Avaliação de assimetria nas arcadas dentárias de indivíduos com oclusão normal e má oclusão de Classe II

A assimetria das arcadas dentárias constitui um assunto de grande importância estudado por profissionais de Ortodontia na elaboração de um diagnóstico correto, planejamento e execução de um tratamento ortodôntico bem sucedido. O objetivo deste estudo foi avaliar o grau de assimetria das arcadas dentárias em indivíduos com oclusão normal e má oclusão de Classe II, divisão 1 e 2, bem como o dimorfismo sexual existente. Foram avaliados 180 pares de modelos de estudo de indivíduos do sexo masculino e feminino, na faixa etária de 12 a 21 anos, divididos em 3 grupos de 60 pares de modelos, de acordo com a má oclusão. Os grupos foram classificados em: Grupo 1 - indivíduos com oclusão normal, Grupo 2 - indivíduos com má oclusão de Classe II divisão 1 (Cl II 1), e Grupo 3 - indivíduos com má oclusão de Classe II divisão 2 (Cl II 2). Os modelos foram medidos utilizando-se um aparelho inédito, idealizado e fabricado exclusivamente para a análise de assimetria das arcadas dentárias. Para a análise de assimetria foram realizadas 2 medições angulares desvio de linha média (DLM), posicionamento dos caninos (PC) e 3 lineares distância dos caninos à rafe palatina (DC), distância inter-caninos (DIC), posicionamento dos primeiros molares no sentido ântero-posterior (PM). Concluiu-se que a ocorrência de assimetria nas arcadas dentárias independe da má oclusão. O Grupo 1 apresentou um menor grau de assimetria nas arcadas dentárias em relação aos grupos 2 e 3, os quais apresentaram um grau de assimetria semelhante. O grau de assimetria nas arcadas dentárias inferiores, nos 3 grupos, foi maior do que nas arcadas dentárias superiores. A direção do desvio da linha média apresentou uma correlação inversamente proporcional do lado em que o molar se apresentava mesializado, nas arcadas superior e inferior dos três grupos, com exceção da arcada superior no Grupo 2 (Classe II divisão 1). Houve dimorfismo sexual estatisticamente significante para algumas medidas, porém é importante considerar os baixos valores e a disposição, destas diferenças, entre as medidas realizadas, a qual revela ter se tratado de dados obtidos ao acaso.

AVALIAÇÃO DAS ALTERAÇÕES DENTOESQUELÉTICAS DECORRENTES DO TRATAMENTO DA MALOCLUSÃO DE CLASSE II COM O APARELHO FORSUS POR MEIO DE TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA

Este estudo teve como objetivo avaliar cefalometricamente as alterações dentoesqueléticas decorrentes do tratamento da maloclusão de Classe II, divisão 1, com o aparelho Forsus®, por meio de Tomografia Computadorizada de Feixe Cônico (TCFC). O grupo avaliado foi composto por 10 pacientes, sendo 7 do sexo masculino e 3 do sexo feminino, com idade média de 16,1 anos, maloclusão com severidade mínima de 1/2 Classe II, trespasse horizontal mínimo de 5 mm, padrão facial meso ou braquifacial. Estes jovens se encontravam no estágio IV ou V de maturação óssea, verificada pelas vértebras cervicais. O tempo de uso do aparelho Forsus foi de 7,16 meses (média), período de avaliação compreendido entre a aquisição da primeira teleradiografia gerada através da TCFC (T1 - pré-Forsus) e da segunda teleradiografia (T2 - pós-Forsus). Para análise estatística foi utilizado o teste-t pareado. Os resultados mostraram um pequeno crescimento mandibular que, juntamente com uma diminuição do SNA levaram a uma melhora da relação maxilomandibular. Houve uma rotação no sentido anti-horário da mandíbula e do plano oclusal no sentido horário. Os incisivos superiores foram retruídos, verticalizados e extruídos e os molares superiores distalizaram por inclinação. Houve vestibularização, protrusão e intrusão dos incisivos inferiores, além de mesialização e extrusão dos molares inferiores. Desta maneira, conclui-se que o aparelho Forsus foi efetivo na correção da maloclusão de Classe II, propiciando maiores alterações dentoalveolares do que esqueléticas.(AU)

BENEFÍCIOS DO TRATAMENTO TARDIO DA MÁ OCLUSÃO DE CLASSE II COM OS APARELHOS FORSUS E TWIN FORCE

O objtivo deste estudo pros

Percepção dos Ortodontistas quanto à época ideal para o tratamento ortodôntico da má oclusão de Classe II de Angle.

