Autores: Karla Isabel Lira-De León1, Rubén López-López, 
Rosalía Reynoso-Camacho, Luis Miguel Salgado 
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Introducción 
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Objetivo 
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Conclusiones: 
 La combinación de estas tecnologías, nos 
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Memorias 2014 - 6a Conferencia Científica Anual sobre Síndrome Metabólico - Presentación Tabajos Libres Orales -
MÓDULO: GENÉTICA, EPIDEMIOLOGÍA Y SM - Análisis del perfil metabolómico durante el desarrollo de síndrome metabólico inducido por una dieta alta en grasa y fructosa

Karla I. Lira de L.*, Rubén López L.*, Rosalía Reynoso C.**, Luis M. Salgado*

* CICATA-QRO, Instituto Politécnico Nacional, ** Depto de Investigación y Posgrado en Alimentos,
Facultad de Química, Universidad Autónoma de Queretaro

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Análisis del perfil metabolómico durante el desarrollo de síndrome metabólico inducido por una dieta alta en grasa y fructosa

  1. 1. Autores: Karla Isabel Lira-De León1, Rubén López-López, Rosalía Reynoso-Camacho, Luis Miguel Salgado Presenta: Dra. Karla Isabel Lira De León 15 de Agosto de 2014 CICATA-Unidad Querétaro Instituto Politécnico Nacional
  2. 2. Introducción  Debido a los cambios socioeconómicos de países desarrollados y en desarrollo, el estilo de vida de la gente ha cambiado radicalmente.  Que como resultado ha inducido graves problemas de salud. (Gacche et al., 2011)
  3. 3.  Actualmente en México, la Diabetes mellitus (DM) y el Síndrome Metabólico (SM) son los principales problemas de salud (9.17% de la población solo para DM).  La diabetes tipo 2 (DMT2) es la causa más común de DM, con un 90% de los pacientes.  Un factor predisponente para el desarrollo de DMT2 y SM es la ingesta de una dieta rica en grasas saturadas y azúcares simples.  Estos problemas de salud, tienen implicación a todos los niveles, social, económico, familiar e individual y representan una carga económica sumamente importante. (Córdova-Villalobos et al., 2008)
  4. 4. Justifificación:  Muchas características del SM, incluyendo la obesidad, dislipidemia, y presión arterial alta, son factores de riesgo para DMT2, por lo que un diagnóstico temprano, podría facilitar su prevención. Eso es posible mediante el uso de la Metabolómica(análisis global de los metabolitos celulares).  Por lo anterior, es de gran importancia conocer el perfil metabolómico que se presenta en el desarrollo de estas enfermedades, con la finalidad de identificar biomarcadores de diagnóstico temprano y así poder prevenir la evolución de dichos padecimientos.
  5. 5. Objetivo  Se elaboró un análisis no focalizado del Perfil Metabolómico durante el desarrollo del SM inducido, en un modelo animal a través de una dieta alta en grasa y fructuosa. DIETA ALTA EN GRASA DAG DIETA COMERCIAL CONTROL PROTEÍNAS 15% 22% CARBOHIDR 45% 51% ATOS GRASAS 39% 5.5% CALORÍAS 591 337
  6. 6. Metodología 400 μl Plasma 1600 μl ACN (80%) Vortex 2 min, incubación 4°C por 2hrs 13,000 rpm 4°C, 20 min 1700 μl Concentrar SpeedVac Sobrenadante Temperatura ambiente Toda la noche (24 hrs) Transferir al vial y Analizar por 60 μl Disolución ACN-AGUA (50:50) 1° ACN- 1 min,vortex 2° AGUA- 1 min,vortex HPLC Vol Inyección 20 μl 13,000 rpm TA, 2 min
  7. 7.  Condiciones de separación HPLC:  Flujo 0.5 ml/min  Temperatura 40 °C  Gradiente lineal continuo  C: Agua acidulada (0.1% Ác.Fórmico)  D: ACN acidulado (0.1% Ác.Fórmico)  Volumen inyección: 20 μL  254 y 280 nm  Tiempo de pos-run 5 min  Preparada SpeedVac Tiempo (min) %C %D 0 98 2 25,30,40 0 100  Resuspensión en 60 l ACN/AGUA (50:50)= 130 l del plasma original
  8. 8. 30 25 20 15 10 5 0 254nm MACHOS 0 5 10 15 20 25 mUABSORBANCIA Tiempo (min) OBESAS 254nm CONTROL 254nm
  9. 9. 30 25 20 15 10 5 0 280nm MACHOS 0 5 10 15 20 25 mUABSORBANCIA Tiempo (min) OBESAS 280nm CONTROL 280nm
  10. 10. 30 25 20 15 10 5 0 254nm HEMBRAS 0 5 10 15 20 25 mUABSORBANCIA Tiempo (min) OBESAS 254nm CONTROL 254nm
  11. 11. 30 25 20 15 10 5 0 280nm HEMBRAS 0 5 10 15 20 25 mUABSORBANCIA Tiempo (min) OBESAS 280nm CONTROL 280nm
  12. 12. MACHOS HEMBRAS LONGITUD DE ONDA (nm) 254 280 254 280 DIFERENCIAS 71 72 74 73 RANGO 1-14806 1-11962 1-17828 1-16835 VALORES MAYORES OBESAS 33 35 34 37 VALORES MAYORES CONTROL 38 37 40 36 Analísis Programa: ImageJ 1.46r
  13. 13. Conclusiones:  La combinación de estas tecnologías, nos permite describir un perfil de elución metabólico, que puede ser utilizado para seguir el desarrollo del SM. La caracterización de los picos diferenciales, nos permitirá utilizar los metabolitos como biomarcadores, para la detección precoz de estas patologías.

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