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O assassinato poderia ser modelado como uma doença infecciosa?

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Fundo

"Quando a gripe suína atingiu a população, ela aumentou em certas áreas e diminuiu em regiões vizinhas, atinge mais fortemente onde as pessoas têm menos proteção e esse padrão é mais pronunciado (aqui)"

Aparentemente, incidências de assassinato se espalha em um padrão semelhante a doenças infecciosas, como a gripe suína, de acordo com um estudo de 26 anos da cidade de Newark, New Jersey (resumo).

Perguntas

Seria interessante ouvir suas opiniões, mas algumas perguntas interessantes que eu gostaria de fazer são:

  1. Até que ponto os padrões de homicídio e epidemiologia das doenças infecciosas se assemelham?

  2. Que fatores você poderia sugerir que podem levar a suas semelhanças aparentes?

  3. Dado que o assassinato pode ser modelado como uma doença infecciosa, poderíamos aplicar intervenções epidemiológicas ao assassinato?


Isenção de responsabilidade: eu sou um modelador de doenças infecciosas e geralmente muito cético em relação a "Modelamos o X como um surto!" reivindicações, porque muitos são apenas um exercício de ajuste de curva.

Sendo assim, a resposta é "Sim" e "Não".

"Não": o assassinato como ato realmente não é transmissível e, se não for transmissível, não pode ser modelado como uma doença infecciosa.

"Sim": provavelmente é possível modelar algumas coisas da mesma forma que modelamos doenças infecciosas, porque o subjacente causas de assassinato pode ser algo 'transmissível'. Certos comportamentos, efeitos em cascata (se um membro da família for encarcerado, aumenta a probabilidade de que outros membros dessa família sejam encarcerados) etc. podem dar ao crime propriedades "semelhantes às de uma doença".

Isso provavelmente é em grande parte impulsionado por redes sociais subjacentes e semelhantes, que também são importantes para doenças infecciosas. Mas então você tem um problema de raciocínio. Por exemplo, o assassinato "se espalhou" ao longo de uma rede social ou apenas amostramos um grupo de pessoas com uma causa subjacente compartilhada (por exemplo, pobreza, participação em gangues, etc.)

Provavelmente é útil modelar algumas dessas coisas, mas é mais útil, em minha mente, modelá-las como seu próprio processo, em vez de tentar transformá-las em uma doença.


Organismo modelo

UMA organismo modelo (frequentemente abreviado para modelo) é uma espécie não humana extensivamente estudada para compreender fenômenos biológicos específicos, com a expectativa de que as descobertas feitas no organismo modelo forneçam informações sobre o funcionamento de outros organismos. [1] Organismos modelo são amplamente usados ​​para pesquisar doenças humanas quando a experimentação humana seria inviável ou antiética. [2] Essa estratégia é possibilitada pela descendência comum de todos os organismos vivos e pela conservação das vias metabólicas e de desenvolvimento e do material genético ao longo da evolução. [3] [ página necessária ]

O estudo de organismos modelo pode ser informativo, mas deve-se tomar cuidado ao generalizar de um organismo para outro. [4] [ página necessária ]

Ao pesquisar doenças humanas, os organismos-modelo permitem uma melhor compreensão do processo da doença sem o risco adicional de prejudicar um ser humano real. As espécies escolhidas geralmente atenderão a uma determinada equivalência taxonômica [ esclarecimento necessário ] aos humanos, de modo a reagir às doenças ou ao seu tratamento de uma forma que se assemelhe à fisiologia humana, conforme necessário. Embora a atividade biológica em um organismo modelo não garanta um efeito em humanos, muitos medicamentos, tratamentos e curas para doenças humanas são desenvolvidos em parte com a orientação de modelos animais. [5] [6] Existem três tipos principais de modelos de doença: homólogos, isomórficos e preditivos. Os animais homólogos têm as mesmas causas, sintomas e opções de tratamento que os humanos com a mesma doença. Animais isomórficos compartilham os mesmos sintomas e tratamentos. Os modelos preditivos são semelhantes a uma determinada doença humana em apenas alguns aspectos, mas são úteis para isolar e fazer previsões sobre os mecanismos de um conjunto de características da doença. [7]


O modelo biomédico

No sistema de saúde biomédico, o prestador de cuidados não tem tempo suficiente para ouvir todas as preocupações do paciente e, portanto, oferece atendimento ineficaz. O sistema não aborda os muitos fatores de risco psicológicos para morbidade e mortalidade e ignora os aspectos psicossociais. Isso leva à utilização desnecessária de serviços médicos e cirúrgicos. Além disso, o modelo atual não aborda totalmente questões como "adesão ao tratamento e melhoria do estilo de vida ou intervenções psicológicas para doenças agudas e gerenciamento de procedimentos médicos estressantes". (Levant R, 2005)

