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Artigo de investigação
* These authors contributed equally
Este protocolo descreve um fluxo de trabalho integrado de bioinformática e aprendizado de máquina para identificar biomarcadores de piroptose estratificados por idade na síndrome de desconforto respiratório agudo (SDRA), juntamente com uma metodologia in vivo usando um modelo de ratos induzido por LPS para validar experimentalmente a eficácia preliminar da energia espectral, da água e da radiação no infravermelho distante.
A síndrome de desconforto respiratório agudo (SDRA) é um distúrbio inflamatório pulmonar potencialmente fatal, com alta morbidade e mortalidade, no qual a piroptose se tornou um mecanismo patogênico fundamental. Considerando que diferenças imunológicas e moleculares relacionadas à idade podem influenciar a piroptose e a resposta terapêutica, este estudo teve como objetivo identificar biomarcadores associados à piroptose específicos da idade e avaliar o potencial terapêutico da água de energia espectral (SEW) combinada com radiação infravermelha distante (FIR). O fluxo de trabalho abrangente do protocolo abrange processamento de conjuntos de dados transcriptômicos, estratificação etária, aprendizado de máquina e análise de infiltração imunológica para identificar genes centrais específicos de idade. Essa fase computacional é seguida por validação experimental in vivo usando um modelo ARDS induzido por LPS, empregando avaliação histológica, ELISA e Western blotting para avaliar rigorosamente a intervenção SEW+FIR e verificar a expressão gênica central. Dezesseis genes associados à piroptose foram identificados, entre os quais AXL e GSDME foram predominantemente associados à gravidade do SDRA em pacientes mais velhos, enquanto o SPP1 foi mais relevante em indivíduos mais jovens. Assinaturas imunes distintas foram observadas, com enriquecimento e imunossupressão de macrófagos M2 em pacientes mais velhos, contrastando com ativação pró-inflamatória em pacientes mais jovens. Análises funcionais implicaram esses genes em vias metabólicas, inflamatórias e reguladoras do sistema imunológico. In vivo, o tratamento SEW+FIR aliviou a lesão pulmonar, suprimiu a produção de citocinas inflamatórias (IL-1β, IL-18, IL-6, TNF-α) e modulou a expressão de AXL, GSDME e SPP1. Coletivamente, esses achados destacam diferenças dependentes da idade nos mecanismos relacionados à piroptose no SDRA e identificam AXL, GSDME e SPP1 como candidatos preliminares a biomarcadores que justificam validação clínica adicional. No modelo experimental murino atual, o SEW+FIR demonstrou efeitos protetores ao aliviar a inflamação sistêmica e modular a sinalização relacionada à piroptose, fornecendo suporte fundamental in vivo para seu potencial como estratégia auxiliar não farmacológica.
Lesão pulmonar aguda (LI)/síndrome de desconforto respiratório agudo (SDRA) é uma doença respiratória grave caracterizada por início agudo de hipoxemia severa e edema pulmonar não cardiogênico, resultante principalmente de dano alveolardifuso 1. Pode ser desencadeado por uma variedade de insultos pulmonares e extrapulmonares. As causas pulmonares incluem pneumonia infecciosa, aspiração de conteúdo gástrico e trauma torácico severo, enquanto gatilhos extrapulmonares surgem de respostas inflamatórias sistêmicas secundárias a insultos não pulmonares, como sepse, pancreatite, trauma não torácico, queimaduras graves, transfusão massiva e lesão por reperfusão após transplante pulmonar outromboctomia 1,2. Apesar dos avanços no cuidado de apoio, o SDRA continua sendo um grande desafio clínico na medicina de cuidados críticos, com altas taxas de morbidade e mortalidade em todoo mundo 3. Portanto, compreender a patogênese da ALI/SDRA é crucial para desenvolver tratamentos eficazes.
