Post on 16-Jul-2020
Jefe de Departamento Epidemiología
Genética de enfermedades crónicas e
infecciosas
“Riesgo cardiometabólico: Una constelación de factores de riesgo
clásicos y emergentes”
Dra. Ana Isabel Burguete García
Las enfermedades cardiovasculares
son la epidemia del siglo en las
sociedades desarrolladas.
El conocimiento de los riesgos
ambientales y el perfil genético de
cada uno son claves para saber si
un individuo está más o menos
predispuesto a presentar alguna
enfermedad cardiovascular en el
futuro.
Las enfermedades cardiovasculares tienen un origen multifactorial
con participación de factores genéticos y ambientales, por lo que
la identificación de genes de susceptibilidad tiene gran relevancia
para el desarrollo de nuevos tratamientos y la predicción del riesgode enfermedad.
Polimorfismos presentes en genes candidatos que codifican para
proteínas importantes en el sistema homeostático encargado de
mantener el buen funcionamiento del sistema cardiovascular, ya
que cada uno de ellos puede
tener efectos fisiológicos distintos.
La importancia del factor genético en el diagnóstico, pronóstico y
tratamiento de la enfermedad es de gran relevancia. Por ejemplo,los hijos de padres hipertensos tienden a alcanzar mayor presión
sanguínea que el resto de la población.
Las bases de estas enfermedades incluyen los
efectos de múltiples y altamente complejas
interacciones gen-gen y gen-ambiente.
En los últimos 20 años de estudio en la genética de las
enfermedades Cardiovasculares una serie de marcadores
han sido asociados con el desarrollo de estas enfermedades
y de forma importante se han notado
variaciones de acuerdo a las poblaciones estudiadas.
Las diferencias étnicas hacen necesario realizar estudios
locales considerando la carga genética de cada población
y por tanto sus posibles diferencias en el nivel de riesgo de
desarrollar la enfermedad.
Estos genes han sido identificados teniendo en cuenta el
conocimiento que se tiene de los diferentes sistemas
involucrados en mantener en buen estado el sistema
cardiovascular.
Genes que codifican para proteínas que participan en el
metabolismo de los lípidos
-Lipoproteínas: complejos macromoleculares compuestos porproteínas y lípidos que transportan masivamente las grasas por
todo el organismo.
-Apolipoproteínas: parte fundamental y proteica de las
lipoproteínas cuya función es mantener la estructura de lalipoproteina y regular su metabolismo. Existen varios tipos de
apolipoproteínas: ApoA, ApoB, etcétera.
-Receptores de apolipoproteínas: cuando forman lipoproteínas, las
apolipoproteínas son las responsables de que estas
macromoléculas sean captadas por los receptores de
determinadas células que activarán una función enzimática, lacual permitirá la degradación de las grasas contenidas en la
lipoproteína.
Ana Isabel Burguete García, BI Estrada-Velasco, M
Cruz, V Madrid-Marina, GA Martínez-Nava, JGomez-Zamudio, AI Burguete-García. México.
aburguete@correo.insp.mx
POLIMORFISMOS DE LOS GENES IRS1, TCF7L2, ADRB1, PPARG
ASOCIADOS CON EL RIESGO ATEROGÉNICO EN POBLACIÓN
MEXICANA.
BioMed Research International, Volume 2013,
Fenotipo lipoproteínico aterogénico.
El síndrome metabólico (SM) y la DT2 presentan como alteración
central Resistencia a la Insulina (RI), esta RI se asocia a
alteraciones del metabolismo lipídico.
RI condiciona a altos niveles de VLDL que provocan niveles altos
de triglicéridos y bajos niveles de HDL-c, un perfil conocido comofenotipo de lipoproteína aterogénica.
Descenso de HDL
Elevación de LDL,
Elevación de TG
casos y
controles
hospitalarios
35 a 65 años
Hospital General de Sub zona
(HGSZ) No.3 del IMSS, Guerrero
CASOS CONTROLES
200 200
Centro Medico Nacional Siglo XXI del
IMSS en la ciudad de México
CASOS CONTROLES
519 547
Determinación del porcentaje de ancestralidad se utilizaron 25 AIMsdel panel utilizado de Martínez en el 2007(23), sobre las
contribuciones africana, amerindia y europea.