Sucesso e força do modelo biomédico

O modelo biomédico provou ser eficaz no diagnóstico e tratamento da maioria das doenças e "foi associado a uma grande melhoria no atendimento médico". (Wade D, Halligan P, 2004.) Ao longo da história, o modelo estabeleceu as razões para a ocorrência de doenças e apresentou estratégias de tratamento muito eficazes. “O modelo biomédico é claramente relevante para muitas doenças baseadas em doenças, tem apelo intuitivo e é apoiado por uma riqueza de achados biológicos de apoio.” (Wade D, Halligan P, 2004.)

O tratamento medicamentoso e os procedimentos cirúrgicos tornaram-se muito mais eficazes e seguros para o indivíduo.

Inúmeras vidas foram salvas por meio de intervenções como tratamento de traumas, câncer e redução da mortalidade por doenças cardiovasculares. Estas são contribuições definitivamente significativas para a sociedade (Thiele D, 2004.)

Fraquezas e desvantagens do modelo biomédico

O modelo biomédico não leva em consideração o papel da psicologia da pessoa ou da sociedade na causa da doença e seu tratamento. Ao ignorar a psicologia do paciente, o prestador de cuidados pode ver apenas um "paciente" ou um "caso" e não a pessoa real por trás disso.

O modelo biomédico de doença pode não ser capaz de explicar completamente muitas formas de doença.

Isso ocorre devido ao pressuposto de que todas as doenças têm uma única causa subjacente, que é a doença (patologia) e que a remoção ou atenuação da doença resultará no retorno à saúde. No entanto, existem evidências de que essa suposição está errada. (Wade D, Halligan P, 2004).

Essa suposição "levou à medicalização de sensações anômalas comumente experimentadas e muitas vezes à descrença dos pacientes que apresentam doença sem qualquer processo de doença demonstrável". (Wade D, Halligan P, 2004). Em outras palavras, pode-se dizer que o modelo biomédico não explica as síndromes e doenças somáticas funcionais sem doença evidente.

Embora o modelo biomédico seja eficaz no diagnóstico de uma doença e no desenvolvimento de estratégias de tratamento e procedimentos cirúrgicos, as limitações do modelo médico não podem ser negadas.

O modelo não incorpora efetivamente fatores psicológicos, psicossociais ou espirituais. Para ser um modelo verdadeiramente útil, ele deve ser radicalmente alterado para que incorpore os fatores acima. É necessário transformar nosso sistema de saúde biomédico em um modelo biopsicossocial, que reconheça fatores psicológicos e sociais.

REFERÊNCIAS

Levant R. (2005). Cuidados de saúde para toda a pessoa . Obtido em 3 de novembro de http://www.apa.org/monitor/may05/pc.html

Thiele D. (2004). Impacto do modelo biomédico de doença para os indígenas. Recuperado em 4 de novembro de http://www.latrobe.edu.au/aipc/HTML%20abstracts/Thiele,%20D-270.html

Wade D., Halligan P. (2004). Os modelos biomédicos de doença contribuem para bons sistemas de saúde? BMJ 329: 1398-1401.


Modelo estatístico pode prever surtos de doenças futuras

John Drake no Auditório de Ecologia da UGA CRÉDITO: UGA

Vários pesquisadores da Universidade da Geórgia se uniram para criar um método estatístico que pode permitir que a saúde pública e os previsores de doenças infecciosas prevejam melhor a reemergência da doença, especialmente para infecções evitáveis ​​na infância, como sarampo e coqueluche.

Conforme descrito no jornal PLOS Biologia Computacional, seu projeto de cinco anos resultou em um modelo que mostra como mudanças sutis no fluxo de casos notificados de uma doença podem ser preditivas de uma epidemia que se aproxima e do sucesso final de uma campanha de erradicação de uma doença.

"Esperamos que, em um futuro próximo, estejamos disponíveis para monitorar e rastrear sinais de alerta para doenças emergentes identificadas por este modelo", disse John Drake, Distinguished Research Professor of Ecology e diretor do Centro para Ecologia de Doenças Infecciosas que pesquisa a dinâmica das epidemias biológicas. Seus projetos atuais incluem estudos do vírus Ebola na África Ocidental e coronavírus relacionado à síndrome respiratória do Oriente Médio no corno da África.

Nos últimos anos, o ressurgimento de sarampo, caxumba, poliomielite, coqueluche e outras doenças evitáveis ​​por vacinas gerou um novo foco na preparação para emergências.

