Consumo de glucosa por el miocardio con y sin insulina

Tesis (Maestría en Ciencias con Especialidad en Fisiología Médica) UANL

La diabetes mellitus tipo 2, : un acercamiento psicoanalítico en tanto enfermedad psicosomática para identificar como la angustia y depresión afectan los niveles de glucosa en algunos pacientes

Tesis (Maestría en Psicología Clínica) UANL

Frecuencia de deficiencia de la enzima glucosa-6-fosfato deshidrogenasa en población de neonatos con ictericia del área metropolitana de Monterrey, N.L.

Tesis (Maestro en Ciencias con especialidad en Genética) UANL

Papel de la subunidad alpha de la proteína G heterotrimérica en el sensado de glucosa y en la diferenciación celular del hongo dimórfico yarrowia lipolytica.

Tesis (Maestría en Ciencias en Nutrición) UANL, 2014.

Efecto hipoglucemiante de Tecoma stans y Eriobotrya japónica y su relación con la presencia del cromo como factor de tolerancia a la glucosa.

Tesis (Doctorado en Ciencias Biológicas con Acentuación en Química de productos Naturales) UANL, 2009.

Efecto de la hipoxia-reoxigenación y las radiaciones ionizantes en la captación de glucosa en líneas tumorales de seno y colon cocultivadas con células endoteliales.

La captación de glucosa y su conversión en lactato juega un papel fundamental en el metabolismo tumoral, independientemente de la concentración de oxígeno presente en el tejido (efecto Warburg). Sin embrago, dicha captación varía de un tipo tumoral a otro, y dentro del mismo tumor, situación que podría depender de las características microambientales tumorales (fluctuaciones de oxígeno, presencia de otros tipos celulares) y de factores estresores asociados a los tratamientos. Se estudió el efecto de la hipoxia-reoxigenación (HR) y las radiaciones ionizantes (RI) sobre la captación de glucosa, en cultivos de líneas tumorales MCF-7 y HT-29, cultivadas de forma aislada o en cocultivo con la línea celular EAhy296. Se encontró que la captación de glucosa en HR es diferente para lo descrito en condiciones de hipoxia permanente y que es modificada en el cocultivo. Se identificaron poblaciones celulares dentro de la misma línea celular, de alta y baja captación de glucosa, lo que implicaría una simbiosis metabólica de la célula como respuesta adaptativa a las condiciones tumorales. Se evaluó la expresión de NRF2 y la translocación nuclear de NRF2 y HIF1a, como vías de respuesta a estrés celular e hipoxia. La translocación nuclear de las proteínas evaluadas explicaría el comportamiento metabólico de las células tumorales de seno, pero no de colon, por lo cual deben existir otras vías metabólicas implicadas. Las diferencias en el comportamiento de las células tumorales en HR en relación con hipoxia permitirá realizar planeaciones dosimétricas más dinámicas, que reevalúen las condiciones de oxigenación tumoral constantemente.