METODOLOGÍA Controles: Glucosa <100mg/dL
QC: 0.99
41
52 19
57
247
Mexicano-
Americanos
Puertorriqueños
Amerindio
Africanos
Europeos
Origen Genético De Grupos Etnicos Latinos
Porcentaje
Contribución
deMezcla
Ancestral
Mexicanos
3
67
30
Leif Groop 2000; White et al. 2002, *Burguete-García AI, 2010
ADRB1
Múltiples variantes genéticas comunes han sido sólidamente
implicadas en la susceptibilidad de RI, con el riesgo de presentar
obesidad, hipertrigliceridemia, y bajos niveles de HDL, todos
componentes de Riesgo Aterogénico.
ADRB
Características sociodemográficas, Clínicas y ancestralidad
Variables Bajo Riesgo IA (711) Riesgo Medio IA (728) Riesgo Alto IA (56) P value
Edad 48.17 ± 8.61 46.86 ± 7.98 44.68 ± 7.98 0.0009*
Total colesterol (mg/dL) 190.93 ± 39.92 222.63 ± 51.35 261.84 ± 65.86 0.0001*
LDL-c (mg/dL) 119.21 ± 30.88 140.08 ± 37.32 156.14 ± 50.88 0.0001*
HDL-c (mg/dL) 49.93. ± 12.97 38.89 ± 10.44 29.59 ± 7.36 0.0001*
Triglicéridos (mg/dL) 158.95 ± 77.54 263.56 ± 160.32 361.75 ± 246.11 0.0001*
Estatus enfermedad(%)
Sanos
Síndrome Metabólico
DT2
45.71
17.02
37.37
28.16
39.56
32.28
30.36
39.29
30.36
<0.0001**
IMC 28.75 ± 4.47 29.15 ± 4.14 29.48 ± 5.43 0.07*
TAS (mm Hg) 119.28 ± 13.42 120.65 ± 12.33 119.21 ± 10.79 0.03*
TAD (mm Hg) 75.5 ± 8.63 76.10 ± 8.15 77.46 ± 7.99 0.21*
Glucosa (mg/dL) 118.41 ± 56.90 127.29 ± 72.19 120.14 ± 56.96 0.07*
Insulina (pmol/L) 11.73 ± 8.89 12.27 ± 7.28 13.44 ± 9.23 0.009*
HOMA-IR 3.73 ± 5.23 4.07 ± 4.96 4.20 ± 4.32 0.005*
Porcentaje Ancestralidad
Africano
Europeo
Amerindio
0.03 ± 0.021
0.32 ± 0.11
0.65 ± 0.12
0.03 ± 0.023
0.33 ± 0.10
0.64 ± 0.11
0.03 ± 0.030
0.32 ± 0.09
0.65 ± 0.10
0.69*
0.58*
0.55*
Género (%)
F
M
47.12
52.88
40.66
59.34
57.14
42.860.007**
Los datos se muestran en medias y DE. F: femenino, M: masculino. * Kruskall Wallis, **Ji-
cuadrada.