“Pesquisas foram feitas em ecologia e ciência do clima sobre os pontos de inflexão nas mudanças climáticas”, disse ele. "Percebemos que isso é matematicamente semelhante à dinâmica das doenças."

Drake e seus colegas se concentraram na "desaceleração crítica" ou na perda de estabilidade que ocorre em um sistema quando um ponto de inflexão é atingido. Essa desaceleração pode resultar da evolução do patógeno, mudanças nas taxas de contato de indivíduos infectados e declínios na vacinação. Todas essas mudanças podem afetar a propagação de uma doença, mas geralmente ocorrem de forma gradual e sem muitas consequências, até que um ponto crítico seja cruzado.

A maioria dos métodos de análise de dados são projetados para caracterizar a propagação da doença após o ponto de inflexão já ter sido cruzado.

"Vimos a necessidade de melhorar as formas de medir o quão bem controlada uma doença é, o que pode ser difícil de fazer em um sistema muito complexo, especialmente quando observamos uma pequena fração do verdadeiro número de casos que ocorrem", disse Eamon O'Dea, uma pesquisadora de pós-doutorado no laboratório de Drake que se concentra na ecologia de doenças.

A equipe de pesquisa descobriu que suas previsões eram consistentes com as conhecidas descobertas dos epidemiologistas britânicos Roy Anderson e Robert May, que compararam a duração dos ciclos epidêmicos de sarampo, rubéola, caxumba, varíola, varicela, escarlatina, difteria e coqueluche da década de 1880 a 1980. Por exemplo, Anderson e May descobriram que o sarampo na Inglaterra e no País de Gales diminuiu após uma ampla imunização em 1968. Da mesma forma, o modelo mostra que as doenças infecciosas diminuem à medida que o limiar de imunização se aproxima. Pequenas variações nos níveis de infecção podem ser sinais de alerta precoces úteis para o ressurgimento da doença que resulta de um declínio na absorção da vacina, escreveram eles.

"Nosso objetivo é validar isso em escalas menores para que estados e cidades possam prever doenças, o que é prático em termos de como tomar decisões sobre vacinas", disse O'Dea. “Isso poderia ser particularmente útil em países onde o sarampo ainda é uma causa elevada de mortalidade”.

Para ilustrar como o modelo de doenças infecciosas se comporta, a equipe criou uma visualização que se parece com uma série de tigelas com bolas rolando nelas. No modelo, a cobertura da vacina afeta a profundidade da tigela e a velocidade da bola que rola nela.

"Muitas vezes, o lado conceitual da ciência não é enfatizado tanto quanto deveria, e ficamos satisfeitos em encontrar os recursos visuais certos para ajudar os outros a compreender a ciência", disse Eric Marty, pesquisador ecológico especializado em visualização de dados.

Como parte do Projeto AERO, que significa Antecipação de surtos emergentes e reemergentes, Drake e seus colegas estão criando ferramentas interativas com base na desaceleração crítica para pesquisadores e formuladores de políticas usarem em campo e orientar decisões. Por exemplo, a equipe está desenvolvendo um painel interativo que ajudará não cientistas a traçar e analisar dados para entender as tendências atuais de uma determinada doença infecciosa. Eles estão apresentando um protótipo para outros pesquisadores agora e antecipando um lançamento público no próximo ano.

"Se um modelo de computador de uma determinada doença fosse suficientemente detalhado e preciso, seria possível prever o curso de um surto usando simulação", disse Marty. "Mas se você não tiver um bom modelo, como costuma ser o caso, as estatísticas de desaceleração crítica ainda podem nos dar um alerta precoce de um surto."


Direções de pesquisa futura

A pesquisa usando modelagem baseada em agentes para estudar doenças crônicas ainda está em sua infância. Fornecemos três razões possíveis para uma baixa taxa de adoção de modelagem baseada em agentes no estudo de condições crônicas de saúde e suas consequências. Em primeiro lugar, as doenças crônicas não são caracterizadas por mecanismos claros de & ldquotransmissão & rdquo, portanto, muitos pesquisadores relutam em usar a modelagem baseada em agentes para estudar doenças crônicas devido à percepção geral de que a modelagem baseada em agentes é adequada apenas para modelar condições de saúde que podem ser transmitidas de uma pessoa para pessoa. Em segundo lugar, é geralmente mais difícil implementar modelagem baseada em agente do que abordagens de simulação mais amplamente utilizadas, como modelos de transição de estado baseados em Markov. Na maioria dos casos, o desenvolvimento de um modelo baseado em agente requer algum treinamento em programação de computador, enquanto a construção de modelos baseados em Markov pode ser feito usando um software de planilha (por exemplo, Microsoft Excel) ou um software especializado e fácil de usar, como TreeAge Pro (TreeAge Software, Inc). Finalmente, o desenvolvimento de modelos baseados em agentes geralmente requer uma grande quantidade de dados em nível individual para parametrização, calibração e validação, tais dados nem sempre estão disponíveis para os pesquisadores. Apesar dessas barreiras, acreditamos que os formuladores de políticas e prestadores de cuidados de saúde se beneficiariam com o acesso a modelos baseados em agentes de alta qualidade e bem elaborados que podem ajudá-los a compreender melhor o desenvolvimento e as consequências das doenças crônicas e, assim, melhorar sua tomada de decisão com no que diz respeito ao desenho da intervenção e à alocação de recursos.

