Indicadores morfométricos de la corteza cerebral frontal de gazapos de ratas Wistar con diabetes pregestacional

Autores/as

  • Leticia Mármol-Caballero Universidad de Ciencias Médicas. Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Departamento de Ciencias Básicas Biomédicas. Holguín, Cuba. https://orcid.org/0000-0002-6397-4211
  • Pedro Augusto Díaz-Rojas Universidad de Ciencias Médicas. Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Departamento de Ciencias Básicas Biomédicas. Holguín, Cuba. https://orcid.org/0000-0003-4897-363X
  • Doralny Peña-Marrero Universidad de Ciencias Médicas. Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Departamento de Ciencias Básicas Biomédicas. Holguín, Cuba. https://orcid.org/0000-0002-5192-7629
  • Liúdisis Silva-Jardínez Universidad de Ciencias Médicas. Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Departamento de Ciencias Básicas Biomédicas. Holguín, Cuba. https://orcid.org/0000-0001-9438-9894
  • Dunia Yailín Macareño-Ávila Universidad de Ciencias Médicas. Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello. Departamento de Ciencias Básicas Biomédicas. Holguín, Cuba. https://orcid.org/0000-0001-9203-1370

Resumen

Introducción: La diabetes es una enfermedad que afecta el embarazo provoca complicaciones fetales; dentro de ellas son frecuentes las malformaciones congénitas. Por la imposibilidad práctica y ética de estudiar este proceso en gestantes es imprescindible realizar estudios experimentales empleando procedimientos morfométricos para determinar si la diabetes afecta el neurodesarrollo.
Objetivo:
Caracterizar morfométricamente la sustancia gris de gazapos de ratas Wistar normales y con diabetes mellitus pregestacional.
Métodos:
Se realizó un estudio experimental básico de serie de casos a 20 gazapos de ratas Wistar de los cuales 10 eran descendientes de diabetes pregestacional. Se caracterizaron indicadores morfométricos del tejido nervioso como espesor de corteza e indicadores nucleares como el perímetro.
Resultados:
La media de la altura de la sustancia gris cortical mostró un valor de 1,224 ± 303,7 μm para el grupo control y 1,014 ± 376,0 para los casos, al aplicar el test de diferencias de medias se encontró diferencia significativa (p ≤ 0,05) a favor del grupo control. Los valores de la media del perímetro nuclear en el grupo control fue de 42,80 ± 7,23 μm y en el grupo experimental el promedio fue de 39,68 ± 6,52 μm, al aplicar el test de diferencias de medias se encontró diferencia significativa (p ≤ 0,05) a favor del grupo control al presentar mayor perímetro nuclear.
Conclusiones: El mayor espesor cortical y perímetro nuclear correspondió al grupo control evidenciándose el efecto deletéreo de la diabetes mellitus en el neurodesarrollo.

DeCS: DIABETES MELLITUS; RATAS WISTAR; SUSTANCIA GRIS; ANIMALES DE LABORATORIO; EMBARAZO.

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Citas

1. Snell RS. Estructura y localización funcional de la corteza cerebral. En: Snell RS, editor. Neuroanatomía clínica. 7ma ed. España: Wolters Kluwer Health, S.A; 2014.p.479-514. Disponible en: https://www.academia.edu/43982282/NEUROANATOMÍA_de_Snell_7ma_ed

2. Valdés Valdés A, Pérez Núñez HM, García Rodríguez RE, López Gutiérrez A. Periodo embrionario. En: Valdés Valdés A, editor. Embriología Humana. La Habana: Editorial Ciencias Médicas; 2011.p.45-54.

3. Junqueira LC, Carneiro J. Histología Básica Texto y Atlas. 12ª ed. Madrid: Editorial Médica Panamericana; 2015.

4. International Diabetes Federation. Atlas de la Diabetes de la FID. 9na ed [Internet]. Bruselas: FID; 2019 [citado 19 Ene 2021]. Disponible en: https://www.diabetesatlas.org/upload/resources/material/20200302_133352_2406-IDF-ATLAS-SPAN-BOOK.pdf

5. American Diabetes Asociation. Diabetes. Estándares para la atención médica de la diabetes 2 [Internet] 2019. [citado 09 May 2021]:[aprox. 194 p.]. Disponible en: https://www.redgdps.org/los-standards-of-medical-care-in-diabetes-2019

6. Cruz Hernández J, Hernández García P, Grandía Guzmán R, Lang Prieto J, Isla Valdés A, González Padilla K, et al. Consideraciones acerca de la diabetes mellitus durante el embarazo. Rev cuba endocrinol [Internet]. 2015 Ene-Abr [citado 09 May 2019];26(1):47-65. Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-29532015000100005

7. Vigil-De Gracia P, Olmedo J. Diabetes gestacional: conceptos actuales. Ginecol Obstet Méx [Internet]. 2017 Jun [citado 19 Ene 2021];85(6):380-90. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/ginobsmex/gom-2017/gom176g.pdf

8. Mayo de Andrés S. Búsqueda e identificación de nuevas causas genéticas o epigenéticas de trastornos del neurodesarrollo [tesis doctoral]. Valencia: Universidad de Valencia; 2015 [citado 19 May 2021]. Disponible en: https://roderic.uv.es/bitstream/handle/10550/47942/Tesis_Mayo%20de%20Andres.pdf?sequence=1&isAllowed=y