Asociación de polimorfismos con Indice Aterogénico
Medium risk AI High risk AI
SNP ORa (CI) p ORa (CI) pIRS1 rs1801279
Log additive 1.00 (0.68, 1.47) 0.99 1.24 (0.49, 3.13) 0.65
TCF7L2 rs12255372
Log additive 0.95 (0.76, 1.19) 0.67 1.15 (0.64, 2.08) 0.63
TCF7L2 rs7903146
Log additive 0.93 (0.76, 1.15) 0.51 1.35 (0.82, 2.21) 0.24
PPARG rs1801282
Log additive 0.81 (0.65, 1.01) 0.06 0.89 (0.48, 1.65) 0.71
ADRB1
rs1801253
Log additive 1.16 (0.91, 1.47) 0.22 2.52 (1.54, 4.15) <0.0001*HHEX rs5015480
Log additive 1.03 (0.88, 1.22) 0.68 1.24 (0.82, 1.87) 0.30
Ajustado por edad, género, IMC, estatus de enfermedad y porcentaje
de ancestralidad. IA de bajo riesgo se consideró la categoría de
referencia. * Corrección para múltiples comparacionbes por
Bonferroni P-value corregida P≤0.004
Asociación del polimorfismo ADRB1 rs1801253 con Índice
Aterogénico
Riesgo Medio IA Alto Riesgo IA
SNP ORa (CI) p ORa (CI) p
C/G 1.08 (0.83, 1.41) 0.55 2.94 (1.64, 5.24) <0.0001*
G/G 2.19 (0.81, 5.95) 0.12 3.40 (0.39, 29.61) 0.27dC/G+ G/G 1.12 (0.87, 1.46) 0.36 2.96 (1.67, 5.25) <0.0001*
rG/G 2.16 (0.79, 5.84) 0.13 2.47 (0.29, 21.27) 0.40
Ajustado por edad, género, IMC, estatus de enfermedad y
porcentaje de ancestralidad. IA de bajo riesgo se consideró la
categoría de referencia. * Corrección para múltiples
comparacionbes por Bonferroni P-value corregida P≤0.025
Colesterol total LDL HDL Triglicéridos Glucosa Insulina HOMA-IR
Beta(IC) P Beta(IC) P Beta(IC) p Beta(IC) p Beta(IC) p Beta(IC) p Beta(IC) p
IRS1 G/G Referencia
rs1801278
G/A
-3.22
0.561
-1.87
0.699
-2.97
0.041*
9.36
0.599
1.67
0.254
-0.01
0.986
1.69
0.010* (-14.08, 7.64) (-11.36, 7.62) (-5.81, -0.12)
(-25.57,
44.29) (-1.20, 4.54) (-1.78, 1.75) (0.40, 2.98)
A/A
31.75
0.261
33.61
0.173
10.7
0.149
-55.23
0.543
-0.69
0.926
-2.34
0.609
-0.22
0.946(-23.59, 87.11) (-14.78, 82.01) (-3.82, 25.23)
(-233.3,
122.8)
(-15.32,
13.94)(-11.33, 6.65) (-6.80, 6.36)
G/A+ A/A
-1.99
0.714
-0.62
0.895
-2.48
0.082
7.09
0.685
1.58
0.27
-0.09
0.912
1.62
0.012*(12.67, 8.68) (-9.96, 8.71) (-5.29, 0.32)
(-27.24,
41.43)(-1.23, 4.40) (-1.83, 1.63) (0.35, 2.89)
ADRB1 C/C Referencia
rs1801253
C/G
4.37
0.149
6.56
0.014*
0.48
0.556
-18.67
0.051
-1.91
0.18
0.29
0.551
-0.32
0.37Arg389Gly (-1.57, 10.31) (1.35, 11.77) (-1.11, 2.06)
(-37.46,
0.12)(-3.49, -0.33) (-0.67, 1.25) (-1.02, 0.38)
G/G
8.79
0.464
4.05
0.7
-1.11
0.728
34.02
0.371
1.76
0.58
-0.21
0.911
-0.14
0.919(-14.76, 32.35) (-16.59, 24.69) (-7.41, 5.18)
(-40.50,
108.5)(-4.49, 8.02) (-4.01, 3.58) (-2.92, 2.64)
C/G+ G/G
4.58
0.123
6.44
0.013*
0.4
0.613
-16.16
0.086
-1.73
0.028*
0.27
0.577
-0.31
0.373(-1.24, 10.41) (1.33, 11.55) (-1.15, 1.96)
(-34.61,
2.28)(-3.28, -0.18) (-0.67, 1.21) (-1.00, 0.38)
HHEX T/T Referencia
rs5015480
T/C
6.58
0.024*
5.88
0.021*
0.31
0.681
3.36
0.72
1.53
0.047*
0.11
0.808
0.29
0.263(0.85, 12.32) (0.88, 10.88) (-1.18, 1.81)
(-15.04,
21.77)(0.02, 3.04) (-0.81, 1.04) (-0.22, 0.80)
C/C
7.14
0.087
6.72
0.065
1.67
0.125
-6.3
0.638
0.81
0.459
0.31
0.639
0.09
0.794(-1.03, 15.32) (-0.41, 13.84) (-0.46, 3.81)
(-32.56,
19.95)(-1.34, 2.97) (-1.00, 1.64) (-0.63, 0.83)
T/C + C/C
6.71
0.016*
6.06
0.013*
0.61
0.4
1.23
0.891
1.37
0.061
0.16
0.724
0.25
0.317(1.24, 12.17) (1.30, 10.83) (-0.82, 2.04)
(-16.32,
18.78)(-0.06, 2.81) (-0.72, 1.04) (-0.24, 0.74)
Asociación de polimorfismos y marcadores bioquímicos de RI y
perfil lipídico.