Direções de pesquisas futuras específicas para doenças

Diabetes. Até onde sabemos, a modelagem baseada em agentes só foi aplicada ao estudo da retinopatia diabética (22,23). No entanto, acreditamos que também pode ser útil estudar a progressão de outras complicações diabéticas & nefropatia mdash, neuropatia, infarto do miocárdio e acidente vascular cerebral. Além disso, os futuros modelos baseados em agentes devem incorporar comportamentos de saúde, como dieta, atividade física e tabagismo, e examinar o impacto da modificação de comportamentos na prevenção e controle do diabetes. Finalmente, a modelagem baseada em agentes deve levar em consideração o impacto das comorbidades (por exemplo, obesidade, hipertensão, hiperlipidemia) e intervenções farmacológicas nos resultados de saúde de uma pessoa com diabetes.

Doença cardiovascular. Embora o modelo do estudo de Li et al demonstre a possibilidade de utilizar um modelo baseado em agentes para estudar doenças cardiovasculares, o modelo apresenta algumas limitações relacionadas ao seu desenho e estrutura (27). Por exemplo, uma pessoa tem peso normal ou está acima do peso no modelo, e mudanças detalhadas no IMC não são modeladas. Acreditamos que um modelo de doença cardiovascular baseado em agente com progressão da doença mais detalhada e previsão de modelo validado fornecerá aos usuários em potencial insights mais precisos e mais confiança no uso dos resultados para informar a tomada de decisão. Além disso, sugerimos incorporar a influência social na modelagem futura ao estudar o impacto das intervenções no estilo de vida nas doenças cardiovasculares. Finalmente, os futuros modelos de doenças cardiovasculares baseados em agentes podem levar em consideração os efeitos de diferentes estratégias de tratamento, terapias medicamentosas e procedimentos (por exemplo, revascularização, implantação de marca-passo) para melhorar sua relevância clínica.

Obesidade. A maioria dos modelos de obesidade baseados em agentes concentra-se no impacto das influências sociais (efeitos dos pares) na dinâmica da obesidade (33,35). No entanto, as influências sociais podem não ser os únicos fatores ou os fatores mais importantes associados à obesidade. Sugerimos incorporar comportamentos de saúde, como atividade física e dieta, em futuros modelos de obesidade baseados em agentes. Além disso, os modelos de obesidade baseados em agentes poderiam ser mais úteis se levassem em consideração as evidências da biologia, da ciência do comportamento e da psicologia para compreender melhor o desenvolvimento e a progressão da obesidade.

Multimorbidade. Embora a multimorbidade tenha se tornado a condição crônica mais comum entre a população idosa (com 65 anos ou mais) nos Estados Unidos (37), faltam modelos baseados em agentes confiáveis ​​que estudem o desenvolvimento e as consequências da multimorbidade. Assim, modeladores e pesquisadores de saúde pública e médicos interessados ​​devem se esforçar para desenvolver modelos abrangentes de multimorbidade baseados em agentes, nos quais tanto as características das condições crônicas individuais quanto as possíveis interações entre essas condições de saúde sejam explicitamente capturadas.

Orientações de pesquisas futuras com objetivos específicos

Avaliação de risco. A avaliação de risco para doenças crônicas é um componente essencial da gestão da saúde da população. As ferramentas atuais de avaliação de risco dependem de modelos estatísticos padrão (por exemplo, regressão) para identificar correlações em conjuntos de dados administrativos um tanto limitados. Mesmo métodos estatísticos mais avançados, como modelagem de equações estruturais e análise de classe latente, são incapazes de capturar a não linearidade, interdependência e dinâmica comuns dos fatores de risco e desfechos de doenças entre os indivíduos que constituem uma população. Assim, uma direção de pesquisa futura promissora é usar modelos baseados em agentes para avaliar o risco de doenças crônicas e mortalidade específica por doenças. Modelos baseados em agentes capturam o desenvolvimento de doenças crônicas como um resultado emergente de um conjunto de fatores, incluindo crenças de saúde, normas sociais, comportamentos de estilo de vida, adesão à medicação e biomarcadores, que muitas vezes mudam estocasticamente, dinamicamente e interativamente. Conforme demonstrado em Li et al, um modelo de doença cardiovascular baseado em agente pode ser usado para avaliar o risco de uma população de interesse e, potencialmente, pode se tornar uma parte essencial do gerenciamento da saúde da população (28).

