Sistema automático de prevenção de úlceras por pressão

As úlceras por pressão são um problema de saúde pública que tem vindo a centrar a atenção da comunidade científica da área da saúde. Em consonância, a prevenção constitui um aspecto fulcral do seu controlo. Esta dissertação centra-se na prevenção deste flagelo, desenvolvendo um protótipo para estudo da prevenção das úlceras por pressão através de sistemas de sensores. Um olhar sobre a temperatura corporal e a pressão, enquanto factores etiológicos, levou à construção de um sistema de monitorização destas variáveis. O sistema de monitorização é constituído pela matriz de sensores, pelo circuito de aquisição de dados da matriz, por um microcontrolador que percorre cada um dos nós da matriz, por um sistema de transmissão sem fios e um software de visualização dos dados da matriz. A matriz de sensores, aplicada numa superfície de contacto, cadeira ou cama, está associada a um computador e a um nó sensor sem fios, para que a informação relativa a cada doente possa ser visualizada local e remotamente. Local, porque os dados de temperatura e pressão podem ser acedidos na unidade de cuidados e remotamente, pois a informação enviada sem fios através de um nó XBee, pode ser acedida num computador central, noutra sala, permitindo a monitorização, interpretação e registo dos dados. São apresentadas, neste trabalho, as matrizes de temperatura, uma com 64 sensores (8x8), que serviu de base à construção do circuito de aquisição de dados, outra com 256 sensores (16x16) de temperatura e ainda uma matriz de pressão. Para a matriz de sensores de pressão de 16x16, foram construídos manualmente cada um dos 256 sensores. Foi criado o software de visualização dos dados, obtidos da matriz, utilizando o MatLab, através do qual o utilizador final do sistema poderá aceder aos dados gráfica e numericamente. A aplicação do sistema desenvolvido permitirá medir, em situação de contacto, as alterações da temperatura da pele e pressão, factores estes associados à detecção precoce de úlceras de pressão.

Detecção e caracterização de biomarcadores voláteis em indivíduos com patologias oncológicas

Com a realização deste trabalho, pretendeu-se traçar o perfil padrão da composição volátil típico de fluidos biológicos (urina) de indivíduos sem patologia oncológica (grupo de controlo) comparando-os com os de pacientes (grupo com patologia oncológica). As amostras de urina de ambos os grupos foram analisadas por microextracção em fase sólida em modo de headspace acoplada à espectrometria de massa (HS-SPME-GC/qMS). Com o intuito de aumentar a eficiência de extracção da SPME, foram optimizados alguns parâmetros com influência no processo extractivo, nomeadamente o tipo de fibra, o tempo e a temperatura de extracção. Assim sendo, foram testadas e comparadas seis fibras comercialmente disponíveis, polidimetilsiloxano (PDMS, 100 m), poliacrilato (PA, 85 m), carboxeno-polidimetilsiloxano (CAR/PDMS, 75 m), carbowax-divinilbenzeno (CW/DVB, 65 m), divinilbenzeno-carboxen-polidimetilsiloxano (DVB/CAR/PDMS, 50/30 m) e polidimetilsiloxano-divinilbenzeno (PDMS/DVB, 65 m). A influência do tempo (30, 45, 60 e 75 min) e temperatura (30, 50 e 60 ºC) de extracção foram optimizados de modo a obter uma melhor eficiência de extracção dos compostos voláteis presentes nas amostras de urina. Os melhores resultados foram obtidos usando a fibra carboxeno-polidimetilsiloxano (CAR/PDMS, 75 m), com uma velocidade de agitação de 800 rpm durante 75 min a uma temperatura de 50 ºC. Para os dois grupos em estudo, foram identificados 80 compostos voláteis pertencentes a diversas famílias químicas, nomeadamente, aldeídos, cetonas, derivados benzénicos, compostos terpénicos, ácidos orgânicos, compostos furânicos, compostos sulfurados, fenóis voláteis, ésteres, álcoois superiores e derivados do naftaleno. Os compostos maioritários pertencentes aos grupos analisados foram a 4-heptanona, a 2-pentanona, a acetona, a 2-butanona, o 1(2- furanil)etanona, o 3-metil-3-fenil-2-propenal, o 3,4-dimetilbenzaldeído, o decanal, o dissulfureto de dimetilo, o metanotiol, o 2-metoxitiofeno, o 4-metil-fenol, o p-tert-butil-fenol, o 2,4-bis(1,1- dimetiletil)fenol, o fenol, o m-cimeno, o p-cimeno, o tolueno, o 1-etil-3,5-diisopropilbenzeno, o 2,6-dimetil-7-octen-2-ol, a D-carvona, o vitispirano I e o vitispirano II. O teste One-Way ANOVA foi aplicado aos resultados com o intuito de verificar se existiam diferenças significativas entre os grupos avaliados (Controlo e Oncológico), sendo o dissulfureto de dimetilo, o 2-metoxitiofeno, e o p-cimeno estatisticamente significativos. A aplicação da análise multivariável às amostras de urina das diferentes patologias permitiu diferenciá-las no qual se obteve 81,02% da variância total.A aplicação da análise multivariável às amostras de urina das diferentes patologias permitiu diferenciá-las no qual se obteve 81,02% da variância total. A patologia de Hodgkin é influenciada pelas variáveis heptanal e o 2-metil-3-fenil-2-propenal. O Controlo é afectado essencialmente pelas variáveis p-cimeno, 1,4,5-trimetilnaftaleno e o dissulfureto de dimetilo. O Cólon é influenciado pelo 4-metilfenol, anisole e 1,2-dihidro-1,1,6-trimetil-naftaleno. O 1-octanol e a 3-heptanona influenciam, essencialmente as patologias da Mama e Leucemia.