Predictor paramétrico de glucosa subcutánea

La diabetes mellitus es una enfermedad que se caracteriza por la nula o insuficiente producción de insulina, o la resistencia del organismo a la misma. La insulina es una hormona que ayuda a que la glucosa (por ejemplo la obtenida a partir de los alimentos ingeridos) llegue a los tejidos periféricos y al sistema nervioso para suministrar energía. Hoy en día la tecnología actual permite abordar el desarrollo del llamado “páncreas endocrino artificial”, que consta de un sensor continuo de glucosa subcutánea, una bomba de infusión subcutánea de insulina y un algoritmo de control en lazo cerrado que calcule la dosis de insulina requerida por el paciente en cada momento, según la medida de glucosa obtenida por el sensor y según unos objetivos. El mayor problema que presentan los sistemas de control en lazo cerrado son los retardos, el sensor de glucosa subcutánea mide la glucosa del líquido intersticial, que representa la que hubo en la sangre un tiempo atrás, por tanto, un cambio en los niveles de glucosa en la sangre, debidos por ejemplo, a una ingesta, tardaría un tiempo en ser detectado por el sensor. Además, una dosis de insulina suministrada al paciente, tarda un tiempo aproximado de 20-30 minutos para la llegar a la sangre. Para evitar trabajar en la medida que sea posible con estos retardos, se intenta predecir cuál será el nivel de glucosa en un futuro próximo, para ello se utilizara un predictor de glucosa subcutánea, con la información disponible de glucosa e insulina. El objetivo del proyecto es diseñar una metodología para estimar el valor futuro de los niveles de glucosa obtenida a partir de un sensor subcutáneo, basada en la identificación recursiva del sistema glucorregulatorio a través de modelos lineales y determinando un horizonte de predicción óptimo de trabajo y analizando la influencia de la insulina en los resultados de la predicción. Se ha implementado un predictor paramétrico basado en un modelo autorregresivo ARX que predice con mejor precisión y con menor RMSE que un predictor ZOH a un horizonte de predicción de treinta minutos. Utilizar información relativa a la insulina no tiene efecto en la predicción. El preprocesado, postprocesado y el tratamiento de la estabilidad tienen un efecto muy beneficioso en la predicción. Diabetes mellitusis a group of metabolic diseases in which a person has high blood sugar, either because the body does not produce enough insulin, or because cells do not respond to the insulin produced. The insulin is a hormone that helps the glucose to reach to outlying tissues and the nervous system to supply energy. Nowadays, the actual technology allows raising the development of the “artificial endocrine pancreas”. It involves a continuous glucose sensor, an insulin bump, and a full closed loop algorithm that calculate the insulin units required by patient at any time, according to the glucose measure obtained by the sensor and any target. The main problem of the full closed loop systems is the delays, the glucose sensor measures the glucose in the interstitial fluid that represents the glucose was in the blood some time ago. Because of this, a change in the glucose in blood would take some time to be detected by the sensor. In addition, insulin units administered by a patient take about 20-30 minutes to reach the blood stream. In order to avoid this effect, it will try to predict the glucose level in the near future. To do that, a subcutaneous glucose predictor is used to predict the future glucose with the information about insulin and glucose. The goal of the proyect is to design a method in order to estimate the future valor of glucose obtained by a subcutaneous sensor. It is based on the recursive identification of the regulatory system through the linear models, determining optimal prediction horizon and analyzing the influence of insuline on the prediction results. A parametric predictor based in ARX autoregressive model predicts with better precision and with lesser RMSE than ZOH predictor in a thirty minutes prediction horizon. Using the relative insulin information has no effect in the prediction. The preprocessing, the postprocessing and the stability treatment have many advantages in the prediction.

Aplicación de la especificación Data Distribution Service (DDS) al control de glucosa en pacientes diabéticos

En este trabajo se ha investigado la posibilidad de utilizar el estándar DDS (Data Distribution Service) desarrollado por el OMG (Object Management Group) para la monitorización en tiempo real del nivel de glucosa en pacientes diabéticos. Dicho estándar sigue el patrón publicador/suscriptor de modo que, en la prueba de concepto desarrollada, los sensores del punto de cuidado son publicadores de los valores de glucosa de los pacientes y diferentes supervisores se suscriben a esa información. Estos supervisores reaccionan de la forma más adecuada a los valores y la evolución del nivel de glucosa en el paciente, por ejemplo, registrando el valor de la muestra o generando una alarma. El software de intermediación que soporta la comunicación de datos sigue el estándar DDS. Esto facilita por un lado la escalabilidad e interoperatividad de la solución desarrollada y por otro la monitorización de niveles de glucosa y la activación de protocolos predefinidos en tiempo real. La investigación se enmarca dentro del proyecto intramural PERSONA del CIBER-BBN, cuyo objetivo es el diseño de herramientas de soporte a la decisión para la monitorización continua de pacientes personalizadas e integradas en una plataforma tecnológica para diabetes.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Determinación de los valores de glucosa, magnesio y fósforo en el recién nacido, en sangre de cordón y a las 6 horas de nacido. H.V.C.M. 1994

Los niveles de glucosa , calcio, fósforo y magnesio, son los que más variación tienen en las primeras horas de vida en todos los recién nacidos, los mismos que son más pronunciados en los niños de bajo peso al nacer. Estos cambios son estudiados en 30 recién nacidos de peso adecuado y 30 recién nacidos de peso bajo, en el Hospital Vicente Corral Moscoso, en 1994, al nacimiento y a las seis horas de vida. Los niños con peso inferior a 2500 gramos fueron catalogados como niños de peso bajo al nacer, y los pesos superiores a este valor fueron adecuados. Todos los niños fueron a término, con Apgar >- 7, y sin patología ni malformaciones congénitas. Los niños que no cumplían con estas características fueron excluidos del estudio. Se estudiaron además la edad de la madre, enfermedades durante el embarazo, el uso de drogas intraparto, paridad y procedencia de la madre y sexo del recien nacido; variantes que no incidieron significativamente en los cambios metabólicos estudiados. La glucosa fue el elemento que más variación presentó a las seis horas con cifras importantes de hipoglicemia y porcentajes superiores a otros estudios. El calcio y el magnesio disminuyen sus niveles a las seis horas de vida, en porcentajes similares a la literatura, siendo estas disminuciones más frecuentes en el niño de peso bajo; sin que sean estadísticamente significativas. El fósforo fue el elemento estudiado más estable, posiblemente porque este mineral necesita más de seis horas para presentar que variaciones séricas

