=0,019). Na análise da utilização de insulina no controlo dos níveis de glicemia na DM2, observou-se uma maior proporção de indivíduos com genótipo D/D. Este estudo demonstra a importância do investimento da caracterização genética em patologias metabólicas multifactoriais como a DM2.

Determinação de autoanticorpos em doentes com suspeita de hepatite autoimune e cirrose biliar primária

O diagnóstico de doença hepática autoimune em doentes com patologia hepática implica a exclusão de outras causas de lesão hepática como vírica, alcoólica, tóxica, devido a alterações genéticas ou metabólicas, esteatose hepática não alcoólica e uma criteriosa avaliação de dados clínicos, bioquímicos, histológicos e colangiográficos especificas destas patologias (Invernizzi et al 2007) O diagnóstico e tratamento precoces destas patologias são fundamentais para a prevenção da alta morbilidade e mortalidade associada a estes doentes. O despiste de patologia hepática autoimune assenta na utilização de testes serológicos para a deteção de autoanticorpos associados a estas patologias. O conhecimento destes testes e a interpretação dos resultados obtidos revelam-se fundamentais para o diagnóstico ou exclusão destas doenças (Beuers 2005). Deste modo, foi objetivo deste trabalho a pesquisa e identificação de autoanticorpos em uso clínico: ANA, AMA, AML, ANCA, Anti-SLA/LP, anti-LKM, anti-LC1 e anti-actina F, em doentes com suspeita de HAI e CBP em que foi excluída causa vírica, alcoólica e tóxica. O trabalho incidiu particularmente na comparação dos resultados do perfil de autoanticorpos de pedidos feitos ao exterior com os resultados obtidos recorrendo à utilização de um novo kit de imunoblot, e assim determinar a relevância da introdução da pesquisa dos novos autoanticorpos e avaliar a relação custo/benefício da implementação do kit BlueDot liver da D-tek® na rotina laboratorial do serviço de Patologia Clínica do Hospital Pedro Hispano. Os resultados encontrados foram de 100% de concordância entre os métodos de imunofluorescência indireta e imunoblot, e Elisa e Imunoblot. Deste modo seria uma boa estratégia a implementação desta última técnica na rotina laboratorial uma vez que proporciona uma rápida disponibilização dos resultados para o clínico, antecipando desta forma o diagnóstico e o início rápido do tratamento em benefício do doente. Por outro lado, quando analisámos a relação custo/beneficio, seria vantajosa a implementação desta técnica uma vez que o laboratório dispõe de capacidade técnica, e o custo de aquisição do kit não excede o valor praticado atualmente correspondendo a uma poupança de 51%.

Identificação de compostos que modulam a patogénese da doença de Machado-Joseph em C.elegans: autofagia como alvo terapêutico: identification of small compounds that modulate pathogenesis of Machado-Joseph disease in a C.elegans model: targeting autophagy

A doença de Machado-Joseph (DMJ) ou ataxia espinocerebelosa do tipo 3 (SCA3), conhecida por ser a mais comum das ataxias hereditárias dominantes em todo o mundo, é uma doença neurodegenerativa autossómica dominante que leva a uma grande incapacidade motora, embora sem alterar o intelecto, culminando com a morte do doente. Atualmente não existe nenhum tratamento eficaz para esta doença. A DMJ é resultado de uma alteração genética causada pela expansão de uma sequência poliglutamínica (poliQ), na região C-terminal do gene que codifica a proteína ataxina-3 (ATXN3). Os mecanismos celulares das doenças de poliglutaminas que provocam toxicidade, bem como a função da ATXN3, não são ainda totalmente conhecidos. Neste trabalho, usamos, pela sua simplicidade e potencial genético, um pequeno animal invertebrado, o nemátode C. elegans, com o objetivo de identificar fármacos eficazes para o combate contra a patogénese da DMJ, analisando simultaneamente o seu efeito na agregação da ATXN3 mutante nas células neuronais in vivo e o seu impacto no comportamento motor dos animais. Este pequeno invertebrado proporciona grandes vantagens no estudo dos efeitos tóxicos de proteínas poliQ nos neurónios, uma vez que a transparência das suas 959 células (das quais 302 são neurónios) facilita a deteção de proteínas fluorescentes in vivo. Para além disso, esta espécie tem um ciclo de vida curto, é económica e de fácil manutenção. Neste trabalho testámos no nosso modelo transgénico da DMJ com 130Qs em C.elegans dois compostos potencialmente moduladores da agregação da ATXN3 mutante e da resultante disfunção neurológica, atuando pela via da autofagia. De modo a validar a possível importância terapêutica da ativação da autofagia os compostos candidatos escolhidos foram o Litío e o análogo da Rapamicina CCI-779, testados independentemente e em combinação. A neuroproteção conferida pelo Litío e pelo CCI-779 independentemente sugere que o uso destes fármacos possa ser considerado uma boa estratégia como terapia para a DMJ, a testar em organismos evolutivamente mais próximos do humano. A manipulação da autofagia, segundo vários autores, parece ser benéfica e pode ser a chave para o desenvolvimento de novos tratamentos para várias doenças relacionadas com a agregação proteica e o envelhecimento.

