Comparação e validação de vários métodos de mapeamento cortical para o planeamento pré-cirúrgico por Imagem Funcional de Ressonância Magnética

Na análise funcional de imagens do cérebro podem utilizar-se diferentes métodos na identificação de zonas de activação. Tem havido uma evolução desde o método de correlação [19], para outros métodos [9] [14] até o método baseado no modelo linear generalizado que é mais comum ser utilizado hoje e que levou ao pacote de software SPM [15]. Deve-se principalmente à versatilidade que o método tem em realizar testes com diferentes objectivos. Têm sido publicados alguns estudos comparativos. Poucos têm sido quantitativos [20] e quando o são, o número de métodos testados é reduzido[22]. Há muitos estudos comparativos do ponto de vista da estatística envolvida (da matemática) mas que têm em geral apenas ns académicos. Um objectivo deste estudo é comparar os resultados obtidos por diferentes métodos. É de particular interesse averiguar o comportamento de cada método na fronteira do local de activação. As diferenças serão avaliadas numericamente para os seguintes métodos clássicos: t de Student, coeficiente de correlação e o modelo linear generalizado. Três novos métodos são também propostos - o método de picos de Fourier, o método de sobreposição e o método de amplitude. O segundo pode ser aplicado para o melhoramento dos métodos de t de Student, coe ciente de correlação e modelo linear generalizado. Ele pode no entanto, também manter-se como um método de análise independente. A influência exercida em cada método pelos parâmetros pertinentes é também medida. É adoptado um conjunto de dados clínicos que está amplamente estudado e documentado. Desta forma elimina-se a possibilidade dos resultados obtidos serem interpretados como sendo específicos do caso em estudo. Há situações em que a influência do método utilizado na identificação das áreas de activação de imagens funcionais do cérebro é crucial. Tal acontece, por exemplo, quando um tumor desenvolve-se perto de uma zona de activação responsável por uma função importante . Para o cirurgião tornase indispensável avaliar se existe alguma sobreposição. A escolha de um dos métodos disponíveis poderá ter infuência sobre a decisão final. Se o método escolhido for mais conservador, pode verificar-se sobreposição e eliminar-se a possibilidade de cirurgia. Porém, se o método for mais restritivo a decisão final pode ser favorável à cirurgia. Artigos recentes têm suportado a ideia de que a ressonância magnética funcional é de facto muito útil no processo de decisão pré-operatório [12].O segundo objectivo do estudo é então avaliar a sobreposição entre um volume de activação e o volume do tumor. Os programas informáticos de análise funcional disponíveis são variados em vários aspectos: na plataforma em que funcionam (macintosh, linux, windows ou outras), na linguagem em que foram desenvolvidos (e.g. c+motif, c+matlab, matlab, etc.) no tratamento inicial dos dados (antes da aplicação do método de análise), no formato das imagens e no(s) método(s) de análise escolhido(s). Este facto di culta qualquer tentativa de comparação. À partida esta poderá apenas ser qualitativa. Uma comparação quantitativa implicaria a necessidade de ocorrerem três factos: o utilizador tem acesso ao código do programa, sabe programar nas diferentes linguagens e tem licença de utilização de software comercial (e.g. matlab). Sendo assim foi decidido adoptar uma estratégia unificadora. Ou seja, criar um novo programa desenvolvido numa linguagem independente da plataforma, que não utilize software comercial e que permita aplicar (e comparar quantitativamente) diferentes métodos de análise funcional. A linguagem escolhida foi o JAVA. O programa desenvolvido no âmbito desta tese chama-se Cérebro.

Effectiveness of high-throughput miniaturized sorbent- and solid phase microextraction techniques combined with gas chromatography–mass spectrometry analysis for a rapid screening of volatile and semi-volatile composition of wines: a comparative study

In this study the feasibility of different extraction procedures was evaluated in order to test their potential for the extraction of the volatile (VOCs) and semi-volatile constituents (SVOCs) from wines. In this sense, and before they could be analysed by gas chromatography–quadrupole first stage masss spectrometry (GC–qMS), three different high-throughput miniaturized (ad)sorptive extraction techniques, based on solid phase extraction (SPE), microextraction by packed sorbents (MEPS) and solid phase microextraction (SPME), were studied for the first time together, for the extraction step. To achieve the most complete volatile and semi-volatile signature, distinct SPE (LiChrolut EN, Poropak Q, Styrene-Divinylbenzene and Amberlite XAD-2) and MEPS (C2, C8, C18, Silica and M1 (mixed C8-SCX)) sorbent materials, and different SPME fibre coatings (PA, PDMS, PEG, DVB/CAR/PDMS, PDMS/DVB, and CAR/PDMS), were tested and compared. All the extraction techniques were followed by GC–qMS analysis, which allowed the identification of up to 103 VOCs and SVOCs, distributed by distinct chemical families: higher alcohols, esters, fatty acids, carbonyl compounds and furan compounds. Mass spectra, standard compounds and retention index were used for identification purposes. SPE technique, using LiChrolut EN as sorbent (SPELiChrolut EN), was the most efficient method allowing for the identification of 78 VOCs and SVOCs, 63 and 19 more than MEPS and SPME techniques, respectively. In MEPS technique the best results in terms of number of extractable/identified compounds and total peak areas of volatile and semi-volatile fraction, were obtained by using C8 resin whereas DVB/CAR/PDMS was revealed the most efficient SPME coating to extract VOCs and SVOCs from Bual wine. Diethyl malate (18.8 ± 3.2%) was the main component found in wine SPELiChrolut EN extracts followed by ethyl succinate (13.5 ± 5.3%), 3-methyl-1-butanol (13.2 ± 1.7%), and 2-phenylethanol (11.2 ± 9.9%), while in SPMEDVB/CAR/PDMS technique 3-methyl-1-butanol (43.3 ± 0.6%) followed by diethyl succinate (18.9 ± 1.6%), and 2-furfural (10.4 ± 0.4%), are the major compounds. The major VOCs and SVOCs isolated by MEPSC8 were 3-methyl-1-butanol (26.8 ± 0.6%, from wine total volatile fraction), diethyl succinate (24.9 ± 0.8%), and diethyl malate (16.3 ± 0.9%). Regardless of the extraction technique, the highest extraction efficiency corresponds to esters and higher alcohols and the lowest to fatty acids. Despite some drawbacks associated with the SPE procedure such as the use of organic solvents, the time-consuming and tedious sampling procedure, it was observed that SPELiChrolut EN, revealed to be the most effective technique allowing the extraction of a higher number of compounds (78) rather than the other extraction techniques studied.