Discusión
Los ADRB forman parte de la familia multigénica de receptores acoplados a
proteínas G.
Se ha reportado asociación de la variante Arg389Gly del gen ADRB1 con un mal
acoplamiento del receptor con la proteína G, lo que deriva en alteraciones en la
lipólisis y RI.
El heterocigoto y el modelo dominante para ADRB1 Arg389Gly, mostraron
asociación con valores promedio mayores de niveles de LDL y menores en los
niveles de glucosa. Estos resultados concuerdan con reportes que asocian esta
variante con acumulación de grasa, IMC y obesidad.
Nuestros resultados sugieren que el polimorfismo Arg389Gly del gen ADRB1
puede ser un buen marcador biológico para predecir el riesgo de desarrollo de
enfermedades cardiovasculares dado un índice aterogénico de alto riesgo.
Los resultados de la presente investigación arrojan que los portadores de la
variante IRS1 Gly/Arg tienen bajos los niveles de HDL y un aumento del HOMA-IR
En nuestro estudio, el HHEX heterocigoto T/C y el modelo dominante mostraron
asociación con el aumento de los niveles de colesterol total y LDL, lo que sugiere
predisposición de los portadores de la variante para alteraciones del
metabolismo lipídico
. HHEX: Regula desarrollo pancreático
FACTORES AMBIENTALES
DRA. ANA ISABEL BURGUETE GARCÍA
DEPARTAMENTO DE EPIDEMIOLOGÍA GENÉTICA DE
ENFEREMEDADES CRÓNICAS E INFECCIONES
CISEI, INSP
Julio 2015
aburguete@insp.mx
PATRONES DE ALIMENTACIÓN Y RIESGO CARDIOMETABÓLICO
EN NIÑOS RESIDENTES DE LA CIUDAD DE MÉXICO
DIETA
Castañeda-Márquez A.Ca, Galván-Portillo Mb, Trujillo-Martínez Ma,
Estrada-Velasco Bc, Cruz Md, Burguete-García A.Ic,*
Por publicar
Metodología
El diseño epidemiológico: Transversal.
Muestreo aleatorio simple.
Sobrepeso
Obesos
Normal
Patrones de
Alimentación
2119 Niños
entre 6 y 12
años de edad de la Ciudad
de México.
RCM
El riesgo cardiometabólico se determinó utilizando la suma de los residuos
estandarizados de glucosa, lipoproteínas de alta densidad, presión arterial y
triglicéridos; la información de dieta se obtuvo a partir de un Cuestionario de
Frecuencia de Consumo de Alimentos (CFCA) identificando tres patrones de
alimentación. Se analizó la asociación entre los patrones y el riesgo
cardiometabólico mediante modelos de regresión logística.
PRODUCTOS LÁCTEOS
FRUTAS VERDURAS LEGUMINOSAS
HUEVOS, CARNES Y EMBUTIDOS.