Avaliação do stress oxidativo na disfunção erétil

As sequelas fisiopatológicas do stress oxidativo são difíceis de quantificar. Apesar dos obstáculos, a relevância médica do stress oxidativo tem vindo a ser cada vez mais reconhecida, sendo hoje em dia encarado como um componente chave de virtualmente todas as doenças. A disfunção erétil (DE) surge neste contexto como uma espécie de barómetro da função endotelial e do dano oxidativo. A quantificação de biomarcadores de stress oxidativo poderá apresentar um enorme impacto na avaliação de pacientes com DE. O rácio glutationa reduzida/oxidada (GSH/GSSG) e a nitrotirosina (3-NT) têm vindo a demonstrar relevância clínica. A consideração de polimorfismos genéticos constitui ainda uma abordagem promissora na avaliação destas relações no futuro. Um método altamente sensível de cromatografia líquida de alta performance (HPLC) foi desenvolvido para a determinação de 3-NT em plasma humano. As concentrações de 3-NT medidos em indivíduos com DE foram 6,6±2,1μM (média±S.D., n = 46). A medição da concentração plasmática de 3-NT poderá revelar-se útil como marcador de dano oxidativo dependente do óxido nítrico (NO). O nível de stress oxidativo pode também ser quantificado através da medição do decréscimo do rácio GSH/GSSG, que tem mostrado alterações numa miríade de patologias, como a DE e a diabetes mellitus. O método proposto para a quantificação do rácio GSH/GSSG em HPLC apresenta a vantagem de avaliação concomitante dos dois parâmetros em apenas uma corrida. O valor do rácio GSH/GSSG obtido a partir de sangue de indivíduos com DE foi 11,9±9,8 (média±S.D., n = 49). Os resultados estatísticos revelaram diferenças significativas (p<0,001) entre ambos a concentração plasmática de 3-NT e o rácio GSH/GSSG de sangue de indivíduos com DE e as respetivas medições em indivíduos saudáveis. Observaram-se ainda diferenças estatisticamente significativas (p≈0,027) entre o rácio GSH/GSSG do sangue de pacientes apenas com diagnóstico de DE e a medição respetiva em indivíduos com DE e comorbilidades cardiovasculares. Estes resultados enfatizam o papel do dano oxidativo na biopatologia da DE, elucidado com o auxílio destas duas metodologias, que poderão ter um amplo campo de aplicação no futuro, dado que se mostraram simples, não dispendiosas e rápidas, podendo eventualmente adequar-se a estudos de rastreio em larga escala.

Genetic algorithm methodology applied to intelligent house control

In recent years the use of several new resources in power systems, such as distributed generation, demand response and more recently electric vehicles, has significantly increased. Power systems aim at lowering operational costs, requiring an adequate energy resources management. In this context, load consumption management plays an important role, being necessary to use optimization strategies to adjust the consumption to the supply profile. These optimization strategies can be integrated in demand response programs. The control of the energy consumption of an intelligent house has the objective of optimizing the load consumption. This paper presents a genetic algorithm approach to manage the consumption of a residential house making use of a SCADA system developed by the authors. Consumption management is done reducing or curtailing loads to keep the power consumption in, or below, a specified energy consumption limit. This limit is determined according to the consumer strategy and taking into account the renewable based micro generation, energy price, supplier solicitations, and consumers’ preferences. The proposed approach is compared with a mixed integer non-linear approach.