Análise de custo-efetividade. A maioria das análises de custo-efetividade baseadas em modelos são baseadas em modelos de Markov. No entanto, os modelos de Markov foram criticados por terem muitas limitações e suposições inerentes que podem tornar os resultados enganosos (38). Exemplos de limitações para os modelos de Markov são sua incapacidade de modelar populações heterogêneas (ou seja, com um conjunto de características da população) ou de contabilizar a dependência de estados anteriores do sistema. Alguns estudos demonstraram que a modelagem baseada em agentes pode superar algumas limitações dos modelos de Markov e fornecer aos tomadores de decisão mais flexibilidade no estudo do custo-efetividade de uma determinada intervenção para prevenir doenças crônicas (39,40). No entanto, os pesquisadores não aproveitaram totalmente o poder de modelagem dos modelos baseados em agentes & mdash, como capturar interações populacionais e integrar dados em nível individual & mdash para melhorar a precisão e credibilidade da análise de custo-efetividade.

Embora a modelagem baseada em agentes seja uma abordagem poderosa para estudar condições crônicas de saúde, ela continua sendo uma ferramenta subutilizada entre pesquisadores em medicina e saúde pública que estão interessados ​​na prevenção e gerenciamento de doenças crônicas. Fornecemos exemplos de aplicações de modelagem baseada em agentes nas áreas de diabetes, doenças cardiovasculares e obesidade. O uso mais amplo da modelagem baseada em agentes tem o potencial de fornecer novos insights nas áreas de gestão da saúde da população, tomada de decisões médicas e formulação e avaliação de políticas de saúde.


Considerações finais

O estudo de patógenos intracelulares em macrófagos do peixe-zebra levou a novos insights mecanísticos que estão inspirando novas estratégias terapêuticas dirigidas ao hospedeiro (Tabela 1). As possibilidades de imagem em tempo real no peixe-zebra também serão muito úteis para elucidar os mecanismos subjacentes aos processos de migração de macrófagos, como já foi demonstrado pelo estudo de neutrófilos no sistema larval (Sarris et al., 2012 Henry et al., 2013 Shelef et al., 2013). Uma questão muito relevante tanto para doenças infecciosas quanto para a biologia do câncer diz respeito à presença de diferentes subtipos de macrófagos pró e antiinflamatórios no peixe-zebra. Macrófagos classicamente ativados (M1) e alternativamente ativados (M2), semelhantes aos fenótipos de macrófagos de mamíferos, foram identificados em diferentes espécies de peixes (Forlenza et al., 2011). Foi sugerido que diferentes subtipos de macrófagos já podem estar presentes nas larvas iniciais do peixe-zebra, mas isso ainda precisa ser investigado (Feng et al., 2010). Os estágios larvais iniciais, que são perfeitamente adequados para imagens e para intervenções genéticas e farmacológicas, podem fornecer muitas informações sobre os mecanismos de sobrevivência intracelular de patógenos, conforme demonstrado pelos estudos aqui discutidos. Os estágios larvais iniciais também são muito úteis para estudar a resposta da microglia a lesões ou infecções cerebrais, contribuindo para uma compreensão mais profunda do papel desses macrófagos especializados em doenças neurodegenerativas (Sieger et al., 2012 Sieger e Peri, 2013). Estudar a função de apresentação de antígeno de macrófagos e DCs em estágios posteriores de desenvolvimento está se tornando cada vez mais viável devido aos avanços nas tecnologias para gerar linhas mutantes estáveis ​​(Clark et al., 2011 Blackburn et al., 2013 Kettleborough et al., 2013). As interações dinâmicas entre macrófagos e neutrófilos que estão emergindo de estudos recentes em peixes-zebra são de considerável interesse para estudos futuros (Ellett et al., 2011 Yang et al., 2012 Elks et al., 2013). O uso do modelo de peixe-zebra já forneceu insights sobre o na Vivo relevância dos mecanismos de defesa intracelular, como produção de ROS e RNS e autofagia. Esperamos que o uso futuro deste modelo poderoso continue a fazer contribuições importantes para a compreensão da imunidade inata e das estratégias de virulência que os patógenos usam para subverter as defesas inatas do hospedeiro.


