Janette Guadalupe Moreno González

En el presente trabajo se describe el diseño, fabricación y evaluación experimental de un sistema de detección de aceite automotriz usado en agua destilada, empleando módulos desechables tipo lab-on-a-chip (LoC) fabricados sobre placas fenólicas mediante fresado CNC y un circuito de medición basado en divisor de voltaje con un microcontrolador Arduino Nano. Se prepararon emulsiones de aceite de motor SAE 20W-50 en agua destilada a concentraciones del 1, 5, 10, 15 y 20 % v/v, utilizando agitación en vortex y centrifugación. Se realizaron tres experimentos modificando el valor de la resistencia del divisor de voltaje (464 Ω y 4.7 kΩ) con el fin de evaluar la estabilidad de la señal y la relación entre la concentración de aceite y la lectura del convertidor analógico-digital (ADC). Los resultados demostraron que la presencia de aceite modifica la conductividad del medio; sin embargo, no se observó una relación proporcional directa entre la concentración y la señal obtenida, lo que se atribuye a la naturaleza heterogénea de las emulsiones, efectos de electrólisis generados por corriente directa y limitaciones de la resolución del ADC ante señales de muy baja amplitud. El trabajo aporta evidencia experimental sobre las limitaciones del método de corriente directa para este tipo de aplicación y orienta el desarrollo de trabajos futuros basados en excitación de corriente alterna y espectroscopía de impedancia. DOI: https://doi.org/10.54167/tch.v20i1.2241

El presente artículo revisa los métodos de clasificación de aguas, resaltando su importancia en la gestión de recursos hídricos, la calidad del agua potable y la protección ambiental. Se analizan las propiedades físicas, químicas y microbiológicas utilizadas en estos procesos, así como la necesidad de enfoques precisos y eficientes. La revisión incluye métodos tradicionales y basados en aprendizaje automático, comparando su desempeño y utilidad en diferentes contextos. Para la selección de estudios, se consultaron bases de datos científicas mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa, utilizando criterios específicos de búsqueda. Se consideran distintos tipos de aguas, incluyendo potable, residual y subterránea, así como modelos de clasificación como árboles de decisión y redes neuronales. Los resultados evidencian tendencias en la adopción de modelos automatizados debido a su mayor exactitud y eficiencia. No obstante, se identifican limitaciones en el acceso a datos y la necesidad de estandarización. Finalmente, se concluye que la clasificación del agua es esencial para la sostenibilidad ambiental y se proponen futuras líneas de investigación orientadas a mejorar los modelos existentes y optimizar su implementación en diversas aplicaciones.

Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) and its associated complications are of public health concern. Metformin is the most common pharmacological T2DM treatment, distributed through organic cation transporters (OCTs). The solute transporter family 22A1 (SLC22A1) gene encodes OCT1, and its variants may play a role in glycemic control. This study analyzed seven SLC22A1 gene variants and their potential association with glycemic control in patients from Northern Mexico with T2DM undergoing metformin monotherapy. Methods: This cross-sectional study included 110 patients. We analyzed HbA1c values as a continuous variable and according to glycemic control categories (p = 0.042). We analyzed the combination of rs628031 and rs622342 as diplotypes. The relation between HbA1c and these diplotypes was influenced by BMI and the metformin dose. Carriers of at least one minor allele of A-rs628031 and C-rs622342 had lower HbA1c values than individuals homozygous for the major allele in both genes. Conclusions: The rs628031 and rs622342 variants are associated with lower HbA1c levels in T2DM patients. Larger studies are needed to confirm these associations.

Glucose and lipid metabolism regulation by the peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) has been extensively reported. However, the role of their polymorphisms remains unclear. Objective: To determine the relation between PPAR-γ2 rs1801282 (Pro12Ala) and PPAR-β/δ rs2016520 (+294T/C) polymorphisms and metabolic biomarkers in adults with type 2 diabetes (T2D). Materials and Methods: We included 314 patients with T2D. Information on anthropometric, fasting plasma glucose (FPG), HbA1c and lipid profile measurements was taken from clinical records. Genomic DNA was obtained from peripheral blood. End-point PCR was used for PPAR-γ2 rs1801282, while for PPAR-β/δ rs2016520 the PCR product was digested with Bsl-I enzyme. Data were compared with parametric or non-parametric tests. Multivariate models were used to adjust for covariates and interaction effects. Results: minor allele frequency was 12.42% for PPAR-γ2 rs1801282-G and 13.85% for PPAR-β/δ rs2016520-C. Both polymorphisms were related to waist circumference; they showed independent effects on HbA1c, while they interacted for FPG; carriers of both PPAR minor alleles had the highest values. Interactions between FPG and polymorphisms were identified in their relation to triglyceride level. Conclusions: PPAR-γ2 rs1801282 and PPAR-β/δ rs2016520 polymorphisms are associated with anthropometric, glucose, and lipid metabolism biomarkers in T2D patients. Further research is required on the molecular mechanisms involved.

