Estudio del bypass gástrico en Y de Roux y de la gastrectomía tubular sobre el metabolismo de la glucosa y la secreción de hormonas intestinales. Estudio prospectivo y randomizado

Introducció: El bypass gàstric en Y de Roux laparoscòpic (BGYRL) és la tècnica quirúrgica d’elecció per al tractament de l’obesitat mòrbida. La gastrectomia tubular laparoscòpica (GTL) és una tècnica bariàtrica restrictiva amb resultats molt prometedors en relació a la pèrdua de pes, però se’n desconeixen els efectes metabòlics i endocrins. L’objectiu d’aquest estudi és l’avaluació de les diferències en la resposta del metabolisme de la glucosa i la secreció d’hormones intestinals entre ambdós procediments. Material i mètodes: Es va dissenyar un estudi prospectiu i aleatoritzat per la realització del BGYRL i la GTL, ambdós realitzats via laparoscòpica. Totes les pacients es varen avaluar abans, i als 3 i 12 mesos de la intervenció. Se’ls va prendre una mostra de sang venosa després d’un dejuni de 12 hores i als 10 i 60 minuts després de la ingesta d’Ensure® 420 kcal per realitzar les determinacions dels nivells plasmàtics de glucosa, insulina, grelina, leptina, pèptid relacionat amb glucagó (GLP-1), pèptid YY (PYY) i polipèptid pancreàtic (PP). Resultats: Es varen incloure 15 pacients (totes de gènere femení, edat mitja de 48±9 anys, IMC de 44±2.7 kg/m2 amlitat preoperatòria) dels quals 7 van ser aleatoritzats a BGYRL i 8 a GTL. No hi van haver diferències entre ambdós grups en edat, IMC preoperatori, classificació ASA i determinacions hormonals preoperatòries. Després de la cirurgia, s’observa un descens de la glicèmia i insulinèmia, amb una reducció de l´índex HOMA-IR en ambdós grups. Postoperatòriament, es detecta una disminución de les concentracions de la leptina en dejú i després de la ingesta, significativament menor en el grup de BGYRL. Mentre que els nivells de grelina en dejú només descendeixen de forma significativa en el grup de la GTL. Després de la ingesta es produeix una augment dels nivells de GLP-1, significativament major en el grup de BGYRL. Conclusions: Tan el BGYRL como la GTL s’associen a una significativa pèrdua de pes, encara que aquesta fou significativament superior en el BGYRL. Ambdós procediments han millorat notablement l’homeostasi de la glucosa. Només la GTL va rehuir els nivells de grelina tan en dejú com després de la ingesta, mentre que els nivells de GLP-1 i PYY s’elevaren després de la cirurgia, sense diferències estadísticament significatives entre ambdues tècniques.

Investigar la relación entre la detección de glucosa en el fluido aspirado a través del catéter epidural y la aparición posterior de cefalea

En 33 mujeres en trabajo de parto se realiza analgesia epidural hasta el momento del parto. Una vez finalizado éste, se procede a la retirada del catéter epidural realizando al mismo tiempo una aspiración continua. El fluido obtenido es analizado con un glucómetro digital para averiguar si contiene glucosa, que indicaría su procedencia intrarraquídea. Se relaciona la presencia o no de glucosa con la aparición posterior de cefalea.

Efectes de l’administració de tpa combinat amb dipyridamole sobre cèl•lules endotelials cerebrals humanes sotmeses a deprivació d’oxigen i glucosa

El DP és un agent usat de forma comú en la prevenció secundària de l’ictus per les seves propietats antiplaquetars. Ha estat proposat com a possible teràpia coadjuvant del tractament trombolític en fase aguda de l’ictus isquèmic amb rtPA neuroprotector per les seves propietats neuroprotectores, antiinflamatòries i antioxidants. En el present treball s’analitza la toxicitat de l’administració d’rtPA en cèl•lules endotelials cerebrals humanes sotmeses a isquèmia, així com els seus efectes sobre l’activació de MMPs. Posteriorment es combina l’administració d’rtPA amb Dipyridamole i s’analitzen els efectes en la toxicitat cel•lular i l’expressió d’MMPs.

Medidas corporales y concentración sérica y folicular de lípidos y glucosa en vacas Brahman fértiles y subfértiles

El objetivo de este estudio fue evaluar las diferencias en las medidas corporales en vacas Brahman fértiles y subfértiles, establecer las diferencias en la concentración de colesterol, lipoproteínas y glucosa en suero y líquido folicular, y desarrollar un modelo para predecir subfertilidad en vacas Brahman a partir de las medidas corporales. Se seleccionaron vacas Brahman registradas, agrupadas en fértiles (15) y subfértiles (15) según historial reproductivo. Se tomaron muestras de suero y líquido folicular (diámetro >8 mm) para determinar colesterol, lipoproteínas, triacilgliceroles y glucosa. Las vacas subfértiles mostraron un fenotipo masculino, con medidas corporales mayores, y concentraciones de colesterol y HDL séricos y foliculares más bajas que las vacas fértiles. El colesterol y el HDL se correlacionaron positivamente entre los compartimientos en ambos grupos. La subfertilidad es más probable en vacas pesadas con hombros amplios y mayor perímetro torácico. El tamaño corporal en vacas Brahman subfértiles se relacionó con su apariencia, con cambios en los metabolitos séricos y foliculares y con las concentraciones de colesterol y HDL.

Determinación de la glucosa salival en adultos sanos

Objetivos: Determinar la concentración de glucosa salival de individuos sanos y compararla con la glicemia capilar. Diseño del estudio: Se realizó una recolección de saliva total en reposo, en 63 individuos no diabéticos. Se midió la concentración de glucosa salival y sanguinea capilar en todos los individuos. La glucosa salival fue determinada por método enzimático y espectrofotometría. Los datos fueron analizados usando el test de correlación de Spearman, considerando significativos valores de p<0,05. Resultados: Del total de la muestra, 47,6% eran varones y 52,4% mujeres, con una media de edad de 37,5±15,7 años. Las medias del flujo salival en reposo fueron de 0,41±0,2l ml/min en el género masculino y de 0,31±0,15 ml/min en el género femenino. No hubo diferencia significativa (p=0,07S). La media de glucosa sanguínea entre los varones fue de l00,05± 13,51 mg/dL y de 99 ,5± 13,9 mg/dL en las mujeres. La media de glucosa salival en el total de la muestra fue de 5,97±1 ,87 mg/dL, siendo 5,91±2, 19m9/dL en los varones y 5,97±1 ,56mg/dL en las mujeres, sin presentarse diferencias significativas (p=0,908). La concentración de la glucosa salival no presentó correlación estadísticamente significativa con la glicemia capilar (p=0,732). Conclusiones: De los resultados se desprende que: la concentración de la glucosa salival no depende de la glicemia capilar; la concentración de la glucosa salival no presenta diferencias entre géneros

Estabilidad de la glucosa oxidasa en sistemas amorfos formados por los disacáridos sacarosa, maltosa y trehalosa

Glucose-oxidase (GOD), suffers conformational change during freeze-drying. In order to determine the protection level granted by amorphous matrices (AM) of saccharose, maltose, trehalose and their combinations, the thermal inactivation constants (K D) of GOD trapped in these systems were determined. For its evaluation, GOD samples were balanced at different water activities and heated up to 30, 50 and 70 ºC. The best AM found for GOD stability was saccharose-trehalose (5/10% p/v). The K D values (K D.10-4) at a w = 0.0 were 3 at 30 ºC and 6 at 70 ºC. For non-protected GOD under the same conditions these values were 48 at 30 ºC and 257 at 70 ºC.

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.