O objetivo deste estudo foi verificar, por meio de questionário, a percepção dos ortodontistas quanto a época ideal para o tratamento ortodôntico da má oclusão de Classe II de Angle, avaliar a eficiência deste tipo de tratamento em uma ou duas fases e identificar os diversos métodos de tratamento utilizados. A amostra constituiu de 163 ortodontistas brasileiros que responderam ao questionário via e-mail. O questionário continha perguntas do tipo aberta, semi aberta e fechada, e, para sua validação, foi realizado um teste piloto entre 15 ortodontistas, participantes ou ex-alunos do Programa de Pós-graduação em Odontologia da Universidade Metodista de São Paulo, que não foram inclusos neste trabalho. Os dados foram tabulados com a utilização de frequência absoluta (n) e frequência relativa (%). Para verificar a correlação entre as variáveis ordinais foi utilizado o Coeficiente de Correlação de Spearman. Para verificar a associação entre variáveis qualitativas nominais foi utilizado o teste do qui-quadrado. Em todos os testes foi adotado nível de significância de 5% (p<0,05). Todos os procedimentos estatísticos foram executados no programa Statistica v.5.1 (StatSoft Inc., Tulsa, USA). Observou-se que os ortodontistas brasileiros preferem tratar os pacientes portadores da má oclusão de Classe II durante a fase da dentadura mista tardia, onde a procura por tratamentos nos consultórios e/ou clínicas tem maior ocorrência entre 10 a 13 anos e no sexo feminino. Dentre as modalidades de tratamento, verificou-se que 25 a 50% dos profissionais tratam seus pacientes em duas fases, seja na utilização do Aparelho Extra Bucal (49,1%), Bionator (33,1%) ou propulsores mandibulares, como APM (17,8%), e, Elásticos Classe II (8,6%).

AVALIAÇÃO TOMOGRÁFICA DA INCLINAÇÃO E DAS TÁBUAS ÓSSEAS VESTIBULAR E LINGUAL DE INCISIVOS NO TRATAMENTO DA CLASSE II DIVISÃO 1 COM O APARELHO FORSUS®

O objetivo deste estudo prospectivo foi avaliar os efeitos do aparelho Forsus® nos incisivos centrais superiores e inferiores. A amostra constituiu-se de 22 tomografias computadorizadas de 11 pacientes (sexo masculino e feminino) idade média de 15,8 anos com má oclusão de Classe II que foram tratados com o aparelho Forsus® na clínica do programa de pós-graduação em Odontologia, área de concentração Ortodontia, da Universidade Metodista de São Paulo. As tomografias foram obtidas em dois momentos T1 (final de nivelamento e antes da instalação do Forsus® e T2 (remoção do Forsus®). Para avaliar a distância do ápice até a tábua óssea, as imagens a serem examinadas foram obtidas com o auxílio do viewer do próprio i-CAT® , o iCATVision® e examinadas com o CorelDRAW X5® já para as medidas cefalométricas IMPA e 1.PP as imagens cefalométricas ortogonais foram obtidas em proporção 1:1 com auxílio do software Dolphin 3D® (Dolphin Imaging and Management Solutions, Chatsworth, EUA) e em seguida examinadas com o software Radiocef Studio 2 (Radio Memory, Belo Horizonte, Brasil). Para a obtenção do erro intra-examinador foi feito o teste t de Student pareado para o erro sistemático e a fórmula de DAHLBERG para estimar a ordem de grandeza dos erros casuais e na análise estatística dos resultados utilizou-se: o teste t para a determinação das diferenças entres as fases de observação e o teste de correlação de Pearson para avaliar a correlação entres as alterações. Observou-se: um aumento significativo (p<0,05) tanto no IMPA quanto no 1.PP, aproximação do ápice dos incisivos inferiores da tábua óssea lingual, aproximação do ápice dos incisivos superiores da tábua óssea vestibular, uma correlação negativa muito forte entre o IMPA e a distância do ápice do incisivo até a tábua óssea lingual e uma correlação negativa moderada entre 1.PP e a distância do ápice do incisivo até a tábua óssea vestibular. Sendo assim o aparelho Forsus® no tratamento da Classe II teve como efeito: vestibularização significativa dos incisivos centrais inferiores, uma verticalização significativa dos incisivos centrais superiores, aproximação do ápice dos incisivos inferiores da cortical óssea lingual e aproximação do ápice dos incisivos superiores da cortical óssea vestibular.

