Cientistas do Reino Unido desenvolveram uma nova técnica de imagem que permite enxergar detalhadamente o interior de uma única célula cancerígena. Realizada em parceria com as empresas Yokogawa, Sciex e a farmacêutica GSK, a pesquisa publicada na revista Analytical Chemistry pode ajudar a compreender as respostas de diferentes tipos de câncer a tratamentos específicos.
Entenda:
Cientistas desenvolveram uma nova técnica de imagem que permite analisar o interior de uma única célula cancerígena;
O método possibilita a análise dos lipídios no interior das células, ajudando a compreender as respostas de diferentes tipos de câncer a tratamentos específicos;
A equipe utilizou uma tecnologia recém-lançada para colher células cancerígenas pancreáticas, e, depois, administrou um corante fluorescente para destacar os lipídios em seu interior;
Com o novo método de espectrometria de massa, os investigadores puderam quebrar esses lipídios e analisar sua composição real;
O estudo mostra que diferentes células cancerígenas possuem perfis lipídicos diferentes, que podem ser alterados de acordo com o ambiente em que se encontram;
Os cientistas estudam os benefícios da técnica para além do câncer, em campos como imunidade e doenças infecciosas;
O estudo foi publicado na revista Analytical Chemistry.
(Imagem: SciePro/Shutterstock)
Os pesquisadores utilizaram o Single Cellome System SS2000, tecnologia recém-lançada pela Yokogawa, para colher células cancerígenas pancreáticas – que receberam a aplicação de um corante fluorescente para destacar os lipídios em seu interior. Então, com a Sciex, a equipe criou um método de espectrometria de massa capaz de quebrar esses lipídios e permitir a análise de sua composição real.
Cientistas avaliam aplicação da técnica além das células cancerígenas
As análises mostraram que diferentes células cancerígenas podem apresentar perfis lipídicos bem diferentes entre si, e eles podem ser alterados de acordo com o ambiente em que se encontram.(Imagem: Vitanovski/iStock)
“Uma vez que os lípidos são tão importantes para o funcionamento das células cancerígenas, o estudo dos perfis lipídicos nos permitirá obter uma melhor compreensão de como as células cancerígenas respondem a diferentes tratamentos (por exemplo, medicamentos, radiação) e como metastatizam”, disse Melanie Bailey, engenheira química da Universidade de Surrey e autora sênior do estudo, ao Gizmodo. “Se uma via lipídica específica estiver implicada na resistência à radiação ou aos medicamentos, por exemplo, pode ser possível atingi-la com terapias futuras.”
A equipe ainda destaca que a descoberta pode ser aplicada além do câncer, já que os lipídios são tão valiosos para as células saudáveis quanto para as cancerígenas. Os investigadores se uniram a outros cientistas para ampliar os campos de estudo dos lipídios dentro de células individuais, como imunidade e doenças infecciosas.
Todas as pessoas que menstruam sabem que, nem sempre, podemos contar com a regularidade do ciclo, uma vez que podem acontecer atrasos e até mesmo casos em que a menstruação não mantém uma frequência certa.
Além disso, a correria do dia a dia pode nos fazer deixar essa parte importante da vida passar desapercebida. Sendo assim, contar com a ajuda da tecnologia para acompanhar o ciclo menstrual pode ser muito útil, mesmo não sendo 100% preciso.
Muitos aplicativos calculam o ciclo, ajudam a identificar o período fértil e da temida tensão pré-menstrual (TPM). Veja abaixo uma lista com cinco dos melhores aplicativos gratuitos para acompanhar a menstruação, para Android e iOS.
5 melhores apps gratuitos para acompanhar a menstruação
1 – Clue
Este é um dos aplicativos mais famosos no tema, que ajuda a prever o início do próximo ciclo, calculando o período de ovulação e TPM. É possível também anotar a intensidade do sangramento, suas emoções durante os dias e a aparência da pele, além de dores no corpo e atividades sexuais praticadas.
No app também é possível ativar lembretes sobre o próximo ciclo, sendo um dos aplicativos mais completos para acompanhar a menstruação.
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2 – OvuView
O aplicativo pode ser encontrado nas versões gratuita e paga. O app grátis oferece um calendário menstrual que permite o registro das informações sobre humor, sintomas e até o lembrete para tomar o anticoncepcional.
