Utilização de nutrientes energéticos por córtex cerebral de ratos : efeitos de diferentes concentrações de potássio

Glicose é o principal substrato energético no SNC de mamíferos adultos, contudo o cérebro também é capaz de utilizar outros substratos, incluindo manose, frutose, galactose, glicerol, corpos cetônicos e lactato. Glicose é quase totalmente oxidada a CO2 e H2O, mas ela também é precursora de neurotransmissores, tais como glutamato, GABA e glicina. O metabolismo energético do SNC varia ontogeneticamente, visto o fato de que nas primeiras 2 horas após o nascimento, lactato é o seu principal substrato, glicose e corpos cetônicos servem como substratos nos 21 dias subseqüentes e, após este período, somente glicose predomina. A utilização de nutrientes é regulada de várias maneiras, tais como o transporte através das células endoteliais capilares, transporte através da membrana plasmática, variações na atividade enzimática e variações nas concentrações de nutrientes plasmáticos. Está bem estabelecido que a atividade funcional do SNC aumenta o metabolismo energético. Tal evento pode ser dependente da atividade da bomba Na+,K+-ATPase, a qual é requerida para restabelecer a homeostase iônica. O aumento da concentração de potássio extracelular de um nível basal 8-12 mM provoca excitação neuronal fisiológica. A concentração de potássio pode atingir 50-80 mM durante convulsões, isquemia ou hipoglicemia. O potássio liberado pela atividade elétrica é captado nos astrócitos através de processos dependentes e não dependentes de ATP. Neste estudo, observamos o efeito de diferentes concentrações de potássio extracelular (2.7, 20 e 50 mM), sobre a oxidação de glicose, frutose, manose e lactato a CO2 e a conversão a lipídios em córtex cerebral de ratos jovens (10dias) e adultos (60 dias). Considerando que a captação de deoxiglicose está relacionada com a atividade glicolítica, testamos a influência do potássio extracelular sobre este parâmetro. Os efeitos da ouabaína sobre a oxidação de glicose e captação de deoxiglicose foram testados para determinar se a influência de potássio extracelular era dependente da atividade da bomba Na+,K+-ATPase. Os efeitos da monensina (ionóforo de Na+) e bumetanide (inibidor do transportador de Na+/K+/2Cl-) foram também testados. O aumento da concentração de potássio extracelular aumentou a oxidação de glicose, frutose, e manose a CO2 em córtex cerebral de ratos adultos, contudo, este fenômeno não foi observado em ratos jovens. A oxidação de lactato aumentou com o aumento da concentração de potássio extracelular em ambos ratos jovens e adultos. Não houve diferença na oxidação de glicose e sobre a captação de deoxiglicose na presença de ouabaína. Monensina aumentou a captação de deoxiglicose em 2 minutos de incubação. Contudo, esta captação diminuiu em períodos de incubação de 1 hora e 10 minutos. Além disso, não houve efeito do bumetanide sobre o aumento causado pela alta concentração de potássio extracelular na oxidação de glicose.

Modelagem da composição química do leite através de indicadores metabólicos em vacas leiteiras de alta produção

A lactação é um processo fisiológico complexo que ainda não foi compreendido na sua totalidade. Inúmeros fatores intervêm na síntese e secreção do leite, sendo os mais importantes a nutrição e o metabolismo endógeno dos nutrientes. A qualidade do leite é valorizada tanto pela sua composição química, como pelo conteúdo de células somáticas. No entanto, visando a comercialização do leite, as maiores mudanças e melhoras na qualidade podem ser atingidas através da manipulação da dieta dos animais, em especial em vacas leiteiras de alta produção. Avaliar os processos de absorção de alimentos, bem como o metabolismo catabólico e anabólico direcionado para a síntese do leite, têm sido uma grande preocupação na pesquisa de nutrição e bioquímica da produção animal. O principal objetivo da presente pesquisa foi gerar modelos matemáticos que pudessem explicar a participação de diferentes metabólitos sobre a composição química do leite. Neste intuito foram coletadas amostras de fluído ruminal, sangue, urina e leite de 140 vacas da raça Holandesa nas primeiras semanas de lactação e mantidas sob sistema semi-intensivo de produção e dieta controlada. Os animais foram selecionados de sistemas de produção no ecossistema do Planalto Médio de Rio Grande do Sul e foram amostrados em dois períodos climáticos críticos. No fluido ruminal foram avaliados o pH e o tempo de redução do azul de metileno. No sangue foram determinados os metabólitos: glicose, colesterol, β-hidroxibutirato (BHB), triglicerídeos, fructosamina, ácidos graxos não esterificados (NEFA), proteínas totais, albumina, globulina, uréia, creatinina, cálcio, fósforo e magnésio. As enzimas: aspartato amino transferase (AST), gama glutamil transferase (GGT) e creatina kinase (CK). Os hormônios: cortisol, insulina, triiodotironina (T3), tiroxina (T4), e leptina. Foi efetuado hemograma, para conhecer: hematócrito, hemoglobina, e contagem total e diferencial de células brancas. Na urina foram dosados: corpos cetônicos, pH e densidade. No leite foi determinada: proteína, gordura, lactose, sólidos totais, sólidos não gordurosos, contagem de células somáticas e uréia. Para a determinação de cada um dos metabólitos ou compostos foram usadas técnicas específicas validadas internacionalmente. Os diferentes valores obtidos constituíram os parâmetros básicos de entrada para a construção dos diversos modelos matemáticos executados para predizer a composição do leite. Mediante procedimentos de regressão linear múltipla algoritmo Stepwise, procedimentos de correlação linear simples de Pearson e procedimentos de análise computacional através de redes neurais, foram gerados diferentes modelos para identificar os parâmetros endógenos de maior relevância na predição dos diferentes componentes do leite. A parametrização das principais rotas bioquímicas, do controle endócrino, do estado de funcionamento hepático, da dinâmica ruminal e da excreção de corpos cetônicos aportou informação suficiente para predizer com diferente grau de precisão o conteúdo dos diferentes sólidos no leite. O presente trabalho é apresentado na forma de quatro artigos correspondentes aos parâmetros energéticos, de controle endócrino, modelagem matemática linear múltipla e predição através de Artificial Neural Networks (ANN).