MHC class II binding prediction:a little help from a friend

Vaccines are the greatest single instrument of prophylaxis against infectious diseases, with immeasurable benefits to human wellbeing. The accurate and reliable prediction of peptide-MHC binding is fundamental to the robust identification of T-cell epitopes and thus the successful design of peptide- and protein-based vaccines. The prediction of MHC class II peptide binding has hitherto proved recalcitrant and refractory. Here we illustrate the utility of existing computational tools for in silico prediction of peptides binding to class II MHCs. Most of the methods, tested in the present study, detect more than the half of the true binders in the top 5% of all possible nonamers generated from one protein. This number increases in the top 10% and 15% and then does not change significantly. For the top 15% the identified binders approach 86%. In terms of lab work this means 85% less expenditure on materials, labour and time. We show that while existing caveats are well founded, nonetheless use of computational models of class II binding can still offer viable help to the work of the immunologist and vaccinologist.

Peptide binding prediction for the human class II MHC allele HLA-DP2:a molecular docking approach

MHC class II proteins bind oligopeptide fragments derived from proteolysis of pathogen antigens, presenting them at the cell surface for recognition by CD4+ T cells. Human MHC class II alleles are grouped into three loci: HLA-DP, HLA-DQ and HLA-DR. In contrast to HLA-DR and HLA-DQ, HLA-DP proteins have not been studied extensively, as they have been viewed as less important in immune responses than DRs and DQs. However, it is now known that HLA-DP alleles are associated with many autoimmune diseases. Quite recently, the X-ray structure of the HLA-DP2 molecule (DPA*0103, DPB1*0201) in complex with a self-peptide derived from the HLA-DR a-chain has been determined. In the present study, we applied a validated molecular docking protocol to a library of 247 modelled peptide-DP2 complexes, seeking to assess the contribution made by each of the 20 naturally occurred amino acids at each of the nine binding core peptide positions and the four flanking residues (two on both sides).

Peptide length significantly influences in vitro affinity for MHC class II molecules

Class II Major Histocompatibility Complex (MHC) molecules have an open-ended binding groove which can accommodate peptides of varying lengths. Several studies have demonstrated that peptide flanking residues (PFRs) which lie outside the core binding groove can influence peptide binding and T cell recognition. By using data from the AntiJen database we were able to characterise systematically the influence of PFRs on peptide affinity for MHC class II molecules.

Static energy analysis of MHC class I and class II peptide-binding affinity

Antigenic peptide is presented to a T-cell receptor (TCR) through the formation of a stable complex with a major histocompatibility complex (MHC) molecule. Various predictive algorithms have been developed to estimate a peptide's capacity to form a stable complex with a given MHC class II allele, a technique integral to the strategy of vaccine design. These have previously incorporated such computational techniques as quantitative matrices and neural networks. A novel predictive technique is described, which uses molecular modeling of predetermined crystal structures to estimate the stability of an MHC class II-peptide complex. The structures are remodeled, energy minimized, and annealed before the energetic interaction is calculated.

EpiTOP—a proteochemometric tool for MHC class II binding prediction

Motivation: T-cell epitope identification is a critical immunoinformatic problem within vaccine design. To be an epitope, a peptide must bind an MHC protein. Results: Here, we present EpiTOP, the first server predicting MHC class II binding based on proteochemometrics, a QSAR approach for ligands binding to several related proteins. EpiTOP uses a quantitative matrix to predict binding to 12 HLA-DRB1 alleles. It identifies 89% of known epitopes within the top 20% of predicted binders, reducing laboratory labour, materials and time by 80%. EpiTOP is easy to use, gives comprehensive quantitative predictions and will be expanded and updated with new quantitative matrices over time.

Predicting class II MHC-Peptide binding:a kernel based approach using similarity scores

Background - Modelling the interaction between potentially antigenic peptides and Major Histocompatibility Complex (MHC) molecules is a key step in identifying potential T-cell epitopes. For Class II MHC alleles, the binding groove is open at both ends, causing ambiguity in the positional alignment between the groove and peptide, as well as creating uncertainty as to what parts of the peptide interact with the MHC. Moreover, the antigenic peptides have variable lengths, making naive modelling methods difficult to apply. This paper introduces a kernel method that can handle variable length peptides effectively by quantifying similarities between peptide sequences and integrating these into the kernel. Results - The kernel approach presented here shows increased prediction accuracy with a significantly higher number of true positives and negatives on multiple MHC class II alleles, when testing data sets from MHCPEP [1], MCHBN [2], and MHCBench [3]. Evaluation by cross validation, when segregating binders and non-binders, produced an average of 0.824 AROC for the MHCBench data sets (up from 0.756), and an average of 0.96 AROC for multiple alleles of the MHCPEP database. Conclusion - The method improves performance over existing state-of-the-art methods of MHC class II peptide binding predictions by using a custom, knowledge-based representation of peptides. Similarity scores, in contrast to a fixed-length, pocket-specific representation of amino acids, provide a flexible and powerful way of modelling MHC binding, and can easily be applied to other dynamic sequence problems.