Control HSMC para regulación de glucosa sanguínea

Este artículo propone una nueva estrategia de control basada en medidas continuas de glucosa y un controlador por modo deslizante que se habitúa (HSMC). El HSMC es desarrollado, combinando la ley de control por modo deslizante y los principios de control por habituación. El HSMC aplicado a la regulación de glucosa sanguínea en la unidad de cuidados intensivos, incluye tanto entrada de glucosa, como de infusión de insulina intravasculares a fin de proveer el suministro de nutrición y mejorar el rechazo a la perturbación. El estudio basado en simulaciones (in silico), usando un modelo fisiológico de la dinámica glucosa-insulina, muestra que la estrategia de control propuesta funciona apropiadamente. Finalmente, se compara el desempeño del controlador propuesto con respecto a un controlador PID estándar.

Papel de la serotonina periférica en la secreción de insulina y la homeostasis de la glucosa

La función más conocida de la serotonina (5-Hidroxi-triptamina, 5HT) se refiere a su acción en el Sistema Nervioso Central (SNC). Sin embargo, la mayoría de la 5HT corporal se genera periféricamente, principalmente en las células enterocromafines del intestino. Se ha descrito que la célula β-pancreática posee un sistema serotoninér-gico propio que le permite sintetizar, almacenar, secretar y responder a la 5HT extracelular a través de sus receptores, de los que se conocen numerosos subtipos agrupados en 7 familias (Htr1-7). Interesantemente, la 5HT se libera conjuntamente con la insulina y sólo recientemente se ha descifrado parte de su significado biológico, que incluiría una compleja combinación de efectos intra y extra-celulares que eventualmente podrían jugar un papel en la regulación de la secreción de esta hormona. De forma fisiológica, la expresión de las enzimas involucradas en la síntesis de 5HT y de sus receptores se modifica marcadamente en células β durante la gestación, en coincidencia con un incremento en el potencial secretor de insulina (vía la acción del receptor ionotrópico Htr3a) y un aumento en la masa de células β (vía la acción de receptores Htr1d y Htr2b). En otros tejidos, se ha sugerido que la 5HT procedente del intestino promueve la gluconeogéne-sis hepática y la lipólisis en adipocitos durante el ayuno, por medio de su acción sobre el receptor Htr2b. En conjunto, estos hallazgos sugieren que la 5HT periférica podría tener un rol importante en la homeostasis de la glucosa por medio de la expresión y activación diferencial de receptores de superficie en células clave, tales como hepatocitos, adipocitos y células β-pancreáticas.

Síntesis y caracterización de materiales nanoestructurados con potencial aplicación como un sensor de glucosa

