Modelos Mixtos-Aditivos Generalizados para el Estudio de Fenómenos Biológicos y Sociales Descriptos por Datos Agregados y/o Longitudinales. Generalized Mixed Additive Models for the Study of Biological and Social Phenomenons from Longitudinal and/or Aggregated Data.

Este proyecto propone extender y generalizar los procesos de estimación e inferencia de modelos aditivos generalizados multivariados para variables aleatorias no gaussianas, que describen comportamientos de fenómenos biológicos y sociales y cuyas representaciones originan series longitudinales y datos agregados (clusters). Se genera teniendo como objeto para las aplicaciones inmediatas, el desarrollo de metodología de modelación para la comprensión de procesos biológicos, ambientales y sociales de las áreas de Salud y las Ciencias Sociales, la condicionan la presencia de fenómenos específicos, como el de las enfermedades.Es así que el plan que se propone intenta estrechar la relación entre la Matemática Aplicada, desde un enfoque bajo incertidumbre y las Ciencias Biológicas y Sociales, en general, generando nuevas herramientas para poder analizar y explicar muchos problemas sobre los cuales tienen cada vez mas información experimental y/o observacional.Se propone, en forma secuencial, comenzando por variables aleatorias discretas (Yi, con función de varianza menor que una potencia par del valor esperado E(Y)) generar una clase unificada de modelos aditivos (paramétricos y no paramétricos) generalizados, la cual contenga como casos particulares a los modelos lineales generalizados, no lineales generalizados, los aditivos generalizados, los de media marginales generalizados (enfoques GEE1 -Liang y Zeger, 1986- y GEE2 -Zhao y Prentice, 1990; Zeger y Qaqish, 1992; Yan y Fine, 2004), iniciando una conexión con los modelos lineales mixtos generalizados para variables latentes (GLLAMM, Skrondal y Rabe-Hesketh, 2004), partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esto permitirá definir distribuciones condicionales de las respuestas, dadas las covariables y las variables latentes y estimar ecuaciones estructurales para las VL, incluyendo regresiones de VL sobre las covariables y regresiones de VL sobre otras VL y modelos específicos para considerar jerarquías de variación ya reconocidas. Cómo definir modelos que consideren estructuras espaciales o temporales, de manera tal que permitan la presencia de factores jerárquicos, fijos o aleatorios, medidos con error como es el caso de las situaciones que se presentan en las Ciencias Sociales y en Epidemiología, es un desafío a nivel estadístico. Se proyecta esa forma secuencial para la construcción de metodología tanto de estimación como de inferencia, comenzando con variables aleatorias Poisson y Bernoulli, incluyendo los existentes MLG, hasta los actuales modelos generalizados jerárquicos, conextando con los GLLAMM, partiendo de estructuras de datos correlacionados. Esta familia de modelos se generará para estructuras de variables/vectores, covariables y componentes aleatorios jerárquicos que describan fenómenos de las Ciencias Sociales y la Epidemiología.

Bases neurobiológicas del efecto de grelina sobre ansiedad, memoria e ingesta. Neurobiological mechanisms of ghrelin effect on anxiety, memory and food intake.

El objetivo de este proyecto es investigar el sustrato neurobiológico que subyace a los efectos centrales de grelina (Gr) en estructuras extrahipotalámicas tales como núcleo dorsal del rafe (NDR), hipocampo(Hi) y amígdala(Am) donde hemos demostrado que el péptido incrementa la memoria e ingesta, Los mecanismos neurales, neurotrasmisores(nt), segundos mensajeros, etc., involucrados en estos procesos fisiológicos, inducidos por el péptido, necesitan aun ser esclarecidos. Hemos demostrado que grelina incrementa la retención de la memoria cuando es inyectado en Hi, NDR y Am. También incrementa la ingesta al ser administrado en Hi y NDR pero no así en Am. En Hi los efectos de Gr sobre la memoria se correlacionan con incremento en los niveles tisulares de óxido nítrico (NO) y con la disponibilidad del nt 5-HT. En lo que a electrofisiología se refiere hemos demostrado que Gr disminuye el umbral para generar potenciación a largo plazo (LTP). A fin de aportar nuevas evidencias que contribuyan a esclarecer los efectos del péptido sobre memoria e ingesta utilizaremos estudios conductuales, determinaciones bioquímicas y determinaciones electrofisiológicas. En lo que a ingesta se refiere intentaremos esclarecer el papel de los núcleos central y basolateral de la Am en aspectos hedónicos de la ingesta inducida por Gr En esta etapa, más específicamente nos proponemos:1) Determinar si los efectos de grelina sobre ingesta y memoria demostrados en hipocampo y NDR después de la su administración se correlacionan con modificaciones en la liberación de serotonina utilizando cortes de hipocampo precargados con 5HT tritiada en presencia y ausencia del péptido.2) Evaluar si el incremento de óxido nítrico inducido por grelina en hipocampo se correlaciona con cambios en la expresión de nNOS, utilizando Western-blot y la importancia de NOS/NO en la acción de grelina repitiendo los experimentos previo tratamiento de las ratas con inhibidores de NOS. 3)Estudiar la participación del nt glutamato en los efectos hipocampales de Gr sobre la memoria. Analizando a) si grelina modifica la liberación del nt a partir de sinaptosomas aislados de hipocampo de ratas pretratadas con Gr.b) la participación de los receptores NMDA y GABAa en los efectos de grelina previo bloqueo farmacológico del mencionado receptor y el test step down.c) la participación de los receptores NMDA y GABAa en los efectos de grelina utilizando electrofisiología y Western Blot. 4) Estudiar el efecto de la administración de Gr en Amigdala Central y Basolateral sobre aspectos hedónicos de la ingesta utilizando diferentes paradigmas conductuales en animales. Estudiaremos:a) si Gr modifica el consumo de alimento de diferente palatabilidad en animales y si afecta el componente motivacional de la conducta de ingesta paradigma de "runway".