Optimal dispatch with reactive power compensation by Genetic Algorithm

This paper presents a Unit Commitment model with reactive power compensation that has been solved by Genetic Algorithm (GA) optimization techniques. The GA has been developed a computational tools programmed/coded in MATLAB. The main objective is to find the best generations scheduling whose active power losses are minimal and the reactive power to be compensated, subjected to the power system technical constraints. Those are: full AC power flow equations, active and reactive power generation constraints. All constraints that have been represented in the objective function are weighted with a penalty factors. The IEEE 14-bus system has been used as test case to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm. Results and conclusions are dully drawn.

Ancillary services dispatch using linear programming and genetic algorithm approaches

Electricity market players operating in a liberalized environment requires access to an adequate decision support tool, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. For this, decision support tools must include ancillary market simulation. This paper proposes two different methods (Linear Programming and Genetic Algorithm approaches) for ancillary services dispatch. The methodologies are implemented in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator. A test case concerning the dispatch of Regulation Down, Regulation Up, Spinning Reserve and Non-Spinning Reserve services is included in this paper.

Common genetic polymorphisms in the ABCB1 gene are associated with risk of major depressive disorder in male Portuguese individuals

Major depressive disorder (MDD) is a highly prevalent disorder, which has been associated with an abnormal response of the hypothalamus–pituitary–adrenal (HPA) axis. Reports have argued that an abnormal HPA axis response can be due to an altered P-Glycoprotein (P-GP) function. This argument suggests that genetic polymorphisms in ABCB1 may have an effect on the HPA axis activity; however, it is still not clear if this influences the risk of MDD. Our study aims to evaluate the effect of ABCB1 C1236T, G2677TA and C3435T genetic polymorphisms on MDD risk in a subset of Portuguese patients. DNA samples from 80 MDD patients and 160 control subjects were genotyped using TaqMan SNP Genotyping assays. A significant protection for MDD males carrying the T allele was observed (C1236T: odds ratio (OR) = 0.360, 95% confidence interval [CI]: [0.140– 0.950], p = 0.022; C3435T: OR= 0.306, 95% CI: [0.096–0.980], p = 0.042; and G2677TA: OR= 0.300, 95% CI: [0.100– 0.870], p = 0.013). Male Portuguese individuals carrying the 1236T/2677T/3435T haplotype had nearly 70% less risk of developing MDD (OR = 0.313, 95% CI: [0.118–0.832], p = 0.016, FDR p = 0.032). No significant differences were observed regarding the overall subjects. Our results suggest that genetic variability of the ABCB1 is associated with MDD development in male Portuguese patients. To the best of our knowledge, this is the first report in Caucasian samples to analyze the effect of these ABCB1 genetic polymorphisms on MDD risk.

Fractional dynamics of genetic algorithms using hexagonal space tessellation

The paper formulates a genetic algorithm that evolves two types of objects in a plane. The fitness function promotes a relationship between the objects that is optimal when some kind of interface between them occurs. Furthermore, the algorithm adopts an hexagonal tessellation of the two-dimensional space for promoting an efficient method of the neighbour modelling. The genetic algorithm produces special patterns with resemblances to those revealed in percolation phenomena or in the symbiosis found in lichens. Besides the analysis of the spacial layout, a modelling of the time evolution is performed by adopting a distance measure and the modelling in the Fourier domain in the perspective of fractional calculus. The results reveal a consistent, and easy to interpret, set of model parameters for distinct operating conditions.