PLATILLOS TÍPICOS
CEREALES BEBIDAS
GOLOSINAS Y POSTRES
GRASAS SUPLEMENTOS
Estructura del cuestionario
107 preguntas divididas en 11 secciones de acuerdo a los grupos de alimentos:
Cada pregunta consta de 10 opciones de respuesta de acuerdo a
la frecuencia en que se consume el alimento.
N=2119 RCM Bajo
(n=1,443)
RCM Alto
(n=676)
OR OR IC (95%) p
Hidratos de carbono simple
Medio 1 0.87 0.68-1.11 0.277
Alto 1 0.91 0.71-1.16 0.472
Grasas saturadas y proteína animal
Medio 1 0.92 0.72-1.18 0.535
Alto 1 1.06 0.83-1.36 0.601
Hidratos de carbono complejos y grasas
poliinsaturadas
Medio 1 0.76 0.60-0.97 0.034
Alto 1 0.72 0.57-0.93 0.012
p-tend=0.011
Asociación entre los patrones de alimentación en niños y el riesgo
cardiometabólico (RCM)
Regresión logística ajustado por Índice de Masa Corporal y antecedentes de sobrepeso u obesidad. La categoría de referencia fue el consumo bajo.
Valor p ANOVA con ajuste de Bonferroni
Macronutrimento %
Patrón 1 Patrón 2 Patrón 3
pMedia D.E Media D.E Media D.E
Energía total (kcal) 2281.6 681.3 2390.2 740.9 2019.6 675.5 <0.001
Carbohidratos (g) 301.7 97.4 306 103 266.9 95.5 <0.001
Azúcar 49.6 7.6 51.8c 7 46.9 8 <0.001
Fibra 6.1 1 6.2 1.2 8.4 1.4 <0.001
Proteínas (g) 72.7 21.8 84.2 25.2 71.2 24.6 <0.001
Grasas (g) 87 26.8 92.1 29.4 74 26.4 <0.001
grasas Saturadas 43.1 4.3 45 4.7 40.5 3.9 <0.001
g. Monoinsaturadas 31.8 2.9 31.8 2.8 32.2 2.8 0.09
g.Polynsaturadas 18.9 3 18.5 3 20.3 3 <0.001
Colesterol (g) 266.6 96.3 325.3 132 284.7 135.2 <0.001
Ingesta de macronutrimentos en el tercil alto de cada patrón
Mayor consumo de energía, grasas, porcentaje de grasa saturadas,
azúcar, proteínas y colesterol en el patrón 2 (g. saturadas y proteína
animal); por otro lado el patrón con mayor consumo de fibra y grasas
poliinsaturadas fue el (g.poliinsaturadas e HC complejos).
Microbiota intestinal
Conjunto de microorganismos en un determinado nicho.
El contenido total de bacterias es 10 veces más que el
número total de células en un individuo.
La microbiota intestinal es la más abundante de
microorganismos.
Homeostasis energética
Funciones metabólicas
Funciones tróficas
Funciones inmunológicas
Ingesta
de
alimen
tos
Gasto
de
energía
GASTROTRILOGÍA, 2013
Vrieze et al., 2010, Drissi et al., 2014
Composición de la microbiota
intestinal
HIPOTÉSIS
MICROBIOTA (BACTERIAS) INDUCEN ALTERACIONES METABOLICAS
DIETA ALTA EN GRASAS
¿¿¿MICROBIOTA INTESTINAL???
ALTERACIONES
METABÓLICAS
Microbiota intestinal asociada a obesidad
Descripción Resultados
Monitoreo de 12 individuos obesos en un
programa de adelgazamiento con dieta
restringida en grasa y otra restringida en
hidratos de carbono.
3% al 15 % Bacteroidetes.
Firmicutes
En ambos grupos de dieta.
Referencias
Ley et al.,
2006.
20 individuos adultos obesos, 9 anoréxicos y 20
normopeso para la cuantificación de
Bacteroidetes, Firmicutes, Lactobacillus y
Methanobrevibacter smithii.
M. smithii en pacientes anoréxicos.
Bacteroidetes y Lactobacillus
en obesos.