A pirooptose, uma forma inflamatória de morte celular programada que tem sido amplamente caracterizada no contexto da supressão tumoral e terapiasoncológicas 4, é agora reconhecida como um ator fundamental na fisiopatologiada SDRA 5. Diferentemente da apoptose, a piroptose é mediada pela ativação do inflamassoma e subsequente clivagem da gasdermina D (GSDMD), levando à formação de poros de membrana, lise celular e liberação de citocinas pró-inflamatórias como interleucina-1β (IL-1β) e interleucina-18 (IL-18)6. Na SDRA, a ativação excessiva da piroptose em macrófagos alveolares, células epiteliais e endoteliais contribui para uma resposta inflamatória exagerada, rompimento da barreira alveolar-capilar, edema pulmonar e progressão dahipoxemia 7. Evidências crescentes sugerem que direcionar reguladores-chave na via da piroptose pode representar uma estratégia inovadora para atenuar a inflamação e melhorar os resultados clínicos noARDS 8,9. No entanto, permanece uma lacuna crítica de conhecimento sobre o impacto do envelhecimento — um determinante-chave da suscetibilidade e prognóstico ao SDRA — no cenário piropótico. Estudos atuais frequentemente tratam o SDRA como uma condição monolítica, ignorando o potencial de fatores moleculares específicos de idade que podem ditar respostas terapêuticas personalizadas.
Nos últimos anos, a aplicação de novas intervenções biofísicas e materiais funcionais avançados — como emissores de radiação SEW e do infravermelho distante (FIR) — ganhou força como estratégias não farmacológicas para modular respostas imunes e suprimir ainflamação 10,11. Essas terapias foram relatadas como potenciadoras da proliferação e atividade fagocítica de leucócitos, redução do edema tecidular e mitigação de distúrbios microcirculatórios induzidos por endotoxinas — incluindo adesão leucocytar, agregação de eritrócitos, ativação plaquetária e lesãoendotelial 12,13,14. Em ratos ARDS induzidos por lipopolissacarídeos (LPS), o tratamento combinado SEW e FIR reduziu significativamente os níveis de IL-1β e IL-18 — os efetores característicos a jusante da cascata piroptótica — tanto no fluido sérico quanto no líquido de lavagem broncoalveolar (BALF). Essas evidências sugerem fortemente que os efeitos protetores do SEW+FIR podem ser mediados pela supressão da morte celular causada pelo inflamasoma. Além disso, o SEW, quando aplicado de forma independente ou como meio solvente, foi constatado que reduz os níveis de expressão da interleucina-8 (IL-8) e do fator de necrose tumoral α (TNF-α), enquanto eleva os níveis de expressão da interleucina-4 (IL-4) e da interleucina-10 (IL-10) no soro sanguíneo e melhora danos histopatológicospulmonares 15,16,17,18.
Com base nessas observações, hipotetizamos que a eficácia terapêutica combinada de SEW e FIR (SEW+FIR) no SDRA depende de sua capacidade de modular vias piropóticas específicas de idade, restaurando assim a homeostase imune pulmonar de maneira direcionada. Atualmente, o principal suporte do manejo do SDRA depende da ventilação mecânica e de agentes farmacológicos limitados, como corticosteroides, que frequentemente apresentam riscos de lesão pulmonar induzida por ventilador ou imunossupressãosistêmica 19. Comparado a essas terapias convencionais, o SEW+FIR oferece uma alternativa não invasiva e não farmacológica que pode atenuar com segurança cascatas inflamatórias em estágio inicial sem toxicidade secundária para órgãos. Na prática, esse protocolo é mais adequado como uma intervenção complementar precoce para SDRA leve a moderada. Sua principal limitação é que sua eficácia em SDRA fibrótica grave e em estágio avançado ainda não é comprovada, e ele não pode substituir medidas essenciais de suporte vital em um ambiente de cuidados críticos. Para testar nossa hipótese, fomos pioneiros em um pipeline integrado que conecta o perfil transcriptômico estratificado por idade e o aprendizado de máquina com validação vivo. Essa abordagem não apenas identifica AXL, GSDME e SPP1 como novos alvos terapêuticos específicos para a idade, mas também fornece a primeira evidência mecanicista do potencial clínico do SEW+FIR como uma intervenção não farmacológica de precisão para SDRA.
