Comparação da atividade anti-histamínica da clemastina e da pirilamina em íleo de Cavia porcelus (cobaio)

O presente trabalho teve como objetivo comparar fármacos utilizados como antihistamínicos na terapêutica de patologias alérgicas em pequenos animais. O modelo empregado foi órgão isolado in vitro (íleo de Cavia porcelus), o qual permitiu avaliar as variáveis farmacológicas DE50, Emáx, pD2, pD’2 e pA2. Comparamos as ações produzidas em curvas concentração-efeito para histamina e acetilcolina frente a diferentes concentrações de clemastina e pirilamina. Difenidramina foi empregada como controle. Os resultados permitiram confirmar que os dois fármacos atuaram efetivamente como antihistamínicos no íleo isolado de Cavia porcelus. O principal efeito foi de antagonismo competitivo, porém, em concentrações maiores, apresentaram efeito não-competitivo e perderam a especificidade aos receptores da histamina. A clemastina com pA2 de 8,63 foi 10 vezes mais potente do que a pirilamina (pA2 = 7,61) como anti-histamínico, mas também apresentou significativo (P<0,05; ANOVA, Bonferroni) efeito anticolinérgico, o qual não foi observado com a pirilamina. Entretanto, em concentrações mais elevadas, ambos apresentaram efeito anticolinérgico por mecanismo não-competitivo: clemastina a partir de 10-7 mol/L e pirilamina com 10-5 mol/L, resultando em pD’2 de 5,66 e 5,36; respectivamente. Da comparação com difenidramina, concluiu-se que a clemastina foi cerca de 10 vezes mais potente no efeito competitivo enquanto a pirilamina foi menos potente. Quanto ao componente não-competitivo, a clemastina foi mais eficaz que a difenidramina enquanto a pirilamina foi menos eficaz. Se os efeitos obtidos com a clemastina e pirilamina no íleo isolado também se observarem quando empregados na terapêutica, in vivo, é de se esperar que a clemastina apresente mais efeitos adversos (anticolinérgicos) do que a pirilamina.

Study of cerebral gene expression densities using Voronoi analysis

As the available public cerebral gene expression image data increasingly grows, the demand for automated methods to analyze such large amount of data also increases. An important study that can be carried out on these data is related to the spatial relationship between gene expressions. Similar spatial density distribution of expression between genes may indicate they are functionally correlated, thus the identification of these similarities is useful in suggesting directions of investigation to discover gene interactions and their correlated functions. In this paper, we describe the use of a high-throughput methodology based on Voronoi diagrams to automatically analyze and search for possible local spatial density relationships between gene expression images. We tested this method using mouse brain section images from the Allen Mouse Brain Atlas public database. This methodology provided measurements able to characterize the similarity of the density distribution between gene expressions and allowed the visualization of the results through networks and Principal Component Analysis (PCA). These visualizations are useful to analyze the similarity level between gene expression patterns, as well as to compare connection patterns between region networks. Some genes were found to have the same type of function and to be near each other in the PCA visualizations. These results suggest cerebral density correlations between gene expressions that could be further explored. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

Devem as porcelanas serem re-silanizadas após a contaminação?

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde, 2015.