A hybrid genetic algorithm for the multi-mode resource-constrained project scheduling

A construction project is a group of discernible tasks or activities that are conduct-ed in a coordinated effort to accomplish one or more objectives. Construction projects re-quire varying levels of cost, time and other resources. To plan and schedule a construction project, activities must be defined sufficiently. The level of detail determines the number of activities contained within the project plan and schedule. So, finding feasible schedules which efficiently use scarce resources is a challenging task within project management. In this context, the well-known Resource Constrained Project Scheduling Problem (RCPSP) has been studied during the last decades. In the RCPSP the activities of a project have to be scheduled such that the makespan of the project is minimized. So, the technological precedence constraints have to be observed as well as limitations of the renewable resources required to accomplish the activities. Once started, an activity may not be interrupted. This problem has been extended to a more realistic model, the multi-mode resource con-strained project scheduling problem (MRCPSP), where each activity can be performed in one out of several modes. Each mode of an activity represents an alternative way of combining different levels of resource requirements with a related duration. Each renewable resource has a limited availability for the entire project such as manpower and machines. This paper presents a hybrid genetic algorithm for the multi-mode resource-constrained pro-ject scheduling problem, in which multiple execution modes are available for each of the ac-tivities of the project. The objective function is the minimization of the construction project completion time. To solve the problem, is applied a two-level genetic algorithm, which makes use of two separate levels and extend the parameterized schedule generation scheme. It is evaluated the quality of the schedules and presents detailed comparative computational re-sults for the MRCPSP, which reveal that this approach is a competitive algorithm.

A genetic algorithm for the resource constrained multi-project scheduling problem

This paper presents a genetic algorithm for the resource constrained multi-project scheduling problem. The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedules are constructed using a heuristic that builds parameterized active schedules based on priorities, delay times, and release dates defined by the genetic algorithm. The approach is tested on a set of randomly generated problems. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

A genetic algorithm for project scheduling with multi-modes and renewable resources

This paper presents a genetic algorithm-based approach for project scheduling with multi-modes and renewable resources. In this problem activities of the project may be executed in more than one operating mode and renewable resource constraints are imposed. The objective function is the minimization of the project completion time. The idea of this approach is integrating a genetic algorithm with a schedule generation scheme. This study also proposes applying a local search procedure trying to yield a better solution when the genetic algorithm and the schedule generation scheme obtain a solution. The experimental results show that this algorithm is an effective method for solving this problem.

Application of genetic algorithms in the design of an electrical potential of fractional order

Fractional calculus (FC) is currently being applied in many areas of science and technology. In fact, this mathematical concept helps the researches to have a deeper insight about several phenomena that integer order models overlook. Genetic algorithms (GA) are an important tool to solve optimization problems that occur in engineering. This methodology applies the concepts that describe biological evolution to obtain optimal solution in many different applications. In this line of thought, in this work we use the FC and the GA concepts to implement the electrical fractional order potential. The performance of the GA scheme, and the convergence of the resulting approximation, are analyzed. The results are analyzed for different number of charges and several fractional orders.

Project scheduling under multiple resources constraints using a genetic algorithm

The resource constrained project scheduling problem (RCPSP) is a difficult problem in combinatorial optimization for which extensive investigation has been devoted to the development of efficient algorithms. During the last couple of years many heuristic procedures have been developed for this problem, but still these procedures often fail in finding near-optimal solutions. This paper proposes a genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem. The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedule is constructed using a heuristic priority rule in which the priorities and delay times of the activities are defined by the genetic algorithm. The approach was tested on a set of standard problems taken from the literature and compared with other approaches. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm.

Project scheduling using a competitive genetic algorithm

- The resource constrained project scheduling problem (RCPSP) is a difficult problem in combinatorial optimization for which extensive investigation has been devoted to the development of efficient algorithms. During the last couple of years many heuristic procedures have been developed for this problem, but still these procedures often fail in finding near-optimal solutions. This paper proposes a genetic algorithm for the resource constrained project scheduling problem. The chromosome representation of the problem is based on random keys. The schedule is constructed using a heuristic priority rule in which the priorities and delay times of the activities are defined by the genetic algorithm. The approach was tested on a set of standard problems taken from the literature and compared with other approaches. The computational results validate the effectiveness of the proposed algorithm