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Todos os procedimentos experimentais com animais foram rigorosamente realizados de acordo com as diretrizes aprovadas pelo Comitê de Bem-Estar e Ética Experimental Animal do Hospital Dongzhimen, Universidade de Medicina Chinesa de Pequim (Aprovação nº 19-54), antes do início do estudo.
Fonte de dados e processamento de dados
Dois conjuntos de dados de expressão gênica (GSE89953 e GSE116560) foram recuperados do banco de dados Gene Expression Omnibus (GEO) 20. O conjunto de dados GSE89953, que inclui dados transcriptômicos de macrófagos alveolares inteiros de pacientes com SDRA de diferentes faixas etárias, foi utilizado para análise de expressão diferencial e de rede. O conjunto de dados GSE116560, que inclui informações clínicas como o status da ventilação mecânica, foi utilizado para aprendizado de máquina e modelagem prognóstica. Além disso, 608 genes associados à piroptose foram extraídos de um banco de dados abrangente de anotação genética humana, utilizando uma pontuação de correlação maior que 1 como critério de triagem. Os dados de expressão gênica foram normalizados usando o pacote limma em R. Número do ensaio clínico: não aplicável.
Identificação de DEGs
Os pacientes no conjunto de dados GSE89953 foram estratificados em dois grupos etários: idade baixa (<45 anos) e idade avançada (≥45 anos). Esse corte foi selecionado com base em evidências epidemiológicas que sugerem que a idade mediana de início da SDRA é aproximadamente 45anos e 21 anos. Para garantir a robustez desse limiar, análises de sensibilidade foram realizadas usando cortes de idade alternativos (50 e 55 anos). Essas análises demonstraram padrões consistentes na identificação de genes centrais e no agrupamento de módulos, validando estatisticamente o corte de 45 anos para análises subsequentes. O conjunto de dados foi normalizado usando o pacote limma em R. Genes diferencialmente expressos (DEGs) entre grupos etários foram identificados usando modelagem linear com moderação empírica de Bayes. Genes com valor P ajustado < 0,05 e |log₂ de dobra varia| ≥ 0,5 foram considerados DEGs estatisticamente significativos. Gráficos vulcânicos e mapas de calor foram gerados para visualizar DEGs usando o pacote ggplot2 em R.
Identificação gênica associada à piroptose e análise de enriquecimento
Genes relacionados à piroptose foram recuperados do banco de dados de anotação genética usando a palavra-chave "pirooptose". A interseção entre DEGs e genes associados à piroptose foi definida como genes relacionados à piroptose (DEPGs) expressos diferencialmente. Análises de enriquecimento de vias de DEPGs pela Gene Ontology (GO) e pela Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) foram realizadas usando o pacote clusterProfiler em R22. As categorias de Processo Biológico (BP), Componente Celular (CC) e Função Molecular (MF) foram anotadas, e o escore Z ≥ 1 e os valores de P ajustados < 0,05 foram considerados significativos.
Análise ponderada de redes de coexpressão gênica (WGCNA)
Para identificar módulos gênicos associados à piroptose, o WGCNA foi realizado usando o pacote WGCNA R. Uma rede com sinalização foi construída usando uma potência de limiar suave (β) de 26 para garantir a topologia livre de escala23. Os módulos foram identificados por meio do algoritmo de corte em árvore dinâmica, com tamanho mínimo de módulo de 30, divisão profunda de 2 e limiar de fusão (altura de corte) de 0,25. A correlação entre os próprios genes dos módulos e as características de piroptose foi calculada. A análise de variação de conjuntos gênicos (GSVA) foi realizada em módulos selecionados usando conjuntos geneáticos característicos baixados do MsigDB24,25.
