Sementes de piper cubeba nas dietas de alta e baixa digestibilidade para frangos de corte, uma alternativa de aditivo fitogênico

Pós-graduação em Ciência e Tecnologia Animal - FEIS

Estudo comparativo entre cinco diferentes tratamentos sobre as alterações clínicas e laboratoriais do rato diabético induzido pela aloxana

The long-term effects of five different treatments of diabetes were evaluated in alloxan-induced diabetic rats. Seven experimental groups, with 50 rats each (GN--normal control; GD--untreated diabetic control; GI, GA, GIA--treated groups with insulin, acarbose, and insulin plus acarbose, respectively; GTIL, GTPD--treated groups with islet of Langerhans and pancreas transplantation) were studied. Clinical (body weight, water intake, food intake and urine output) and laboratory (blood and urinary glucose, and plasma insulin) parameters were analyzed at the beginning of the study, and after 1, 3, 6, 9 and 12 months of follow-up. Mortality was observed in all groups, except GN, during 12 months (GD = 50%; GI = 20%; GA = 26%; GIA = 18%; GTIL = 4%; GTPD = 20%). Rats from the GD, GI, and GIA groups died due to metabolic or hydrossaline disbalance, and/or pneumonia, diarrhoea, and cachexy. All deaths observed in GTIL and GTPD groups were in decorrence of technical failure at the immediate postoperative, until 72h. Animals from the GI, GA and GIA had significative improving of the clinical and laboratory parameters (p < 0,05) observed in diabetic rats, being the efficacy of theses treatments equal. However, rats from the GTIL and GTPD groups had better control of these parameters than GI, GA, and GIA groups. Transplanted rats had complete restoration, at the normal levels, of all analyzed variables (p < 0.01). Conventional treatments with insulin, acarbose, and insulin plus acarbose improved the severe diabetic state of the alloxan-diabetic rats, but pancreas and islet transplantation have a better performance for treatment of diabetes.

Ratas nascidas com restrição de crescimento intrauterino submetidas à natação antes e durante a prenhez: repercussões maternas e perinatais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo entre cinco diferentes tratamentos sobre as alterações clínicas e laboratoriais do rato diabético induzido pela aloxana

OBJETIVOS: Este estudo visa a analisar os efeitos, a longo prazo, de cinco diferentes tratamentos sobre o controle metabólico de ratos diabéticos aloxânicos. MÉTODOS: Foram analisados 7 grupos experimentais, com 50 ratos cada um, sendo: GN o grupo controle normal; GD o grupo controle diabético, sem tratamento; GI, GA e GIA os grupos tratados, respectivamente, com insulina, acarbose e associação insulina + acarbose; GTIL o grupo tratado com transplante de ilhotas de Langerhans; e o GTPD o grupo tratado com transplante pancreatoduodenal heterotópico. Parâmetros clínicos (peso, ingestão hídrica, ingestão alimentar e diurese) e laboratoriais (glicemia, glicose urinária e insulina plasmática) foram avaliados em todos os animais, no início do experimento, e após 1, 3, 6, 9 e 12 meses de seguimento. RESULTADOS: À exceção do GN, mortalidade foi observada em todos os grupos experimentais no seguimento de 12 meses (GD= 50%; GI= 20%; GA= 26%; GIA= 18%; GTIL= 4%; GTPD= 20%). em GD, GI, GA e GIA os óbitos ocorreram por distúrbios metabólicos ou hidroeletrolíticos e/ou pneumonia, diarréia e caquexia; em GTIL e GTPD todos os óbitos ocorreram por falhas técnicas no pós-operatório até 72h. Animais dos grupos GI, GA e GIA tiveram melhora significativa (p < 0,05) de todos os parâmetros clínicos e laboratoriais observados em ratos diabéticos, sem diferença de efetividade entre os tratamentos. Porém, os resultados observados nestes grupos, biologicamente não foram comparáveis aos observados em GTIL e GTPD, onde observou-se correção completa, aos níveis normais, de todas as variáveis analisadas (p<0,01). CONCLUSÕES: Os tratamentos convencionais com insulina, acarbose e insulina + acarbose melhoraram o estado diabético grave dos ratos tratados, contudo, a eficácia dos tratamentos foi significativamente inferior à oferecida pelo GTIL e GTPD.