A versão paga do app conta também com a função de ativar o modo “gravidez” ou “evitar gravidez”, o que faz o controle ser ainda mais preciso.
3 – Flo
Com o Flo, você pode acompanhar informações além do ciclo menstrual, a quantidade de atividades físicas que você procura no dia a dia, sem falar no nível de hidratação do corpo.
Caso ocorra uma gravidez, o app também conta com uma função para visualizar e acompanhar o dia a dia da gestação, acompanhando os passos de perto.
4 – Calendário Menstrual: Meu Calendário
Sendo uma versão totalmente visual e colorida, o app chama atenção por ser um dos mais fáceis de usar, sendo possível anotar as relações sexuais praticadas no mês, se o orgasmo foi atingido, as variações de humor, o peso, entre outros detalhes.
O app também permite escolher quantos dias antes da menstruação vir ele deve enviar um lembrete, para não haver surpresas.
5 – Glow
Apostando em um gráfico que indica os dias de maior pico de fertilidade, o Glow é um aplicativo disponível no mercado que auxilia quem quer engravidar, mas também quem quer evitar uma gestação.
Além disso, o app também mostra os cuidados diários que podem servir para amenizar os sintomas negativos, que estão presentes desde antes da menstruação aparecer.
Corra mais e viva por um longo tempo! Não sabemos se a regra é aplicável a qualquer pessoa. Mas evidências científicas apontam que corredores profissionais realmente podem prolongar sua vida com o exercício extremo. Pesquisadores do Canadá e da Austrália conduziram um estudo com atletas e descobriram um ganho médio de 5 anos de vida em comparação com pessoas comuns.
Os detalhes da pesquisa, que se baseou em dados de saúde de 200 corredores nas décadas de 1950, 60 e 70, foram divulgados na revista British Journal of Sports Medicine.
Corredores profissionais vivem mais
Um estudo anterior, de 2018, já havia concluído que corredores vivem, em média, 12 anos a mais.
Agora, a nova pesquisa confirma o aumento da expectativa de vida entre o grupo com dados de três décadas.
Em menos de 4 minutos, os corredores que participaram do estudo corriam 1 milha.
Segundo os resultados da análise, aqueles capazes de terminar esse circuito vivem em média 5 anos a mais que a população geral.
Os corredores da década de 60 registraram a maior expectativa de vida quando comparados com as pessoas das décadas seguintes.
Uma das explicações para o ganho de vida extra dos corredores está no estilo de vida. O intenso treinamento físico melhora a capacidade dos sistemas respiratório, cardiovascular, metabólico e muscular.
Embora não tenhamos conseguido determinar a causa da morte da maioria dos corredores, estudos que relatam ciclistas do Tour de France e coortes de atletas olímpicos (que incluem corredores de média e longa distância) sugerem que os efeitos na longevidade são mediados principalmente pela diminuição das taxas de doenças cardiovasculares e de câncer mortalidade relacionada
Trecho do estudo
Mas pode não ser apenas isso. Existe a hipótese de genes favoráveis em taxas mais elevadas nesse grupo de pessoas. Entre os participantes da pesquisa havia 20 irmãos e diversas duplas de pai e filho. Isso levou os pesquisadores a suspeitarem de que o fator genético também influencia a maior expectativa de vida dos atletas.
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Outros estudos questionam se o treinamento intenso realmente traz mais benefícios do que problemas de saúde. Entre os ciclistas, por exemplo, o risco de morte prematura é maior. Independente disso, manter um estilo de vida com exercícios pode te ajudar a prolongar a vida e evitar o envelhecimento. O Olhar Digital, inclusive, já abordou o assunto. Confira!
Pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale incorporaram inteligência artificial (IA) generativa para criar modelo voltado ao cérebro. O Brain Language Model (BrainLM) foi criado com o intuito de modelar o cérebro sob abordagem teórica e determinar como as atividades cerebrais se relacionam ao comportamento humano e às doenças cerebrais.
“Há muito tempo, sabemos que a atividade cerebral está relacionada ao comportamento de uma pessoa e a muitas doenças, como convulsões ou Parkinson“, disse o Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa, publicada como artigo de conferência no ICLR 2024.