Aprendizado de máquina
O conjunto de dados GSE116560 foi dividido em grupos de idade alta e baixa usando 45 anos como cutoff, e ambos os grupos foram analisados usando algoritmos de aprendizado de máquina. A análise de regressão do Operador de Menor Encolhimento Absoluto e Seleção (LASSO) foi implementada usando o pacote glmnet (versões 4.1-2) em R, com o parâmetro de penalidade ótimo (λ) determinado por validação cruzada de 10 vezes (critério 1-SE). Para o algoritmo Random Forest (RF), 500 árvores (ntree = 500) foram construídas, e o número de características amostradas em cada divisão (mtry) foi definido para a raiz quadrada do número total de preditores para garantir a estabilidade do modelo. Genes sobrepostos de ambos os métodos foram definidos como genes de assinatura específicos de idade.
Construção e avaliação de modelos diagnósticos
Um modelo diagnóstico de predição foi construído com base nos genes de assinatura identificados. A regressão logística foi empregada para desenvolver o modelo, e um nomograma foi criado para visualizar seu poder preditivo. O desempenho do modelo foi avaliado usando uma curva de característica operacional do receptor (ROC), e a área sob a curva (AUC) foi calculada para avaliar sua precisão diagnóstica. A validação interna era realizada via reamostragem bootstrap. Uma avaliação adicional da estabilidade do modelo e utilidade clínica foi realizada utilizando gráficos de calibração e análise de curvas de decisão (DCA).
Análise de infiltração imune
A composição das células imunes em grupos de idade avançada e baixa foi estimada usando o algoritmo CIBERSORT baseado na matriz de assinatura LM22. As proporções relativas de 22 tipos de células imunes foram comparadas entre os grupos. A expressão diferencial dos genes hub entre subconjuntos de células imunes foi analisada usando dados de amostra única e visualizada em mapas de calor e histogramas.
Análise de enriquecimento de conjuntos gênicos (GSEA)
O GSEA foi realizado separadamente em genes hub dos grupos de idade alta e baixa. A Análise de Enriquecimento de Conjuntos Genéticos (GSEA) foi realizada utilizando os conjuntos de genes da Enciclopédia de Genes e Genomas de Kyoto (KEGG). Os genes foram classificados com base na relação sinal-ruído (ou Mudança de dobra) entre grupos de alta e baixa expressão. As pontuações de enriquecimento e enriquecimento normalizado (NES) foram então calculadas usando 1.000 permutações para identificar vias significativamente enriquecidas. Vias com taxa de falsa descoberta (FDR) inferior a 0,25 e valor nominal de P inferior a 0,05 foram significativamente enriquecidas. Essa análise foi então usada para inferir as vias biológicas que podem ser reguladas por cada gene central.
Animais experimentais
Dezoito ratos Dawley SPF (com idades de 6 a 7 semanas, 180 g ± 10 g) foram utilizados neste estudo. Informações detalhadas sobre fornecedores estão listadas na Tabela de Materiais.
Reagentes e instrumentos
Dispositivos de preparação de água tratada por campo eletromagnético e instrumentos de emissão no infravermelho distante foram utilizados para intervenções experimentais para fornecer energia espectral de água (SEW) e radiação no infravermelho distante (FIR), respectivamente. Lipopolissacarídeo (LPS) foi usado para modelar a SDRA. Os níveis de citocinas (IL-1β, IL-18, IL-6, TNF-α) foram quantificados usando kits ELISA específicos. Os níveis de expressão proteica (AXL, SPP1, Caspase-3, GSDME, GAPDH) foram avaliados usando anticorpos primários específicos e anticorpos secundários conjugados com HRP correspondentes. O processamento e análise da amostra foram realizados usando equipamentos laboratoriais padrão, incluindo um biomicroscópio, um micrótomo, uma centrífuga de alta velocidade, um freezer de ultra-baixa temperatura e um leitor de microplacas. Detalhes completos de todos os reagentes, anticorpos e instrumentos, juntamente com seus respectivos fabricantes, são fornecidos na Tabela de Materiais.