Mecanismos de ação antioxidante no estado de pós-hipóxia induzida em Phrynops geoffroanus (Testudines:Chelidae)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Transplante multivisceral em suínos: modelo de pesquisa e treinamento

Objective: To present a model for research and training in multivisceral transplantation in pigs. Methods: Eight Large White pigs (four donors and four recipients) were operated. The multivisceral transplant with stomach, duodenum, pancreas, liver and intestine was performed similarly to transplantation in humans with a few differences, described below. Anastomoses were performed as follows: end-to-end from the supra-hepatic vena cava of the graft to the recipient juxta diaphragmatic vena cava; end-to-end from the infra-hepatic vena cava of the graft to the inferior (suprarenal) vena cava of the recipient; and endto-side patch of the aorta of the graft to the infrarenal aorta of the recipient plus digestive reconstruction. Results: The performance of the multivisceral transplantion was possible in all four animals. Reperfusions of the multivisceral graft led to a severe ischemia-reperfusion syndrome, despite flushing of the graft. The animals presented with hypotension and the need for high doses of vasoactive drugs, and all of them were sacrificed after discontinuing these drugs. Conclusion: Some alternatives to minimize the ischemia-reperfusion syndrome, such as the use of another vasoactive drug, use of a third pig merely for blood transfusion, presence of an anesthesia team in the operating room, and reduction of the graft, will be the next steps to enable experimental studies.

Avaliação da prática de exercício físico (natação) de intensidade moderada no estresse oxidativo, hormônios sexuais e proliferação pancreática de ratas diabéticas prenhes

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Campamentos para niños con diabetes como una herramienta educativa diferente

La Diabetes Mellitus (DM) es una enfermedad metabólica crónica caracterizada por un aumento sostenido del azúcar (glucosa) en la sangre por encima del valor normal (hiperglucemia). En la Diabetes tipo 1 existe una deficiencia absoluta en la producción de Insulina, debido a la destrucción de las células Beta del páncreas, en nuestro país afecta cerca del 1de la población menor de 20 años. Considerando a la Educación, un pilar fundamental en el tratamiento de las personas con diabetes como medio para mejorar su calidad de vida, la educación terapéutica, entendida como un proceso continuo e indispensable para optimizar los resultados del tratamiento, permite a estas personas ser protagonistas responsables de su autocuidado. En el caso de los niños la educación es recibida también por todo el grupo familiar quién se encargará del cuidado del niño hasta que en un futuro, ya adulto pueda seguir sólo con su tratamiento. A tal fin los campamentos recreativos-educativos para niños con diabetes representan una experiencia de vida en donde las posibilidades de enseñanza-aprendizaje son favorecidas ya que se desarrollan en un ambiente distendido, seguro y en compañía de otros niños y adultos que comparten la misma afección. Las vivencias del campamento ayudan al niño a desarrollar independencia, autoconfianza y una actitud responsable y participativa dentro de su tratamiento que es el principal objetivo general. Los Profesores de Educación Física tenemos la posibilidad de incorporarnos al equipo interdisciplinario necesario para desarrollar este tipo de actividades y ser participar de un medio de enseñanza-aprendizaje de características únicas ya que es una herramienta propia de nuestra formación siempre y cuando nos capacitemos con los conocimientos necesarios sobre la enfermedad para resolver en forma conjunta con el equipo médico-nutricional las diferentes situaciones que se puedan presentar