Funções de um hormônio

Hormônios em Animais

o sistema neuroendócrino é um arranjo complexo de células em animais que podem transmitir mensagens por meio de hormônios. Desde o momento da concepção até o momento da morte, diferentes hormônios afetam o corpo e alteram seu desenvolvimento e curso. Esses sinais químicos operam em vários níveis nos animais.

Uma resposta hormonal em animais começa com a entrada para os sistemas sensoriais. Luz, toque, cheiro, sabor e outras entradas físicas são processadas pelo sistema nervoso central. O cérebro decide o que fazer com essas entradas com base na genética e em experiências anteriores. Em resposta às entradas, o cérebro envia um sinal para o hipotálamo, o centro de processamento central para instruções hormonais. Para obter instruções que precisam ser entregues rapidamente, o hipotálamo entra em contato com o glândula pituitária posterior através de conexões nervosas. Esses impulsos sinalizam à hipófise posterior para liberar rapidamente um hormônio. As artérias dentro da glândula transportam os hormônios liberados diretamente através do sangue para os tecidos para os quais se destinam.

Embora existam centenas de reações causadas por uma cascata hormonal, existem apenas algumas ações diferentes causadas pelos hormônios em um nível bioquímico. Muitos hormônios se ligam a proteínas de superfície, que se estendem através da membrana celular. A proteína então muda de forma, causando uma mudança conformacional no interior da célula também. Esta mudança pode ativar um segundo mensageiro, que leva a mensagem a outro ponto da célula. Outros hormônios passam pela membrana celular e ativam um processo no citosol ou viajam até o envelope nuclear para entregar uma mensagem sobre a taxa de transcrição.

Existem centenas de sinais diferentes que podem ser ativados pelo sistema hormonal. Hormônios diferentes ativam sistemas diferentes. Os hormônios esteróides, por exemplo, ativam a transcrição de genes e regulam as enzimas criadas a partir dos genes. A vitamina D, um hormônio e vitamina, regula o cálcio no sangue e nos ossos. Outros sinais podem ativar enzimas já presentes na célula-alvo, ativando rapidamente um processo metabólico. Neurotransmissores são uma forma especial de hormônios, que viajam apenas curtas distâncias entre os neurônios. Os animais também têm hormônios especiais chamados Feromônios que eles liberam no meio ambiente para estimular comportamentos em outros animais. Esses hormônios podem ser sexuais, territoriais ou instrucionais.

Hormônios em plantas

Muito parecido com os animais, as plantas têm muitos hormônios diferentes que controlam seus ciclos de vida e desenvolvimento. Existem vários grupos de hormônios vegetais, incluindo o auxinas, giberelinas e etileno, entre outros. Os hormônios vegetais são estudados há muito tempo, como meio de modificar e manipular o crescimento das plantas. Alguns hormônios vegetais foram desenvolvidos artificialmente, para uso em plantações comerciais. Por exemplo, os tomates são frequentemente amadurecidos através da liberação do hormônio vegetal etileno. Isso garante que todos os tomates estejam prontos para serem colhidos ao mesmo tempo. Isso permite que as máquinas comerciais processem campos inteiros de forma rápida e fácil ao mesmo tempo. A auxina e hormônios relacionados são usados ​​para promover o enraizamento e desenvolver culturas de tecidos. Esse hormônio também inibe o crescimento de muitas plantas adultas e pode atuar como um assassino de ervas daninhas.

As plantas também possuem hormônios que vêm de uma variedade de moléculas iniciais. Na verdade, um hormônio do brassinolidos família se assemelha aos hormônios esteróides animais, como a testosterona. Outros, como hormônios do giberelina família, têm centenas de formas diferentes e não se parecem claramente com um hormônio animal conhecido. Versões sintéticas de muitos desses hormônios foram criadas em laboratório, de modo que seus efeitos e composição pudessem ser estudados com mais facilidade.

Por meio desse processo, verificou-se que as plantas desenvolveram muitas vias que usam um determinado hormônio como sinal entre as plantas. As plantas atacadas por gafanhotos podem liberar um hormônio que sinaliza às plantas vizinhas para prepararem suas defesas. Isso é muito semelhante ao modo como os animais se comunicam com os feromônios.