Agrupamento e modelagem de animais
Dezoito ratos Sprague-Dawley foram aleatoriamente designados para os grupos Controle, Modelo e SEW+FIR, com seis ratos por grupo. Cada grupo era pesado e documentado diariamente. O grupo SEW+FIR recebeu terapia FIR (comprimento de onda 4 μm–14 μm, distância de irradiação de 20 cm da superfície dorsal) por 20 minutos diários em ambiente com temperatura controlada (22 °C ± 2 °C), enquanto simultaneamente recebia SEW em uma dose de 1 mL/100 g/dia por gavageoral 7. Água destilada foi administrada por via oral aos grupos Controle e Modelo em uma dose equivalente de 1 mL/100 g/d. Água destilada e SEW foram administradas uma vez ao dia por 7 dias após aquecimento em banho morno a 60 °C. No sétimo dia, 6 horas após a alimentação, os grupos Modelo e SEW+FIR foram injetados com solução LPS em dose de 2 mg/kg em peso através da veia caudal, enquanto o grupo controle foi tratado com 0,9% de soro fisiológico em uma dose de 2 mg/kg em peso. A técnica de modelagem foi considerada um método maduro e estável para induzir uma resposta inflamatória sistêmica com uma única injeção de LPS pela veia caudal. O tecido pulmonar da patologia pulmonar nos grupos modelados foi consistente com as características deSDRA 25. Checkpoint: A indução bem-sucedida do SDRA é indicada por letargia visível, taquipneia e uma redução de ~10% do peso corporal dentro de 16 horas apósa injeção e 26.
Coleção de indicadores relacionados a ratos
Dezesseis horas depois, os três grupos foram injetados intraperitonealmente com 3% de sódio pentobarbital em uma dose de 30 mg/kg de peso corporal para induzir anestesia. CRÍTICO: A profundidade da anestesia deve ser estritamente confirmada pela perda do reflexo de retirada do pedal antes de qualquer intervenção procedimental. Além disso, protocolos rigorosos de biossegurança foram mantidos; todos os materiais contaminados com LPS, fluidos biológicos e carcaças de animais foram descartados em recipientes designados para resíduos biohazardos para a incineração adequada. Cinco mililitros de sangue foram coletados da aorta abdominal em tubos estéreis, e o soro foi isolado por centrifugação a 1.000 x g durante 20 minutos a 4 °C. O soro foi então armazenado a −80 °C para análise posterior. Após toracotomia e ligadura do hilo pulmonar direito, o líquido de lavagem broncoalveolar (BALF) foi obtido ao lavar o pulmão esquerdo três vezes com soro salino fosfatado tamponado pré-resfriado (PBS) por meio de cânula endotraqueal. O BALF foi então centrifugado a 1.000 x g por 10 minutos a 4 °C, e o sobrenadante foi armazenado a −80 °C. O lobo superior do pulmão direito foi removido e limpo com solução fisiológica fria para remover o sangue. Nove volumes de soro fisiológico foram adicionados em relação ao peso do tecido, e a amostra foi triturada em um banho de gelo usando tesoura oftálmica. Um homogeneado de tecido pulmonar de 10% foi preparado usando um homogeneizador, seguido por centrifugação a 700 x g por 15 minutos a 4 °C. O sobrenadante foi coletado e armazenado a −80 °C para análise bioquímica adicional. Além disso, uma porção do tecido pulmonar direito de cada rato foi fixada em paraformaldeído a 4% para exame histológico.