Campamentos para niños con diabetes como una herramienta educativa diferente

La Diabetes Mellitus (DM) es una enfermedad metabólica crónica caracterizada por un aumento sostenido del azúcar (glucosa) en la sangre por encima del valor normal (hiperglucemia). En la Diabetes tipo 1 existe una deficiencia absoluta en la producción de Insulina, debido a la destrucción de las células Beta del páncreas, en nuestro país afecta cerca del 1de la población menor de 20 años. Considerando a la Educación, un pilar fundamental en el tratamiento de las personas con diabetes como medio para mejorar su calidad de vida, la educación terapéutica, entendida como un proceso continuo e indispensable para optimizar los resultados del tratamiento, permite a estas personas ser protagonistas responsables de su autocuidado. En el caso de los niños la educación es recibida también por todo el grupo familiar quién se encargará del cuidado del niño hasta que en un futuro, ya adulto pueda seguir sólo con su tratamiento. A tal fin los campamentos recreativos-educativos para niños con diabetes representan una experiencia de vida en donde las posibilidades de enseñanza-aprendizaje son favorecidas ya que se desarrollan en un ambiente distendido, seguro y en compañía de otros niños y adultos que comparten la misma afección. Las vivencias del campamento ayudan al niño a desarrollar independencia, autoconfianza y una actitud responsable y participativa dentro de su tratamiento que es el principal objetivo general. Los Profesores de Educación Física tenemos la posibilidad de incorporarnos al equipo interdisciplinario necesario para desarrollar este tipo de actividades y ser participar de un medio de enseñanza-aprendizaje de características únicas ya que es una herramienta propia de nuestra formación siempre y cuando nos capacitemos con los conocimientos necesarios sobre la enfermedad para resolver en forma conjunta con el equipo médico-nutricional las diferentes situaciones que se puedan presentar

Campamentos para niños con diabetes como una herramienta educativa diferente

La Diabetes Mellitus (DM) es una enfermedad metabólica crónica caracterizada por un aumento sostenido del azúcar (glucosa) en la sangre por encima del valor normal (hiperglucemia). En la Diabetes tipo 1 existe una deficiencia absoluta en la producción de Insulina, debido a la destrucción de las células Beta del páncreas, en nuestro país afecta cerca del 1de la población menor de 20 años. Considerando a la Educación, un pilar fundamental en el tratamiento de las personas con diabetes como medio para mejorar su calidad de vida, la educación terapéutica, entendida como un proceso continuo e indispensable para optimizar los resultados del tratamiento, permite a estas personas ser protagonistas responsables de su autocuidado. En el caso de los niños la educación es recibida también por todo el grupo familiar quién se encargará del cuidado del niño hasta que en un futuro, ya adulto pueda seguir sólo con su tratamiento. A tal fin los campamentos recreativos-educativos para niños con diabetes representan una experiencia de vida en donde las posibilidades de enseñanza-aprendizaje son favorecidas ya que se desarrollan en un ambiente distendido, seguro y en compañía de otros niños y adultos que comparten la misma afección. Las vivencias del campamento ayudan al niño a desarrollar independencia, autoconfianza y una actitud responsable y participativa dentro de su tratamiento que es el principal objetivo general. Los Profesores de Educación Física tenemos la posibilidad de incorporarnos al equipo interdisciplinario necesario para desarrollar este tipo de actividades y ser participar de un medio de enseñanza-aprendizaje de características únicas ya que es una herramienta propia de nuestra formación siempre y cuando nos capacitemos con los conocimientos necesarios sobre la enfermedad para resolver en forma conjunta con el equipo médico-nutricional las diferentes situaciones que se puedan presentar

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.

Bases fisiológicas de los programas de entrenamiento para diabéticos.

La actividad física es uno de los tratamientos más adecuados para poder controlar la glucemia en personas con diabetes. Este trabajo va dirigido a la investigación del efecto que causan las diferentes actividades físicas, dependiendo de su intensidad y duración, sobre el organismo. Primero se estudiará muy a fondo el páncreas, junto con las hormonas más importantes de la regulación de la glucemia, la insulina y el glucagón. Con mayor concreción en las acciones biológicas de la insulina y el mecanismo de control o regulación de la secreción de insulina. Posteriormente se estudiará, como aquellas personas que no segregan insulina y se le administra esta hormona regulan su metabolismo. Y por consiguiente, se verá los efectos de la actividad física en diabéticos, tanto generales como específicos, a largo y a corto plazo y algunos más específicos en diabéticos Tipo 2. A continuación, se observará la interrelación existente entre la actividad física y el funcionamiento del páncreas de los diabéticos y se verán las diferencias entre la realización de ejercicios aeróbicos y de fuerza para estos. Para finalizar, se darán ciertas pautas para la realización de ejercicio físico tanto en diabéticos tipo I, como en diabéticos tipo 2, y se expondrán unas últimas conclusiones finales sobre todo el trabajo.

