Mild diabetes models and their maternal-fetal repercussions

The presence of diabetes in pregnancy leads to hormonal and metabolic changes making inappropriate intrauterine environment, favoring the onset of maternal and fetal complications. Human studies that explore mechanisms responsible for changes caused by diabetes are limited not only for ethical reasons but also by the many uncontrollable variables. Thus, there is a need to develop appropriate experimental models. The diabetes induced in laboratory animals can be performed by different methods depending on dose, route of administration, and the strain and age of animal used. Many of these studies are carried out in neonatal period or during pregnancy, but the results presented are controversial. So this paper, addresses the review about the different models of mild diabetes induction using streptozotocin in pregnant rats and their repercussions on the maternal and fetal organisms to propose an adequate model for each approached issue. © 2013 D. C. Damasceno et al.

Inflamação, homeostase do ferro e suplementação nutricional na cirurgia de derivação gástrica em Y de Roux em mulheres obesas

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

Resultados da cirurgia bariátrica e metabólica: gastrectomia vertical versus gastroplastia vertical com derivação em Y-de-Roux. Ensaio clínico prospectivo

Objetivos: Avaliar a equivalência da operação gastrectomia vertical com anel (GVA), em relação à operação gastroplastia vertical com anel e derivação gástrica em Y-de-Roux (DGA), na indução de perda ponderal e modificação da composição corporal em obesas mórbidas. Verificar os impactos laboratoriais e clínicos da GVA sobre as principais doenças associadas à obesidade mórbida, e a ocorrência de complicações, em comparação à DGA. Métodos: Ensaio clínico prospectivo não-randomizado, incluindo 65 mulheres obesas mórbidas, distribuídas em dois grupos, GVA (n = 33) e DGA (n = 32). Operadas consecutivamente, pelo mesmo cirurgião, por via laparotômica. Os parâmetros avaliados foram antropométricos; composição corporal, por meio de bioimpedância elétrica; laboratoriais; efeitos sobre as doenças pré-existentes e complicações. Resultados: Ocorreu perda de peso expressiva (p = 0,0000), redução do índice de massa corporal - IMC (p = 0,0000) e cintura abdominal (p = 0,0000) em ambos grupos. O índice cintura/quadril diminuiu (p = 0,0000) após ambas intervenções. A perda do excesso de IMC foi de 86,05% ± 14,2 no grupo GVA e 85,91 ± 15,71 no grupo DGA. A variação da gordura corporal foi de -35,84% ± 8,66 no grupo GVA e de -37,64% ± 9,62 no grupo DGA. A redução dos níveis de triglicerídios (p = 0,0222) foi mais expressiva no grupo DGA. O grupo DGA atingiu os alvos terapêuticos para o colesterol-LDL com maior freqüência (p = 0,0005), que o grupo GVA. Intolerância à glicose, diabetes mellitus tipo 2, hipertensão arterial sistêmica, esteatose hepática e síndrome metabólica, foram controladas de forma semelhante entre as técnicas. Anemia foi mais prevalente no grupo DGA (p=0,0033) e a esofagite erosiva, no grupo GVA (p = 0,0032). Não houve diferença na formação de cálculos biliares entre os grupos. Conclusões: A GVA é tão efetiva quanto a DGA em induzir perda ponderal e modificação favorável da composição corporal. A GVA é menos efetiva no controle da dislipidemia, em relação à DGA. GVA acarreta anemia em menor freqüência e, esofagite erosiva de maneira mais freqüente, que a DGA. GVA não é mais segura que a DGA, mas deve ser considerada intervenção bariátrica efetiva como segunda opção.

SMARTDIAB: a communication and information technology approach for the intelligent monitoring, management and follow-up of type 1 diabetes patients

SMARTDIAB is a platform designed to support the monitoring, management, and treatment of patients with type 1 diabetes mellitus (T1DM), by combining state-of-the-art approaches in the fields of database (DB) technologies, communications, simulation algorithms, and data mining. SMARTDIAB consists mainly of two units: 1) the patient unit (PU); and 2) the patient management unit (PMU), which communicate with each other for data exchange. The PMU can be accessed by the PU through the internet using devices, such as PCs/laptops with direct internet access or mobile phones via a Wi-Fi/General Packet Radio Service access network. The PU consists of an insulin pump for subcutaneous insulin infusion to the patient and a continuous glucose measurement system. The aforementioned devices running a user-friendly application gather patient's related information and transmit it to the PMU. The PMU consists of a diabetes data management system (DDMS), a decision support system (DSS) that provides risk assessment for long-term diabetes complications, and an insulin infusion advisory system (IIAS), which reside on a Web server. The DDMS can be accessed from both medical personnel and patients, with appropriate security access rights and front-end interfaces. The DDMS, apart from being used for data storage/retrieval, provides also advanced tools for the intelligent processing of the patient's data, supporting the physician in decision making, regarding the patient's treatment. The IIAS is used to close the loop between the insulin pump and the continuous glucose monitoring system, by providing the pump with the appropriate insulin infusion rate in order to keep the patient's glucose levels within predefined limits. The pilot version of the SMARTDIAB has already been implemented, while the platform's evaluation in clinical environment is being in progress.