Indicadores de observação e métodos de detecção
O lobo inferior do pulmão direito foi processado usando embedding padrão, corte de tecido, descerado, coloração por HE, separação de cor, desidratação e vedação de filme após fixação em paraformaldeído a 4%. Os tecidos pulmonares de cada grupo apresentaram alterações patológicas observadas sob um microscópio óptico.
Anomalias patológicas na arquitetura alveolar e no septo, grau de infiltração celular inflamatória, hiperemia e edema capilar pulmonar foram identificadas sob microscópio óptico. O Departamento de Patologia da Universidade de Medicina Chinesa de Pequim auxiliou na observação. A pontuação histológica de lesão pulmonar foi calculada para avaliar a lesão pulmonar da seguinte forma: sem lesão = 0, lesão em menos de 25% do campo = 1, lesão em 25–50% do campo = 2, lesão em 50–75% do campo = 3, e lesão em mais de 75% do campo = 4. Dez campos foram selecionados aleatoriamente e avaliados por pesquisadores cegos para o agrupamento.
O ELISA foi realizado em amostras previamente coletadas no supernadante BALF, homogeneado de tecido pulmonar e soro sanguíneo, conforme as instruções do fabricante. Brevemente, as amostras foram incubadas em poços pré-revestidos a 37 °C por 90 minutos. Após lavagem cinco vezes com tampão de lavagem, anticorpos biotinilados de detecção (diluição 1:100) foram aplicados por 60 minutos a 37 °C. Após outra etapa de lavagem, foi adicionado conjugado HRP e incubado no escuro por 30 minutos a 37 °C. Posteriormente, a absorvância foi medida a 450 nm usando um leitor de microplacas para calcular as concentrações da amostra.
A análise por Western blot foi realizada para avaliar os níveis de expressão de AXL, SPP1, caspase-1, GSDMD, caspase-3, GSDME e GAPDH em amostras de tecido pulmonar e BALF armazenadas a −80°C. As proteínas foram colhidas e lisadas conforme as instruções do Kit de Extração de Proteínas. Quantidades iguais de extratos proteicos (40 μg) foram carregadas por pista e resolvidas pelo SDS-PAGE. Os polipeptídeos foram então separados e transferidos para membranas de PVDF. As membranas foram bloqueadas com 5% de leite desnatado em TBST por 1 hora em temperatura ambiente e depois incubadas durante a noite a 4 °C com os anticorpos primários específicos (diluídos 1:1000). Após lavagem com TBST três vezes por 10 minutos cada, as membranas foram incubadas com os correspondentes anticorpos secundários conjugados com HRP (diluídos 1:5000) em solução bloqueante em temperatura ambiente por 1 hora. O GAPDH foi usado como proteína de referência interna. As bandas proteicas foram visualizadas usando um kit de quimioluminescência (ECL) aprimorado com tempo de exposição de 1 a 5 min, e os resultados foram analisados usando software de processamento de imagem. Os níveis relativos de expressão das proteínas-alvo foram calculados como a razão entre a proteína alvo e o GAPDH.
Análise estatística
Índices quantitativos foram expressos como média ± desvio padrão, e análises estatísticas foram realizadas usando software estatístico. O teste de Kruskal–Wallis, ou ANOVA unidirecional, foi usado para comparar diferenças entre vários grupos, dependendo se os dados eram normalmente distribuídos. Todas as estatísticas foram avaliadas usando um teste de hipótese bilateral. Para análises envolvendo múltiplas comparações, como expressão gênica diferencial e perfil de infiltração de células imunes, os valores de P foram ajustados usando o método da taxa de falsa descoberta de Benjamini-Hochberg (FDR). Um valor P ajustado de 0,05 ou inferior foi considerado estatisticamente significativo. Software de gráficos era usado para cartografias.