Sistema de control borroso en lazo cerrado para terapias con insulina en diabetes tipo I

La diabetes mellitus es un trastorno del metabolismo de los carbohidratos producido por la insuficiente o nula producción de insulina o la reducida sensibilidad a esta hormona. Es una enfermedad crónica con una mayor prevalencia en los países desarrollados debido principalmente a la obesidad, la vida sedentaria y disfunciones en el sistema endocrino relacionado con el páncreas. La diabetes Tipo 1 es una enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas, que producen la insulina, y es necesaria la administración de insulina exógena. Un enfermo de diabetes Tipo 1 debe seguir una terapia con insulina administrada por la vía subcutánea que debe estar adaptada a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida, esta terapia intenta imitar el perfil insulínico de un páncreas no patológico. La tecnología actual permite abordar el desarrollo del denominado “páncreas endocrino artificial”, que aportaría precisión, eficacia y seguridad para los pacientes, en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. Permitiría que el paciente no estuviera tan pendiente de su enfermedad. El páncreas artificial consta de un sensor continuo de glucosa, una bomba de infusión de insulina y un algoritmo de control, que calcula la insulina a infusionar usando la glucosa como información principal. Este trabajo presenta un método de control en lazo semi-cerrado mediante un sistema borroso experto basado en reglas. La regulación borrosa se fundamenta en la ambigüedad del lenguaje del ser humano. Esta incertidumbre sirve para la formación de una serie de reglas que representan el pensamiento humano, pero a la vez es el sistema que controla un proceso, en este caso el sistema glucorregulatorio. Este proyecto está enfocado en el diseño de un controlador borroso que haciendo uso de variables como la glucosa, insulina y dieta, sea capaz de restaurar la función endocrina del páncreas de forma tecnológica. La validación del algoritmo se ha realizado principalmente mediante experimentos en simulación utilizando una población de pacientes sintéticos, evaluando los resultados con estadísticos de primer orden y algunos más específicos como el índice de riesgo de Kovatchev, para después comparar estos resultados con los obtenidos por otros métodos de control anteriores. Los resultados demuestran que el control borroso (FBPC) mejora el control glucémico con respecto a un sistema predictivo experto basado en reglas booleanas (pBRES). El FBPC consigue reducir siempre la glucosa máxima y aumentar la mínima respecto del pBRES pero es en terapias desajustadas, donde el FBPC es especialmente robusto, hace descender la glucosa máxima 8,64 mg/dl, el uso de insulina es 3,92 UI menor, aumenta la glucosa mínima 3,32 mg/dl y lleva al rango de glucosa 80 – 110 mg/dl 15,33 muestras más. Por lo tanto se puede concluir que el FBPC realiza un mejor control glucémico que el controlador pBRES haciéndole especialmente efectivo, robusto y seguro en condiciones de desajustes de terapia basal y con gran capacidad de mejora futura. SUMMARY The diabetes mellitus is a metabolic disorder caused by a poor or null insulin secretion or a reduced sensibility to insulin. Diabetes is a chronic disease with a higher prevalence in the industrialized countries, mainly due to obesity, the sedentary life and endocrine disfunctions connected with the pancreas. Type 1 diabetes is a self-immune disease where the beta cells of the pancreas, which are the responsible of secreting insulin, are damaged. Hence, it is necessary an exogenous delivery of insulin. The Type 1 diabetic patient has to follow a therapy with subcutaneous insulin administration which should be adjusted to his/her metabolic needs and life style. This therapy tries to mimic the insulin profile of a non-pathological pancreas. Current technology lets the development of the so-called endocrine artificial pancreas that would provide accuracy, efficiency and safety to patients, in regards to the glycemic control normalization and reduction of the risk of hypoglycemic. In addition, it would help the patient not to be so concerned about his disease. The artificial pancreas has a continuous glucose sensor, an insulin infusion pump and a control algorithm, that calculates the insulin infusion using the glucose as main information. This project presents a method of control in semi-closed-loop, through an expert fuzzy system based on rules. The fuzzy regulation is based on the human language ambiguity. This uncertainty serves for construction of some rules that represent the human language besides it is the system that controls a process, in this case the glucoregulatory system. This project is focus on the design of a fuzzy controller that, using variables like glucose insulin and diet, will be able to restore the pancreas endocrine function with technology. The algorithm assessment has mainly been done through experiments in simulation using a population of synthetic patients, evaluating the results with first order statistical parameters and some other more specific such as the Kovatchev risk index, to compare later these results with the ones obtained in others previous methods of control. The results demonstrate that the fuzzy control (FBPC) improves the glycemic control connected with a predictive expert system based on Booleans rules (pBRES). The FBPC is always able to reduce the maximum level of glucose and increase the minimum level as compared with pBRES but it is in unadjusted therapies where FBPC is especially strong, it manages to decrease the maximum level of glucose and insulin used by 8,64 mg/dl and 3,92 UI respectively, also increases the value of minimum glucose by 3,32 mg/dl, getting 15,33 samples more inside the 80-110 mg/dl glucose rank. Therefore we can conclude that FBPC achieves a better glycemic control than the controller pBRES doing it especially effective, robust and safe in conditions of mismatch basal therapy and with a great capacity for future improvements.