Público-alvo e objetivo do pacote

O público do pacote DSAIDE são indivíduos interessados ​​em compreender a disseminação e o controle de doenças infecciosas no nível da população a partir de sistemas dinâmicos e perspectiva de modelagem. O pacote foi originalmente construído para complementar um curso sobre epidemiologia de doenças infecciosas de uma perspectiva de sistemas dinâmicos. No entanto, a documentação contida no DSAIDE se esforça para ser detalhada e independente o suficiente para permitir que um aluno motivado use o DSAIDE e aprenda os tópicos cobertos pelo pacote por conta própria. Quaisquer lacunas de conhecimento podem ser preenchidas lendo as referências fornecidas. Para alunos mais avançados que se sentem confortáveis ​​com algum nível de codificação, o pacote pode ser usado conforme descrito em “Nível 2” e “Nível 3” abaixo, sozinho ou como complemento de um curso sobre modelagem de doenças infecciosas.


3. Evolução de novos produtos de intervenção e sequência das fases de estudo

Muitos produtos de intervenção, especialmente medicamentos e vacinas, provavelmente se originam de pesquisas básicas em laboratórios. Esses produtos devem passar por uma longa série de testes, antes que possam ser considerados para uso nos tipos de testes de campo que são o foco deste livro. Antes de qualquer uso humano, um novo produto será testado em laboratório quanto à sua atividade e toxicidade em diversos em vitro e sistemas de teste em animais. Se passar por esses estágios com sucesso, estudos de segurança, toxicidade e atividade podem ser realizados em um pequeno número de voluntários humanos, com monitoramento clínico cuidadoso. Uma série de estudos adicionais, cada um incluindo um número crescente de assuntos, deve ser realizada antes que um novo produto possa ser introduzido para uso generalizado. Os ensaios em humanos geralmente passam por uma série de fases & # x02018 & # x02019 sequenciais de tamanho progressivamente crescente para estabelecer primeiro a segurança e o modo de ação e, em seguida, em fases posteriores, a eficácia contra a (s) doença (s) alvo e a segurança em um número maior de assuntos.

3.1. Estudos clínicos: Fases I a IV

Os estudos de Fase I são ensaios exploratórios em humanos e podem envolver a administração de doses pequenas, e depois maiores, do produto do estudo a um pequeno número de sujeitos humanos saudáveis ​​(dez a 50) para coletar dados preliminares sobre a farmacocinética do produto e # x02019s (para onde o produto e seus metabólitos vão dentro do corpo e em quais concentrações) e farmacodinâmica (o que a droga faz no corpo). Esses estudos podem ajudar a estabelecer a dosagem e a frequência seguras e necessárias para ter um efeito. Esses ensaios são projetados para fazer uma avaliação inicial da segurança e tolerabilidade do medicamento ou vacina em um pequeno número de voluntários, geralmente saudáveis.

Os testes de Fase II são conduzidos para produtos que não mostraram problemas de segurança significativos nos testes de Fase I. Eles envolvem um número cada vez maior de participantes (por exemplo, inicialmente dezenas de indivíduos, mas os estudos posteriores podem envolver centenas) e são projetados para avaliar o quão bem a intervenção funciona (drogas terapêuticas envolveriam estudos em pacientes, enquanto as vacinas seriam avaliadas quanto à imunogenicidade em voluntários saudáveis), bem como verificar a segurança em um maior número de voluntários saudáveis ​​(vacinas) ou em pacientes (medicamentos terapêuticos). Os ensaios de fase II também podem ser planejados para avaliar quais doses e o número de doses da intervenção devem ser administrados e quais devem ser os intervalos entre as doses. Normalmente, um produto será avaliado em uma série de ensaios de Fase II diferentes, avaliando seu desempenho em diferentes circunstâncias, por exemplo, uma vacina contra malária pode ser inicialmente testada em adultos, mas depois testada em grupos progressivamente mais jovens até ser testada na população-alvo final de bebês.

Os estudos de fase III têm como objetivo fornecer uma avaliação definitiva da eficácia da intervenção em relação ao (s) resultado (s) primário (s) de interesse. Eles também fornecem dados de segurança em um grupo maior de assuntos. Esses ensaios geralmente envolvem um grande número de indivíduos (por exemplo, 1000 & # x020133000 ou mais) e são estudos conduzidos para produzir as evidências de eficácia e segurança exigidas para enviar um produto a uma autoridade de licenciamento. Por esse motivo, às vezes são chamados de testes & # x02018pivotais & # x02019.

