4 resultados para Insulina - Imunologia
em Universidade Complutense de Madrid
Resumo:
Esta memoria doctoral versa sobre los estudios que se realizaron para evaluar los efectos de reestructurados cárnicos (RP) enriquecidos con glucomanano y espirulina sobre crecimiento, tamaño y estructura de órganos, glucemia, insulinemia, resistencia a la insulina, metabolismo lipoproteico y estrés oxidativo en un modelo de síndrome metabólico como es la rata Zucker fa/fa. Para ello se diseñaron diferentes dietas hipersaturadas, añadidas o no con agente hipercolesterolemiante, conteniendo 15% de RP control, 15% de RP enriquecido con glucomanano o 15% de RP con glucomanano más 3 g de espirulina/kg. Los animales, de cinco semanas de edad y aproximadamente 120 g de peso, se mantuvieron en jaulas metabólicas individuales a una temperatura de 22,3 ± 1,8 2C, en ciclos de 12 horas de luz/oscuridad. Las ratas recibieron pienso estándar de crecimiento durante un periodo de adaptación de una semana a las condiciones ambientales. Posteriormente se distribuyeron en seis grupos experimentales homogéneos y se sometieron durante 7 semanas a las dietas experimentales. Al finalizar dicho periodo se procedió a su sacrificio y extracción de sangre y órganos seleccionados para su estudio...
Resumo:
La Diabetes tipo 2, forma parte del clúster de componentes que integran el Síndrome metabólico, y constituye una enfermedad tremendamente prevalente en el mundo, con disfunciones metabólicas que incrementan la morbimortalidad. Objetivo. Con la finalidad de definir las características de una población amplia de pacientes diabéticos de la Comunidad de Madrid diagnosticados por el Hospital Infanta Leonor de Madrid, su contribución al síndrome metabólico, tipo de tratamiento, años de evolución y riesgo cardiovascular, se procedió a realizar un estudio transversal en una población de 735 diabéticos, seleccionados de una base de datos de 1135 diabéticos del Servicio de Endocrinología del Hospital de los que se disponían de datos sobre edad, género, parámetros antropométricos, glucosa, hemoglobina glicosilada, lípidos, lipoproteínas, consumo de tabaco, alcohol y actividad física. En muchos de ellos también se disponía de marcadores emergentes de afectaciones relacionadas con la diabetes y la enfermedad cardiovascular como PCR-us, microalbuminuria y fibrinógeno. Descripción de la muestra. La selección se realizó garantizando confidencialidad y que todos tuvieran datos de edad, sexo, y de los marcadores clásicos, y de la mayoría de los nuevos marcadores emergentes. Como quiera que contar absolutamente con todos los marcadores en el mismo individuo supondría perder en tal selección un número no despreciable de pacientes, se procedió a respetar la selección de 735 en donde 716 tenía información de la mayoría de los marcadores. A partir de los datos primarios se calcularon los cocientes colesterol/total /HDL-c, LDL-c/HDL-c que informan del riesgo cardiovascular, el cociente molar TG/HDL-c indicativo del tamaño de las LDL, y la relación de triglicérido- glucosa como marcador de resistencia a la insulina y riesgo de síndrome metabólico. Se procedió a calcular el riesgo cardiovascular según los algoritmos del estudio Framingham...
Resumo:
El Síndrome Metabólico (SM) es un conjunto de factores de riesgo asociados con el incremento del riesgo de enfermedad cardiovascular y diabetes mellitus de tipo 2 (DM2). Dichos factores son obesidad (OB), resistencia a la Insulina (RI), hiperglucemia, dislipidemia e hipertensión (HTA) e interactúan entre sí sobre las anomalías vasculares, el estrés oxidativo, la grasa visceral, la inflamación y el cortisol en un entorno de OB y RI y bajo la influencia de las predisposiciones genéticas y condiciones ambientales, tales como hábitos de alimentación y actividad física. Según una hipótesis, la RI y la OB son los factores que más contribuyen en la manifestación de anormalidades metabólicas y las manifestaciones más tempranas del desarrollo de SM en niños. Mientras el páncreas compensa adecuadamente la RI mediante una mayor secreción de insulina, las concentraciones de glucosa en sangre se mantienen normales. Sin embargo, en algunos pacientes la capacidad de las células β del páncreas disminuye con el tiempo, lo que conduce al desarrollo de DM2. Otro factor a tener en cuenta en el diagnóstico del SM es la dislipidemia, caracterizada por el aumento de los triglicéridos (TG) y del VLDL‐colesterol, bajas cifras de HDL‐colesterol, así como por la presencia de partículas de LDL‐colesterol más pequeñas y densas de lo normal. Otro factor de riesgo de padecimiento de SM es la presión arterial elevada, que suele aparecer ligada a la presencia de OB, ya que el aumento de algunas adipoquinas que en esta se produce, entre las que se encuentran el AGE, PAI‐1, IL‐6, TNF‐α y leptina, pueden llevar a disfunción endotelial a través de la ruta del óxido nítrico. Debido a que el sobrepeso y el incremento de los valores de insulina plasmática son componentes clave del SM, es importante tener en cuenta los hábitos alimentarios y otros estilos de vida que influyen en los mismos...
Resumo:
La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad crónica caracterizada por la incapacidad del páncreas de producir insulina. Esta hormona regula la absorción de la glucosa del torrente sanguíneo por parte de las células. Debido a la ausencia de insulina en el cuerpo, la glucosa se acumula en el torrente sanguíneo provocando problemas a corto y largo plazo, como por ejemplo deterioro celular. Los pacientes con esta enfermedad necesitan controlar su glucemia (concentración de glucosa en sangre) midiendo la misma de forma regular e inyectándose insulina subcutánea de por vida. Para conocer la glucemia se pueden utilizar Monitores Continuos de Glucosa (MCG), que proporcionan el valor de la glucosa intersticial en un rango entre uno y cinco minutos. Los MCG actuales presentan los siguientes problemas: Por un lado, el sensor que lleva incorporado introduce ruidos asociados a la medición obtenida. Y, por otro lado, el sensor se degrada a lo largo de su vida útil, lo que dificulta la interpretación de los datos obtenidos. La solución propuesta en este trabajo consiste en la utilización de filtros de partículas. Este tipo de filtros consta de cuatro fases: inicialización, predicción, corrección y remuestreo. Son capaces de identificar los estados ocultos del sistema (glucosa en sangre y degeneración del sensor), a partir de medidas indirectas del mismo (como por ejemplo la glucosa intersticial) teniendo en cuenta el ruido de las mediciones del MCG. En este proyecto se va a aplicar un filtro de partículas de cuatro estados (glucosa, velocidad de variación de la glucosa, degeneración del sensor y velocidad de variación de la degeneración del sensor.). En primera instancia, se utilizará la herramienta Matlab para analizar el correcto funcionamiento de este algoritmo frente a los problemas mencionados anteriormente de los MCG. Y, en segundo lugar, se realizará una implementación hardware sobre una FPGA.