Automatic physical activity pattern recognition and meal intake modelling in type 1 diabetes for their inclusion in artificial pancreas systems

La diabetes comprende un conjunto de enfermedades metabólicas que se caracterizan por concentraciones de glucosa en sangre anormalmente altas. En el caso de la diabetes tipo 1 (T1D, por sus siglas en inglés), esta situación es debida a una ausencia total de secreción endógena de insulina, lo que impide a la mayoría de tejidos usar la glucosa. En tales circunstancias, se hace necesario el suministro exógeno de insulina para preservar la vida del paciente; no obstante, siempre con la precaución de evitar caídas agudas de la glucemia por debajo de los niveles recomendados de seguridad. Además de la administración de insulina, las ingestas y la actividad física son factores fundamentales que influyen en la homeostasis de la glucosa. En consecuencia, una gestión apropiada de la T1D debería incorporar estos dos fenómenos fisiológicos, en base a una identificación y un modelado apropiado de los mismos y de sus sorrespondientes efectos en el balance glucosa-insulina. En particular, los sistemas de páncreas artificial –ideados para llevar a cabo un control automático de los niveles de glucemia del paciente– podrían beneficiarse de la integración de esta clase de información. La primera parte de esta tesis doctoral cubre la caracterización del efecto agudo de la actividad física en los perfiles de glucosa. Con este objetivo se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y meta-análisis que determinen las respuestas ante varias modalidades de ejercicio para pacientes con T1D, abordando esta caracterización mediante unas magnitudes que cuantifican las tasas de cambio en la glucemia a lo largo del tiempo. Por otro lado, una identificación fiable de los periodos con actividad física es un requisito imprescindible para poder proveer de esa información a los sistemas de páncreas artificial en condiciones libres y ambulatorias. Por esta razón, la segunda parte de esta tesis está enfocada a la propuesta y evaluación de un sistema automático diseñado para reconocer periodos de actividad física, clasificando su nivel de intensidad (ligera, moderada o vigorosa); así como, en el caso de periodos vigorosos, identificando también la modalidad de ejercicio (aeróbica, mixta o de fuerza). En este sentido, ambos aspectos tienen una influencia específica en el mecanismo metabólico que suministra la energía para llevar a cabo el ejercicio y, por tanto, en las respuestas glucémicas en T1D. En este trabajo se aplican varias combinaciones de técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones sobre la fusión multimodal de señales de acelerometría y ritmo cardíaco, las cuales describen tanto aspectos mecánicos del movimiento como la respuesta fisiológica del sistema cardiovascular ante el ejercicio. Después del reconocimiento de patrones se incorpora también un módulo de filtrado temporal para sacar partido a la considerable coherencia temporal presente en los datos, una redundancia que se origina en el hecho de que en la práctica, las tendencias en cuanto a actividad física suelen mantenerse estables a lo largo de cierto tiempo, sin fluctuaciones rápidas y repetitivas. El tercer bloque de esta tesis doctoral aborda el tema de las ingestas en el ámbito de la T1D. En concreto, se propone una serie de modelos compartimentales y se evalúan éstos en función de su capacidad para describir matemáticamente el efecto remoto de las concetraciones plasmáticas de insulina exógena sobre las tasas de eleiminación de la glucosa atribuible a la ingesta; un aspecto hasta ahora no incorporado en los principales modelos de paciente para T1D existentes en la literatura. Los datos aquí utilizados se obtuvieron gracias a un experimento realizado por el Institute of Metabolic Science (Universidad de Cambridge, Reino Unido) con 16 pacientes jóvenes. En el experimento, de tipo ‘clamp’ con objetivo variable, se replicaron los perfiles individuales de glucosa, según lo observado durante una visita preliminar tras la ingesta de una cena con o bien alta carga glucémica, o bien baja. Los