Avaliação de nova estratégia extrativa, baseada em NTDs, combinada com dados de análise cromatigráfica e quimiométrica para a deteção de biomarcadores de diferentes tipos de cancro

A elevada incidência e mortalidade mundiais associadas ao cancro justificam o desenvolvimento e implementação de estratégias eficazes e não-invasivas conducentes a um diagnóstico precoce. Neste contexto, pretendeu-se avaliar a performance de uma metodologia inovadora, a microextração por “needle trap” (NTME), na extração de metabolitos voláteis (VOMs) da urina de pacientes oncológicos com diferentes tipos de cancro - cólon, pulmão e mama, e de indivíduos saudáveis, com a finalidade de identificar um conjunto de VOMs potenciais biomarcadores dos diferentes tipos cancros em estudo. De modo a maximizar a eficiência da extração dos VOMs, foram otimizados diferentes parâmetros experimentais, nomeadamente a natureza do sorvente, a temperatura, o tempo de equilíbrio, o volume de headspace, a força iónica, o pH do meio e o volume e a agitação da amostra. Usando como sorvente o DVB/Car1000/CarX, os melhores resultados foram obtidos com 4 mL de urina acidificada (pH= 2), 20% NaCl, 40 mL de headspace e 40 min de equilíbrio a 50 °C. Foi ainda avaliada a estabilidade dos VOMs no sorvente até 72 h após a extração. Nos quatro grupos em estudo foram identificados, por GC-MS, 259 VOMs pertencentes a diversas famílias químicas, nomeadamente cetonas, compostos sulfurados, furânicos e terpénicos. A matriz de dados obtida para cada grupo em estudo foi submetida a análise discriminante, usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS-DA), que resultou em clusters distintos diferenciadores de cada grupo. A aplicabilidade do modelo foi avaliada através do método de classificação SIMCA (modelagem suave e independente de analogias de classe), com elevadas taxas de classificação, sensibilidade e especificidade. Este foi o primeiro estudo usando NTME para o estabelecimento do padrão volatómico da urina. Os resultados obtidos revelam-se muito promissores originando perfis voláteis de maior expressividade, mais completos e abrangentes, que os obtidos usando metodologias de referência.