Toward prediction of class II mouse major histocompatibility complex peptide binding affinity:in silico bioinformatic evaluation using partial least squares, a robust multivariate statistical technique

The accurate identification of T-cell epitopes remains a principal goal of bioinformatics within immunology. As the immunogenicity of peptide epitopes is dependent on their binding to major histocompatibility complex (MHC) molecules, the prediction of binding affinity is a prerequisite to the reliable prediction of epitopes. The iterative self-consistent (ISC) partial-least-squares (PLS)-based additive method is a recently developed bioinformatic approach for predicting class II peptide−MHC binding affinity. The ISC−PLS method overcomes many of the conceptual difficulties inherent in the prediction of class II peptide−MHC affinity, such as the binding of a mixed population of peptide lengths due to the open-ended class II binding site. The method has applications in both the accurate prediction of class II epitopes and the manipulation of affinity for heteroclitic and competitor peptides. The method is applied here to six class II mouse alleles (I-Ab, I-Ad, I-Ak, I-As, I-Ed, and I-Ek) and included peptides up to 25 amino acids in length. A series of regression equations highlighting the quantitative contributions of individual amino acids at each peptide position was established. The initial model for each allele exhibited only moderate predictivity. Once the set of selected peptide subsequences had converged, the final models exhibited a satisfactory predictive power. Convergence was reached between the 4th and 17th iterations, and the leave-one-out cross-validation statistical terms - q2, SEP, and NC - ranged between 0.732 and 0.925, 0.418 and 0.816, and 1 and 6, respectively. The non-cross-validated statistical terms r2 and SEE ranged between 0.98 and 0.995 and 0.089 and 0.180, respectively. The peptides used in this study are available from the AntiJen database (http://www.jenner.ac.uk/AntiJen). The PLS method is available commercially in the SYBYL molecular modeling software package. The resulting models, which can be used for accurate T-cell epitope prediction, will be made freely available online (http://www.jenner.ac.uk/MHCPred).

Towards the in silico identification of class II restricted T-cell epitopes:a partial least squares iterative self-consistent algorithm for affinity prediction

Motivation: The immunogenicity of peptides depends on their ability to bind to MHC molecules. MHC binding affinity prediction methods can save significant amounts of experimental work. The class II MHC binding site is open at both ends, making epitope prediction difficult because of the multiple binding ability of long peptides. Results: An iterative self-consistent partial least squares (PLS)-based additive method was applied to a set of 66 pep- tides no longer than 16 amino acids, binding to DRB1*0401. A regression equation containing the quantitative contributions of the amino acids at each of the nine positions was generated. Its predictability was tested using two external test sets which gave r pred =0.593 and r pred=0.655, respectively. Furthermore, it was benchmarked using 25 known T-cell epitopes restricted by DRB1*0401 and we compared our results with four other online predictive methods. The additive method showed the best result finding 24 of the 25 T-cell epitopes. Availability: Peptides used in the study are available from http://www.jenner.ac.uk/JenPep. The PLS method is available commercially in the SYBYL molecular modelling software package. The final model for affinity prediction of peptides binding to DRB1*0401 molecule is available at http://www.jenner.ac.uk/MHCPred. Models developed for DRB1*0101 and DRB1*0701 also are available in MHC- Pred

EpiDOCK:a molecular docking-based tool for MHC class II binding prediction

Cellular peptide vaccines contain T-cell epitopes. The main prerequisite for a peptide to act as a T-cell epitope is that it binds to a major histocompatibility complex (MHC) protein. Peptide MHC binder identification is an extremely costly experimental challenge since human MHCs, named human leukocyte antigen, are highly polymorphic and polygenic. Here we present EpiDOCK, the first structure-based server for MHC class II binding prediction. EpiDOCK predicts binding to the 23 most frequent human, MHC class II proteins. It identifies 90% of true binders and 76% of true non-binders, with an overall accuracy of 83%. EpiDOCK is freely accessible at http://epidock.ddg-pharmfac. net. © The Author 2013. Published by Oxford University Press. All rights reserved.