Genome-wide Association Studies Identify Genetic Loci Associated with Albuminuria in Diabetes

Elevated concentrations of albumin in the urine, albuminuria, are a hallmark of diabetic kidney disease and associate with increased risk for end-stage renal disease and cardiovascular events. To gain insight into the pathophysiological mechanisms underlying albuminuria, we conducted meta-analyses of genome-wide association studies and independent replication in up to 5,825 individuals of European ancestry with diabetes mellitus and up to 46,061 without diabetes, followed by functional studies. Known associations of variants in CUBN, encoding cubilin, with the urinary albumin-to-creatinine ratio (UACR) were confirmed in the overall sample (p=2.4*10(-10)). Gene-by-diabetes interactions were detected and confirmed for variants in HS6ST1 and near RAB38/CTSC. SNPs at these loci demonstrated a genetic effect on UACR in individuals with but not without diabetes. The change in average UACR per minor allele was 21% for HS6ST1 and 13% for RAB38/CTSC (p=6.3*10(-7) and 5.8*10(-7), respectively). Experiments using streptozotocin-treated diabetic Rab38 knockout and control rats showed higher urinary albumin concentrations and reduced amounts of megalin and cubilin at the proximal tubule cell surface in Rab38 knockout vs. control rats. Relative expression of RAB38 was higher in tubuli of patients with diabetic kidney disease compared to controls. The loci identified here confirm known and highlight novel pathways influencing albuminuria.

Development of an Interleukin-1β Vaccine in Patients with Type 2 Diabetes

Interleukin-1β (IL-1β) is a key cytokine involved in inflammatory illnesses including rare hereditary diseases and common chronic inflammatory conditions as gout, rheumatoid arthritis, and type 2 diabetes mellitus, suggesting reduction of IL-1β activity as new treatment strategy. The objective of our study was to assess safety, antibody response, and preliminary efficacy of a novel vaccine against IL-1β. The vaccine hIL1bQb consisting of full-length, recombinant IL-1β coupled to virus-like particles was tested in a preclinical and clinical, randomized, placebo-controlled, double-blind study in patients with type 2 diabetes. The preclinical simian study showed prompt induction of IL-1β-specific antibodies upon vaccination, while neutralizing antibodies appeared with delay. In the clinical study with 48 type 2 diabetic patients, neutralizing IL-1β-specific antibody responses were detectable after six injections with doses of 900 µg. The development of neutralizing antibodies was associated with higher number of study drug injections, lower baseline body mass index, improvement of glycemia, and C-reactive protein (CRP). The vaccine hIL1bQb was safe and well-tolerated with no differences regarding adverse events between patients receiving hIL1bQb compared to placebo. This is the first description of a vaccine against IL-1β and represents a new treatment option for IL-1β-dependent diseases such as type 2 diabetes mellitus (ClinicalTrials.gov NCT00924105).Molecular Therapy (2016); doi:10.1038/mt.2015.227.

Necesidades educativas para el autocuidado de pacientes con DBT Mellitus tipo 2 que asisten el Hospital Dr. Eugenio Collado de la localidad de Unión, San Luis

La diabetes es un trastorno que por su naturaleza crónica, acompaña a su portador a lo largo de toda la vida; es por esto que el paciente diabético requiere de una amplia gama de información que le permita tomar las riendas de su propio tratamiento, para así controlar en gran manera su futura evolución clínica. El presente estudio tiene como objetivos: determinar el conocimiento que tienen sobre su enfermedad los pacientes con diabetes tipo 2; identificar el conocimiento que tienen los pacientes con respecto a su tratamiento y evaluar el conocimiento que tienen los pacientes en relación a su autocuidado.

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

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.

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.

Glucose-Insulin regulator for type 1 diabetes using high order neural networks

In this paper a Glucose-Insulin regulator for Type 1 Diabetes using artificial neural networks (ANN) is proposed. This is done using a discrete recurrent high order neural network in order to identify and control a nonlinear dynamical system which represents the pancreas? beta-cells behavior of a virtual patient. The ANN which reproduces and identifies the dynamical behavior system, is configured as series parallel and trained on line using the extended Kalman filter algorithm to achieve a quickly convergence identification in silico. The control objective is to regulate the glucose-insulin level under different glucose inputs and is based on a nonlinear neural block control law. A safety block is included between the control output signal and the virtual patient with type 1 diabetes mellitus. Simulations include a period of three days. Simulation results are compared during the overnight fasting period in Open-Loop (OL) versus Closed- Loop (CL). Tests in Semi-Closed-Loop (SCL) are made feedforward in order to give information to the control algorithm. We conclude the controller is able to drive the glucose to target in overnight periods and the feedforward is necessary to control the postprandial period.

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.

Obesity and mild hyperinsulinemia found in neuropeptide Y-Y1 receptor-deficient mice

To elucidate the role of neuropeptide Y (NPY)-Y1 receptor (Y1-R) in food intake, energy expenditure, and other possible functions, we have generated Y1-R-deficient mice (Y1-R−/−) by gene targeting. Contrary to our hypothesis that the lack of NPY signaling via Y1-R would result in impaired feeding and weight loss, Y1-R−/− mice showed a moderate obesity and mild hyperinsulinemia without hyperphagia. Although there was some variation between males and females, typical characteristics of Y1-R−/− mice include: greater body weight (females more than males), an increase in the weight of white adipose tissue (WAT) (approximately 4-fold in females), an elevated basal level of plasma insulin (approximately 2-fold), impaired insulin secretion in response to glucose administration, and a significant changes in mitochondrial uncoupling protein (UCP) gene expression (up-regulation of UCP1 in brown adipose tissue and down-regulation of UCP2 in WAT). These results suggest either that the Y1-R in the hypothalamus is not a key molecule in the leptin/NPY pathway, which controls feeding behavior, or that its deficiency is compensated by other receptors, such as NPY-Y5 receptor. We believe that the mild obesity found in Y1-R−/− mice (especially females) was caused by the impaired control of insulin secretion and/or low energy expenditure, including the lowered expression of UCP2 in WAT. This model will be useful for studying the mechanism of mild obesity and abnormal insulin metabolism in noninsulin-dependent diabetes mellitus.