seis modelos mecanísticos evaluados constaban de: a) submodelos de doble compartimento para las masas de trazadores de glucosa, b) un submodelo de único compartimento para reflejar el efecto remoto de la insulina, c) dos tipos de activación de este mismo efecto remoto (bien lineal, bien con un punto de corte), y d) diversas condiciones iniciales. ABSTRACT Diabetes encompasses a series of metabolic diseases characterized by abnormally high blood glucose concentrations. In the case of type 1 diabetes (T1D), this situation is caused by a total absence of endogenous insulin secretion, which impedes the use of glucose by most tissues. In these circumstances, exogenous insulin supplies are necessary to maintain patient’s life; although caution is always needed to avoid acute decays in glycaemia below safe levels. In addition to insulin administrations, meal intakes and physical activity are fundamental factors influencing glucose homoeostasis. Consequently, a successful management of T1D should incorporate these two physiological phenomena, based on an appropriate identification and modelling of these events and their corresponding effect on the glucose-insulin balance. In particular, artificial pancreas systems –designed to perform an automated control of patient’s glycaemia levels– may benefit from the integration of this type of information. The first part of this PhD thesis covers the characterization of the acute effect of physical activity on glucose profiles. With this aim, a systematic review of literature and metaanalyses are conduced to determine responses to various exercise modalities in patients with T1D, assessed via rates-of-change magnitudes to quantify temporal variations in glycaemia. On the other hand, a reliable identification of physical activity periods is an essential prerequisite to feed artificial pancreas systems with information concerning exercise in ambulatory, free-living conditions. For this reason, the second part of this thesis focuses on the proposal and evaluation of an automatic system devised to recognize physical activity, classifying its intensity level (light, moderate or vigorous) and for vigorous periods, identifying also its exercise modality (aerobic, mixed or resistance); since both aspects have a distinctive influence on the predominant metabolic pathway involved in fuelling exercise, and therefore, in the glycaemic responses in T1D. Various combinations of machine learning and pattern recognition techniques are applied on the fusion of multi-modal signal sources, namely: accelerometry and heart rate measurements, which describe both mechanical aspects of movement and the physiological response of the cardiovascular system to exercise. An additional temporal filtering module is incorporated after recognition in order to exploit the considerable temporal coherence (i.e. redundancy) present in data, which stems from the fact that in practice, physical activity trends are often maintained stable along time, instead of fluctuating rapid and repeatedly. The third block of this PhD thesis addresses meal intakes in the context of T1D. In particular, a number of compartmental models are proposed and compared in terms of their ability to describe mathematically the remote effect of exogenous plasma insulin concentrations on the disposal rates of meal-attributable glucose, an aspect which had not yet been incorporated to the prevailing T1D patient models in literature. Data were acquired in an experiment conduced at the Institute of Metabolic Science (University of Cambridge, UK) on 16 young patients. A variable-target glucose clamp replicated their individual glucose profiles, observed during a preliminary visit after ingesting either a high glycaemic-load or a low glycaemic-load evening meal. The six mechanistic models under evaluation here comprised: a) two-compartmental submodels for glucose tracer masses, b) a single-compartmental submodel for insulin’s remote effect, c) two types of activations for this remote effect (either linear or with a ‘cut-off’ point), and d) diverse forms of initial conditions.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.