Valor prognóstico das expressões da proteína p53 e do fator de crescimento do endotélio vascular em pacientes com carcinoma epidermóide de esôfago submetidos a esofagectomia

As mutações no gene de supressão tumoral p53 estão entre as anormalidades genéticas mais comuns encontradas numa ampla variedade de tumores. Embora a função do gene p53 ainda não esteja completamente esclarecida, ele parece ser um fator de transcrição nuclear que controla a proliferação celular, a apoptose e a manutenção da estabilidade genética. A angiogênese é essencial para o crescimento e a metastatização de tumores sólidos. O Fator de Crescimento do Endotélio Vascular (VEGF, Vascular Endothelial Growth Factor), um fator de crescimento identificado recentemente com propriedades angiogênicas significativas, pode ser um importante regulador da angiogênese tumoral. A associação entre as expressões da proteína p53 e do VEGF e o prognóstico tem sido pouco estudada. Foram estudadas peças cirúrgicas de 47 pacientes com carcinoma epidermóide de esôfago (CEE) submetidos à esofagectomia em estágios II e III, utilizando-se coloração imuno-histoquímica. As expressões da proteína p53 e do VEGF foram observadas em 53% e 40% dos tumores, respectivamente. As expressões da proteína p53 e do VEGF coincidiram em somente 21% dos casos, e não foi encontrada correlação entre elas. Nenhum dos fatores clinicopatológicos se correlacionaram significativamente com as expressões da proteína p53 ou do VEGF. Em relação ao prognóstico, não havia associação significativa entre as expressões da proteína p53 e do VEGF e pior prognóstico. Os autores concluem que tanto a expressão da proteína p53 como a expressão do VEGF não se correlacionaram com o prognóstico em pacientes com CEE em estágios II e III.

Desenvolvimento de uma abordagem para a inserção da simulação no setor hospitalar de Porto Alegre

Esta dissertação apresenta uma abordagem para inserção e aplicação da técnica de Simulação Computacional como ferramenta de apoio a análise de decisão no setor hospitalar. Um grupo de onze hospitais foi contemplado diretamente no estudo. O processo de inserção da ferramenta foi implementado em quatro macro etapas. As duas primeiras etapas envolveram a totalidade do grupo de hospitais e objetivaram a divulgação da ferramenta; foram elas: (i) Pesquisa para diagnosticar o conhecimento e interesse do grupo na técnica, e (ii) realização de seminários para divulgação da técnica. As duas macro etapas finais caracterizam um estudo de caso, tendo sido desenvolvidas em um hospital; foram elas: (iii) Estudo-Piloto com desenvolvimento de um modelo computacional utilizando um software dedicado, no qual o grupo do hospital foi treinado, e (iv) utilização do modelo na definição das características de um novo serviço de atendimento. Durante todo o processo onze hospitais participaram da pesquisa realizada, aproximadamente cem pessoas assistiram a pelo menos um dos seminários e um hospital desenvolveu um estudo aplicado de simulação. Neste estudo a simulação foi utilizada para analisar alternativas para uma situação específica no hospital e um novo serviço alternativo foi criado a partir da análise realizada e do modelo desenvolvido. O resultado decorrente da simulação foi implementado na prática. Pode-se constatar neste trabalho o grande interesse dos hospitais em técnicas que auxiliem a tomada de decisão.

RST: Reuse through Speculation on Traces

In this thesis, we present a novel approach to combine both reuse and prediction of dynamic sequences of instructions called Reuse through Speculation on Traces (RST). Our technique allows the dynamic identification of instruction traces that are redundant or predictable, and the reuse (speculative or not) of these traces. RST addresses the issue, present on Dynamic Trace Memoization (DTM), of traces not being reused because some of their inputs are not ready for the reuse test. These traces were measured to be 69% of all reusable traces in previous studies. One of the main advantages of RST over just combining a value prediction technique with an unrelated reuse technique is that RST does not require extra tables to store the values to be predicted. Applying reuse and value prediction in unrelated mechanisms but at the same time may require a prohibitive amount of storage in tables. In RST, the values are already stored in the Trace Memoization Table, and there is no extra cost in reading them if compared with a non-speculative trace reuse technique. . The input context of each trace (the input values of all instructions in the trace) already stores the values for the reuse test, which may also be used for prediction. Our main contributions include: (i) a speculative trace reuse framework that can be adapted to different processor architectures; (ii) specification of the modifications in a superscalar, superpipelined processor in order to implement our mechanism; (iii) study of implementation issues related to this architecture; (iv) study of the performance limits of our technique; (v) a performance study of a realistic, constrained implementation of RST; and (vi) simulation tools that can be used in other studies which represent a superscalar, superpipelined processor in detail. In a constrained architecture with realistic confidence, our RST technique is able to achieve average speedups (harmonic means) of 1.29 over the baseline architecture without reuse and 1.09 over a non-speculative trace reuse technique (DTM).