Armougomet al., 2009.
1042 niños mexicanos. Midieron la Abundancia relativa de
Bacteroidetes y Firmicutes y su interacción con la dieta.
Firmicutes
Bacteroidetes
se asocia con el riesgo de tener sobrepeso y obesidad.
Estrada-
Velasco et
al., 2015.
Lactobacilos intestinales asociados a cambio de peso
Descripción Resultados Referencias
Estudio transversal con 68 pacientes con
obesidad y 44 controles para analizar la
abundancia relativa de M. smithii, Lactococcus
lactis, Bifidobacterium animalis y varias especies
de Lactobacillus
Lactobacillus reuteri en pacientes obesos.
L. plantarum, L. casei y L. paracasei en
individuos con peso normal
Million et al.,
2012
134 pacientes obesos, 38 con sobrepeso, 76 con
peso normal y 15 anoréxicos L. reuteri en obesos
Million et al.,
2013
L. reuteri
P=0.0001
P=0.0047
P=0.0001
N: 2637 niños de 6 a 12 años
Burguete-García Ana I., 2016 por publicar
Asociación entre los térciles de abundancia
relativa de lactobacilos y grado de adiposidad
OR IC (95%) p
L. casei
Medio 0.70 0.53, 0.94 0.02
Alto 0.74 0.55, 0.99 0.05
L. paracasei
Medio 0.75 0.55, 1.03 0.08
Alto 0.54 0.39, 0.74 0.0001
L. reuteri
Medio 1.48 1.06, 2.05 0.01
Alto 2.34 1.7, 3.3 0.0001
Abundancia relativa
Burguete-García Ana I., 2016 por publicar
Frontiers, 2014,
Presencia de genes que codifican
enzimas que descomponen los polisacáridos que
no pueden ser digeridos por el
hospedador
Mayor absorción de
nutrientes y su deposición, lo que
contribuye al desarrollo de
trastornos metabólicos.
Conversión de estos AGCC en
triglicéridos en el hígado
ALTERACIONES METABÓLICAS Y MICROBIOTA
RECEPTOR DE FFA ACOPLADO A PROTEÍNA G
Lactobacillus
Filo: Firmicutes,
Clase: Bacilli
Orden: Lactobacillales
Familia: Lactobacillaceae
Estudios demostraron una asociación de especies
de lactobacillus con la obesidad alteraciones metabólicas.
Gram +•Lactobacillus
acidophilus
•L. bulgaricus
•L. casei
•L. delbrueckii
•L. fermentum
•L. gasseri
•L. ingluvei
•L. johnsonii
•L. lactis
•L. paracasei
•L. plantarum
•L. reuteri
•L. rhamnosus
•L. salivarius
•L. sakei
Convierte a la
lactosa y algunos
monosacáridos en
ácido láctico.
Lactobacilos intestinales
Defensa contra el estrés oxidativo
No catabolizan fructosa
Glucógeno
bacteriano
Glucosa y fructosa
Asociados a
obesidad y
sobrepeso
Asociados a
peso normal SacarosaAzucares
Permeasa
glucosa
Mejora la
glucólisis
L. reuteri, L. acidophilus, L.fermentum,
L. sakei , L. ingluvieiL. casei, L. paracasei
L. plantarum, L. gasseri Drissi et al., 2014
Permeabilidad de epitelio intestinal
Disminución proteínas de
unión
Macrofago
Adipocito
TLR4, TLR2
TNF
IL-6
TNF
Grado de inflamación
NF-kB
SecretaLPS
Lípidos
Reducción de ZO-1 y Ocludina
LPS
Son trasportados junto a los lípidos
Inflamación Crónica de bajo grado= Obesidad
El consumo alto en grasas favorecen liberaciónde LPS en el intestino, aumenta lapermeabilidad, facilitando el paso de LPS a lacirculación generando una ENDOTOXÉMIAMETABÓLICA, esto se asocia con un mayorestrés oxidativo y liberación de citocinasproinflamatorias
El lipopolisacárido (LPS) de las bacterias gram - y los
ácidos grasos saturados de la dieta activan el TLR4 e
inducen síntesis de citocinas (TNF-a, IL-6 e IL-1b) y
quimiocinas proinflamatorias: inducción de resistencia
a la insulina y aumento de adiposidad.