Os estudos de Fase IV são realizados após a intervenção ter se mostrado eficaz nos estudos de Fase III e são conduzidos para avaliar a segurança e eficácia de uma intervenção quando usada em condições de serviço de saúde de rotina, ou perto dessas condições (em vez de em circunstâncias especiais de um ensaio controlado). Quando envolvem um produto regulamentado, como um medicamento ou vacina, geralmente são estudos pós-registro ou pós-licenciamento. Questões de segurança que são importantes, mas que surgem em uma proporção relativamente pequena de indivíduos, só podem se tornar aparentes por meio dos estudos de Fase IV, uma vez que haja um uso generalizado de uma intervenção. Os estudos de Fase IV às vezes assumem a forma de ensaios randomizados em que a segurança e a eficácia são avaliadas pela comparação dos resultados da administração do produto a alguns indivíduos ou comunidades, mas não a outros (alocados aleatoriamente). However, such trials may be difficult to conduct, once a product has been licensed by the national regulatory authority, and then non-randomized assessments must be made, such as through �ore versus after studies’ or case-control investigations. Many trials of strategies of how best to use drugs or vaccines can also be considered as Phase IV studies, such as a comparison of intermittent preventive therapy (IPT) using anti-malarial drugs given to all young children, compared to teaching their mothers to recognize and treat their children if they have possible falciparum malaria.

The main focus of the book will be on large-scale Phase III trials conducted ‘in the field’ (i.e. outside clinical facilities), but there is also a specific chapter on Phase IV studies (see Chapter 22).

Although similar terms are often used for the ‘phase’ of trials conducted to test the effectiveness or efficacy of interventions that do not use an investigational product, such as behaviour change interventions or incentives, these have much less well-defined, or universally agreed, phases, and it is not uncommon for the first RCT of such an intervention to be the equivalent of a Phase III trial of a drug or vaccine.

3.2. Registration of new interventions

Legal registration procedures are mandated in most countries before a drug or vaccine can be put into general use, and these procedures normally require documentation of the safety and efficacy of the intervention, based on RCTs involving many hundreds of subjects. Further guidance on the rules and regulations for assessing the safety and efficacy of products for use in human beings can be found at the website of the US Food and Drug Administration (<http://www.fda.gov>).

3.3. ‘Proof of principle’ trials

The purposes of field trials may change as experience with an intervention accumulates. Sometimes, particularly in early trials of a new intervention, the purpose of the study is analytic to demonstrate an effect or to establish a principle, with little consideration as to whether the intervention is practicable at the population level for disease control. An example might be the use of a malaria vaccine that must be administered monthly to be effective. Such studies are sometimes called 𠆎xplanatory’ or ‘proof of principle’ trials (Schwartz and Lellouch, 1967). Once an effect against the disease under study has been demonstrated, there might then be greater impetus to develop new formulations of the intervention or different schedules that would be more practicable for application in a disease control programme. Subsequent, and generally larger, trials are conducted, in which the purpose is to establish the benefit of an intervention applied under the circumstances of general use. These studies are often called ‘pragmatic’ trials (Schwartz and Lellouch, 1967).

3.4. Trials of intervention delivery strategies

Although new products developed through basic science research may serve as the impetus for field trials, some interventions or intervention strategies are developed directly as a result of field studies and experience such as a vaccine strategy for smallpox eradication and the use of tsetse fly traps for the control of trypanosomiasis transmission. Thus, trials may be needed not only of the product itself, but also of the way that product is used or delivered. Trials like these would involve intervention ‘packages’ which might include, for example, the same drug or vaccine, but provided with different educational approaches or delivery methods. Sometimes, an intervention that has been shown to be effective must be added into an ongoing disease control programme that involves other kinds of interventions. For example, it is expected that, when effective malaria vaccines become available, they will be added to other malaria control methods, based on a combination of vector control, case finding, and treatment strategies. Further studies of how best to integrate these interventions into an overall strategy will have to be worked out. In addition, policy and planning decisions about disease control will have to be guided by appropriate cost-effectiveness analyses.


Could murder be modeled as an infectious disease? - Biologia

NIAID conducts and supports clinical trials evaluating therapies and vaccine candidates against severe acute respiratory syndrome coronavirus type 2 (SARS-CoV-2), the virus that causes COVID-19.

The NIAID Strategic Plan for COVID-19 Research details the institute’s priorities for controlling and ultimately ending the spread of the novel coronavirus (SARS-CoV-2) and the disease it causes (COVID-19).

NIAID's cloud-based, secure data platform enables sharing of anonymous patient-level clinical data to help generate new knowledge to treat and prevent infectious diseases such as COVID-19.

NIAID’s research program to develop safe and effective antivirals to combat SARS-CoV-2 will also build sustainable platforms for targeted drug discovery and development of antivirals against viruses with pandemic potential.


Assista o vídeo: I Jornada sobre Segurança do Paciente 1º Dia (Fevereiro 2023).