En el año de 2019 en la provincia de Wuhan, China, se reportó un brote de neumonías atípicas, con síntomas similares a los del Síndrome Respiratorio Agudo Severo (SARS), brote reportado en el 2003, y al Síndrome Respiratorio del Oriente Medio (MERS), brote reportado en 2012 en Arabia Saudita. Esta enfermedad emergente fue causada por el nuevo coronavirus “Síndrome Respiratorio Agudo Severo Coronavirus 2” (SARS-CoV-2) o también denominada COVID-19 del inglés Coronavirus desease 2019, caracterizado por presentar severos problemas respiratorios y diversas manifestaciones extrapulmonares. Al momento se ha reportado una elevada tasa de mortalidad en individuos del sexo masculino, en adultos mayores de 60 años, y en personas con comorbilidades como diabetes obesidad, hipertensión y problemas cardiacos. La diabetes es una enfermedad caracterizada por resistencia a insulina, pérdida de función de células β en el páncreas, y desbalance del sistema inmune por el estado de inflamación crónica. En pacientes graves con COVID-19, se ha observado una secreción alterada de citocinas pro inflamatorias, si esto ocurre en un paciente diabético, que ya tiene un estado inflamatorio per se, se induce inflamación exacerbada y una falla multiorgánica que puede desencadenar en la muerte de los pacientes. Diversos autores señalan como hipótesis que la hiperglicemia favorece la replicación viral, por lo que en un paciente “diabético con infección COVID-19”, es primordial mantener un control glicémico adecuado. Los tratamientos para COVID-19 se han enfocado en disminuir los síntomas, el uso de antivirales, antiinflamatorios, anticuerpos monoclonales y plasma convaleciente COVID-19 ha mostrado resultados variables. Para el control de esta infección viral es necesaria una vacuna, al momento existen más de 150 candidatos, con una eficiencia que va del rango de 70 al 95%, pero aún falta determinar la inmunidad a largo plazo en las personas vacunadas. Esta revisión aborda las características de la infección por SARS-CoV2 y la respuesta inmunitaria en pacientes diabéticos frente a COVID-19.

Peroxisome proliferator-activated receptors (PPARs) play roles in glucose and lipid metabolism regulation. Pro12Ala PPAR-γ2 and +294T/C PPAR-δ have been associated with dyslipidemia, hyperglycemia and high body mass index (BMI). We compared metabolic traits and determined associations with Pro12Ala PPAR-γ2 or +294T/C PPAR-δ polymorphism among teenagers from different ethnicity. Four hundred and twelve samples with previous biochemical and biometric measurements were used. Genomic DNA from peripheral blood was extracted and analyzed by end-point PCR for Pro12Ala PPAR-γ2. The +294T/C PPAR-δ PCR product was also digested with Bsl I. Two genotype groups were formed: major allele homozygous and minor allele carriers. Pro12Ala PPAR-γ2 G minor allele frequencies were: 10% in Mestizo-1, 19% in Mestizo-2, 23% in Tarahumara, 12% in Mennonite, and 17% in the total studied population. The +294T/C PPAR-δ C minor allele frequencies were: 18% in Mestizo-1, 20% in Mestizo-2, 6% in Tarahumara, 13% in Mennonite, and 12% in the total studied population. Teenagers with PPAR-γ2 G allele showed a greater risk for either high waist/height ratio or low high-density lipoprotein; and, also had lower total cholesterol. Whereas, PPAR-γ2 G allele showed lower overweight/obesity phenotype (BMI Z-score) frequency, PPAR-δ C allele was a risk factor for it. Metabolic traits were associated with both PPAR polymorphisms.