Disminución CB1R y CB2R
Via JNK: Inhibe fosfortilación en tirosina de IRS-1
p38 y ERK: Reducen o suprimen la expression de IRS.
CELL, 2013
Daniel Konrad, and Stephan Wueest Physiology 2014;29:304-313
procesos fisiopatológicos en el eje intestino - hígado – tejido
adiposo
1.- Aumento de la ingesta de rica en grasa,
liberación elevada de LPS debido a la
dibiosis y un aumento de la producción de
citocinas pro- inflamatorias en el intestino.
2.- Citocinas pro- inflamatorias, FFA y LPS
son drenados en la circulación portal.
3.- Translocación de partículas tejido
adiposo blanco, estimula producción de
citocinas proinflamatorias
4.- Liberación de citocinas proinflamatorias
a c. portal
5.- Las citoquinas pro- inflamatorias
repercuten negativamente en el
metabolismo del hígado
1) Fermentación de los carbohidratos de la dieta para generar AGCC.
(FIRMICUTES=OBESIDAD)
2) Conversión de colina y L-carnitina en TMA, la cual es subsecuentemente
convertida en FMO enzima de la misma familia del TMAO en el hígado,
incrementando por lo tanto el RCV.
Este efecto (Metabolismo Independiente) es el resultado de el aumento de la
permeabilidad intestinal, permitiendo el paso de LPS y Peptidoglicanos a la
circulación.
La presencia de estos componentes bacterianos en la circulación activan macrófagos
(Células espumosas), reduciendo el transporte reverso del colesterol e incrementando
la Resistencia a la insulina, hiperlipidemia y la inflamación vascular..
NOD: dominio de oligomerización de nucleótidos PPR: receptor de reconocimiento de patrones: TLR J. Mark Brown, etal, 2015
LPS unido a TLR4: Induce translocación de TLR2 amplificando el proceso de
inflamación y contribuyendo al proceso ateroesclerosis
LA MICROBIOTA METABOLIZA LA CARNITINA Y COLINA INGERIDA A PARTIR DE LA DIETA FORMANDO TMA Y TMAO,
LO QUE INCIDE DIRECTAMENTE EN EL METABOLISMO DEL COLESTEROL Y ESTEROLES.
39Nutrients 2011,
Diabetes Metab J 2015;39:198-203
L. Casei y Paracasei
L. Casei y Paracasei
SM
**
** FIRMICUTES Y PROTEOBACTERIAS: Genes CUTc y CUTD Codfican para proteínas de ensamblaje de microcopartimentos
79 aislados intestinales: 9 líneas productoras de TMA
Kymberleigh A. Romano, etal. 2015
LPS unido a TLR4: Induce translocación de TLR2 amplificando el proceso de inflamación y contribuyendo al proceso ateroesclerosis
Activación de TLR4 conduce a activación de vías proinflamatorias reguladas por NF-Kb y AP-1 que estimulan la liberación de citosinas proinflamatorias TNF-a e Il-6: Disfunción endotelial, formación y ruptura de placa, oxidación de LDL y trombogénesis.
VISIÓN INTEGRAL
Nuevos
blancos
Nuevos medicamentos Mejor
Conocimiento de
los factores
ambientales
Mayor
prevención
Clasificación
Nosológica
Racional
Prevención y
Tratamiento
personalizado
Predicción
Genética
individual
MEJOR
ENTENDIMIENTO
MOLECULAR
DRA. ANA I. BURGUETE GARCÍA
Para la elaboración de constancias,
favor de enviar lista de
participantes presenciales con:
Lic. Reina Norma Espíritu Bolaños
Videos y presentaciones anteriores en:
http://www.espm.mx
-Videoconferencias
https://www.facebook.com/espm.insp
reina.espiritu@insp.mx