El presente proyecto se llevó a cabo con el fin de contribuir al desarrollo de nuevos materiales para ser implementados en dispositivos para el sensado de glucosa no ezimaticos, en este trabajo se realizaron diversos estudios sobre desarrollo de nanofibras de carbón decoradas con nanoestructuras de ZnO y CuO, en el que según reportes realizados por diversos investigadores tanto el ZnO como el CuO han presentado excelentes resultados para ser implementados en sensores de glucosa no enzimáticos gracias a las propiedades físicas y químicas que estos presentan, además que las nanofibras presentan alta porosidad, buena conducción y pueden funcionalizarse fácilmente por lo que es ampliamente utilizada como sustrato para depósito de nanoestructuras de semiconductores. Las nanofibras de carbón fueron obtenidas mediante la técnica de electrohilado utilizando como materia prima poliacrilonitrilo y posteriormente fueron sometidas a una calcinación en una atmosfera inerte. Las nanofibras de carbón fueron pre-tratadas para el depósito y crecimiento de las nanoestructuras de ZnO y CuO en donde se utilizó síntesis por hidrotermal para crecimiento de los semiconductores. La caracterización morfológica y estructural se lleco a cabo por Microscopia Electrónica de Barrido (SEM), Microcopia Electrónica de Transmisión (TEM), la composición química y cristalográfica de los materiales se determinó por medios de Espectroscopia de Infrarrojo de Transformada de Furier (FTIR), Espectroscopia de Energía Dispersiva de rayos X (EDXS), Difracción de Rayos X (DRX), así mismo se llevó a cabo el Análisis Térmico Diferencial y Análisis Térmico Gravimétrico simultáneamente, finalmente los materiales fueron caracterizados electroquímicamente por Voltamperometría Cíclica (CV) para conocer si este material podría tener potencial aplicación en sensores de glucosa no enzimático. Contribuciones y Conclusiones: Se establecieron las óptimas condiciones para obtención de las NFCs utilizando PAN como precursor mediante la técnica de electrohilado, además se consiguió determinar las condiciones para una carbonización controlada en una atmosfera de airenitrógeno. Así mismo se determinaron las condiciones óptimas para la producción de nanoestructuras de ZnO/CuO mediante el sembrado y crecimiento de nanopartículas sobre las NFCs. La diversidad en la morfología y la cantidad de material en la superficie de las nanofibras son de gran importancia en la eficiencia del material ya que ésta se ve perjudicada cuando se tiene pobres cantidades depositadas. Por otro lado, el ZnO no presenta sensibilidad por sí sólo, ante la presencia de la glucosa, del mismo modo el CuO presentó la misma incapacidad de detección. El uso de CuO como catalizador en el ZnO ha demostrado que el electrodo modificado de NFCs/ZnO-CuO presenta propiedades para oxidar la glucosa, en comparación a los de NFCs/ZnO y NFCs/CuO los cueles no presentaron ninguna actividad de oxidación para esta. Lo que permitió tener una idea que al depositar estos dos materiales depositados en el mismo sustrato, la eficiencia de éstos incrementa, lo cual podría contribuir a investigaciones futuras para estos materiales.

Desarrollo de una interfaz visual del metabolismo de glucosa basada en modelos matemáticos compartiméntales

La diabetes es una enfermedad que ha ido en aumento en los últimos años, partiendo de esta problemática el objetivo principal de esta tesis es el de desarrollar una interfaz visual basada en modelos de metabolismo de glucosa, de manera que esta sea una herramienta que sirva de apoyo para observar el comportamiento de dicho metabolismo en un paciente sano, en un paciente con diabetes tipo I o en un paciente con diabetes tipo II, siendo que en un futuro esta se pueda modificar de forma que, con ciertos parámetros establecidos, se pueda llegar a predecir el comportamiento del metabolismo de glucosa en un paciente en específico y con ello saber cómo es que se tiene que actuar frente a las condiciones actuales para mejorar la calidad de vida de la persona en cuestión, aportando de esta manera en el desarrollo de la tecnología de generación de pacientes virtuales. El desarrollo de la interfaz se realizó en MATLAB© y permite el manejo de los tres tipos de pacientes virtuales (sano, diabetes tipo I, y diabetes tipo II) y reproduce el comportamiento dinámico de la concentración de glucosa e insulina en sangre. También permite manejar señales de entrada (dosificación de insulina prescrita por el medico) y perturbaciones (ingesta de alimentos).

Modelado cinético y matemático de la reacción de gasificación catalítica de la glucosa en agua en condiciones supercríticas para la producción de hidrógeno

El Hidrógeno producido a partir de la biomasa procedente de los residuos de la planta de banano es considerado como un combustible altamente eficiente. Uno de los métodos más limpios para su obtención es la gasificación catalítica en agua en condiciones supercríticas, en donde se transforman los polisacáridos constitutivos de la biomasa (celulosa, hemicelulosa y lignina) en productos gaseosos de elevado valor. En el desarrollo de la reacción de gasificación es importante el diseño de un reactor de forma que este proporcione el hidrógeno de manera segura y respetuosa con el medio ambiente. De los elementos que determinan el diseño de un reactor, en este artículo se estudiaron la cinética intrínseca y el balance de materia. En la cinetica de la reacción se tomó como compuesto modelo de la biomasa a la glucosa, por ser el grupo estructural representante de la celulosa. Se develaron las diferentes reacciones intermedias que influyen en el rendimiento a hidrógeno. Posteriormente, se plante´o la ecuación de balance diferencial para la glucosa, modelo matemático que fue resuelto mediante Fortran 95 aplicando el algoritmo numérico de Thomas. Los resultados obtenidos revelaron que a fracciones másicas más bajas de glucosa los niveles de conversión son más elevados.