O doutor pontuou ainda que “as imagens cerebrais funcionais ou ressonâncias magnéticas funcionais nos permitem observar a atividade cerebral em todo o cérebro, mas, anteriormente, não conseguíamos capturar totalmente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço usando ferramentas tradicionais de análise de dados”.
Mais recentemente, as pessoas começaram a usar o aprendizado de máquina para capturar a complexidade do cérebro e como ela se relaciona com doenças específicas, mas isso acabou exigindo o registro e o exame completo de milhares de pacientes com um determinado comportamento ou doença, um processo muito caro.
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
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Imagem: nepool/Shutterstock
O advento da IA permitiu a criação de ferramentas generativas, capazes de criar modelos para tarefas específicas ou para certos tipos de pacientes. Como bem exemplifica o MedicalXpress, a IA generativa pode atuar como um detetive e descobrir padrões ocultos em conjunto de dados.
Quando analisam os pontos de dados e suas relações, os modelos podem aprender a dinâmica subjacente, ou seja, como e por que as coisas mudam e evoluem. Eles são ajustados para compreender diversos tópicos.
No caso deste modelo em particular, foi utilizada IA generativa para captar como funciona a atividade cerebral, seja a partir de um distúrbio, seja a partir de doença específica.
Dessa forma, pode-se aplicar isso a qualquer população, sem ser necessário conhecer o comportamento do indivíduo, tampouco informações sobre sua doença, histórico ou idade. A ferramenta precisa apenas da atividade cerebral para ensinar ao computador e ao modelo de IA utilizados como a atividade cerebral evolui no espaço e no tempo.
Como fazer a IA ler relação cérebro-doenças
Para montar o modelo, a equipe realizou 80 mil exames em 40 mil pessoas;
A seguir, treinaram o modelo para descobrir a relação ao longo do tempo entre essas atividades;
Na primeira etapa, o pré-processamento, resumiu os sinais e removeu ruídos irrelevantes;
Os resumos foram então colocados em modelo de aprendizado de máquina e mascaram uma parcela dos dados de cada pessoa;
Uma vez que o modelo aprendeu a dinâmica, os pesquisadores o testaram em grupo de testes que não havia participado da pesquisa até então;
Eles também o testaram em várias amostras para entender até que ponto o modelo seria capaz de generalizar o que aprendeu com dados obtidos de diferentes pessoas, tais como adultos mais velhos e jovens.
Se quisermos fazer ensaio clínico para desenvolver medicamento para a depressão, por exemplo, pode custar centenas de milhões de dólares porque é necessário inscrever grande número de pacientes e tratá-los durante longo período.
Com o poder do BrainLM, podemos, potencialmente, cortar esse custo pela metade, matriculando apenas metade dos indivíduos, usando o poder do BrainLM para selecionar os indivíduos que mais gostariam de se beneficiar de um tratamento. Assim, o BrainLM pode aplicar o conhecimento aprendido com os 80 mil exames para aplicá-lo a esses assuntos de estudo específicos.
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Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
Imagem: everything possible/Shutterstock
Descobertas
Com os testes, os cientistas descobriram que o BrainLM obteve bom desempenho com várias das amostras, sem contar que ele também prevê melhor a gravidade de depressão, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) do que ferramentas de aprendizado de máquina que não possuem IA generativa.
Descobrimos que o BrainLM está funcionando muito bem. Ele está prevendo a atividade cerebral em nova amostra oculta durante o treinamento, além de ter bom desempenho com dados de novos scanners e de nova população.
Esses resultados impressionantes foram alcançados com exames de 40 mil indivíduos. Agora, estamos trabalhando para aumentar consideravelmente o conjunto de dados de treinamento.
Quanto mais forte for o modelo que pudermos construir, mais poderemos fazer para ajudar no atendimento ao paciente, como desenvolver novos tratamentos para doenças mentais, ou orientar a neurocirurgia para convulsões ou DBS [Deep Brain Simulation, ou estimulação cerebral profunda].
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
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Agora, os pesquisadores querem aplicar o modelo em futuras pesquisas para prever doenças relacionadas ao cérebro.
Negócios1 semana atrás