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Identificação de DEGs em diferentes faixas etárias GSE89953 e análise correspondente de enriquecimento funcional
Os dados brutos de expressão do conjunto de dados GSE89953 foram normalizados usando a função normalizeBetweenArrays no pacote limma (Figura 1A), e boxplots antes e depois da normalização confirmaram melhora na consistência entre amostras. A análise diferencial de expressão baseada na matriz normalizada identificou 228 DEGs ( <...
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O acúmulo de lesão inflamatória e desregulação imunológica é uma característica da síndrome do desconforto respiratório agudo (SDRA), levando a danos pulmonares severos e alta mortalidade. Devido à patogênese complexa e à falta de terapias eficazes, identificar alvos terapêuticos precisos é fundamental para melhorar os resultados. Evidências emergentes sugerem que a piroptose, uma forma de morte celular programada, desempenha um papel central na progressão do SDRA. Considerando que a ida...
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Os autores não têm nada a revelar.
Os autores gostariam de agradecer a todos os participantes do estudo. Os autores agradecem à AiMi Academic Services (www.aimieditor.com) pelos serviços de edição e revisão em inglês. Essa pesquisa foi financiada e apoiada pelo Projeto de Pesquisa Horizontal do Hospital Dongzhimen, Universidade de Medicina Chinesa de Pequim (HX-DZM: Nº 2017005/HX-DZM: Nº 2017019), pelo Projeto de Pesquisa da Universidade de Medicina Chinesa de Pequim (2025-JYB-JBGS-034) e pelo Programa de Pesquisa Clínica de Hospitais de Medicina Tradicional Chinesa de Alto Nível financiado pelo Governo Central (DZMG-MLZY-23004).
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| Nome | Empresa | Número de catálogo | Comentários |
|---|---|---|---|
| Anticorpo anti-AXL | Abcam | ab215205 | |
| Anticorpo anti-Caspase-3 | Abcam | ab184787 | |
| Anticorpo anti-GAPDH | Abcam | ab8245 | |
| Anticorpo anti-GSDME | Abcam | ab215191 | |
| Anticorpo anti-SPP1 | Abcam | AB307994 | |
| Biomicroscópio | OLYMPUS, Japão | BH2 | |
| Instrumento FIR | Grupo JFC de Guangdong | JF-802 | |
| IgG Anti-Coelho de Cabras e IG L (HRP) | Abcam | AB6721 | |
| GraphPad Prism 10.1.2 | GraphPad Software | - | |
| Centrífuga de alta velocidade | Thermo, EUA | Sorvall ST16R | |
| Kit IL-18 ELISA | Jiangsu Meibiao Biotechnology Co., Ltd. | MB-1735B | |
| IL-1 e beta; Kit ELISA | Jiangsu Meibiao Biotechnology Co., Ltd. | MB-1588B | |
| Kit IL-6 ELISA | Jiangsu Meibiao Biotechnology Co., Ltd. | MB-50054A | |
| ImageJ | NIH | - | |
| Lipopolissacarídeo (LPS) | Sigma, EUA | L6511 | |
| Machos de ratos Sprague Dawley com SPF (6-7 semanas) | Beijing HFK Bioscience Co., Ltd., China | SCXK (Pequim) 2019-008 (Licença) | |
| Leitor de microplacas (Flash Varioskan) | Termo Científica | Varioskan Flash | |
| Microtome | LEICA | RM2235 | |
| R software (limma, clusterProfiler, WGCNA, glmnet, randomForest) | Fundação R para Computação Estatística | - | |
| Instrumento de preparação SEW | Grupo JFC de Guangdong | JF-139 | |
| SPSS 26.0 | IBM | - | |
| Balanceamento da tabela | Shanghai Cany Precision Instruments Co., Ltd. | HC· TP11· 10 | |
| TNF-&alfa; Kit ELISA | Jiangsu Meibiao Biotechnology Co., Ltd. | MB-50051A | |
| Freezer de ultra baixa temperatura | Thermo, EUA | Série Forma 900 |