9. Galán-López IG, Lascarez-Martínez S, Gómez-Tello MF, Galicia-Alvarado MA. Abordaje integral en los trastornos del neurodesarrollo. Rev Hosp Jua Mex [Internet]. 2017 [citado 05 May 2019];84(1):19-25. Disponible en: https://www.medigraphic.com/pdfs/juarez/ju-2017/ju171e.pdf

10. Mitanchez D. Fetal and neonatal complications in gestational diabetes:

perinatal mortality, congenital malformations, macrosomía, shoulder dystocia, birth injures, neonatal outcomes. J Ginecol Obstet Biol Reprod [Internet]. 2010 Dic [citado 09 May 2021];39(8 Suppl 2):S189-996. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.diabet.2010.11.013

11. Hugues Hernandorena B, Rodríguez González JC, Rodríguez García JC. Animales de laboratorio en la endocrinología: biomodelos de la diabetes mellitus tipo 1. Rev cuba endocrinol [Internet]. 2001 [citado 09 May 2021];12(3):168-77. Disponible en: http://scielo.sld.cu/pdf/end/v12n3/end06301.pdf

12. Arias-Díaz J, Balibrea J. Modelos animales de intolerancia a la glucosa y diabetes tipo 2. Nutr Hosp [Internet]. 2007 Mar-Abr [citado 19 Ene 2021];22(2):160-8. Disponible en: https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0212-16112007000200005

13. Gorrita Pérez Y, Núñez López N, Clapés Hernández S, Fernández Romero T. Malformaciones congénitas en la descendencia de ratas diabéticas. Medimay [Internet]. 2012 [citado 19 Ene 2021];18(2):[aprox. 12 p.]. Disponible en: https://revcmhabana.sld.cu/index.php/rcmh/article/view/568/html

14. González E. Diabetes mellitus experimental: etiología de las malformaciones congénitas en descendentes de ratas diabéticas. Rev cuba endocrinol [Internet]. 2002 Ene-Abr [citado 19 May 2021];13(1). Disponible en: http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1561-29532002000100007

15. Spalletta G, Piras F, Gili T. Brain Morphometry. Neuromethods [Internet]. 2018 [citado 10 Dic 2021];136(3):35-49. Disponible en: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4939-7647-8

16. Aguilar Cordero JM, Baena García L, Rodríguez Blanque R, Latorre García J, Mur Villar N, Sánchez López AM. Diabetes mellitus materna y su influencia en el neurodesarrollo del niño; revisión sistemática. Nutr Hosp [Internet]. 2015 [citado 05 May 2019];32(6):2484-95. Disponible en: https://scielo.isciii.es/pdf/nh/v32n6/17revision12.pdf

17. Aycheh HM, Seong JK, Shin JH, Na DL, Kang B, Seo SW, et al. Biological

Brain Age Prediction Using Cortical Thickness Data: A Large Scale Cohort Study.

Front Aging Neurosci [Internet]. 2018 [citado 11 Oct 2021];10:252. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6113379/

18. Fernández Viadero C, Verduga Vélez R, Crespo Santiago D. Patrones de envejecimiento cerebral. Rev Esp Geriatr Gerontol [Internet]. 2017 Jun [citado 11 Oct 2021];52(Suppl 1):7-14. Disponible en: https://www.elsevier.es/es-revista-revista-espanola-geriatria-gerontologia-124-pdf-S0211139X18300738

19. Díaz Rojas P. Introducción a la Morfometría y la Estereología [Internet]. Holguín: Universidad de Ciencias Médicas de Holguín; 2016 [citado 11 Oct 2021]. Disponible en: http://uvs.ucm.hlg.sld.cu/mod/resource/view.php?id=3459

20. Ramanoel S, Hoyau E, Kauffmann L, Renard F, Pichat C, Boudiaf N, et al. Gray Matter Volume and Cognitive Performance During Normal Aging. A Voxel Based Morphometric Study. Front Aging Neurosci [Internet]. 2018 Ago [citado 11 Oct 2021];10:35. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6085481/pdf/fnagi-10-00235.pdf

21. Arizamendi J, Carmona Pertuz V, Colmenares A, Gómez Hoyos D, Palomo T. Diabetes Gestacional y Complicaciones Neonatales. rev fac med [Internet]. 2012 Jul-Dic [citado 29 Abr 2020];20(2):50-60. Disponible en: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-52562012000200006

22. Jevtic P, Edens LJ, Vukovic LD, Levy DL. Sizing and shaping the nucleus: mechanisms and significance. Curr Opin Cell Biol [Internet]. 2014 Jun [citado 29 Abr 2020];28:16-27. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4061251/

23. Seaman L, Meixner W, Snyder J, Rajapakse I. Periodicity of nuclear morphology in human fibroblasts. Nucleus [Internet]. 2015 [citado 09 May 2021];6(5):408-16. Disponible en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4915517/

24. Toledo Hidalgo D. Indicadores morfométricos del Carcinoma papilar de tiroides en pacientes de la provincia Holguín [tesis]. Holguín: Facultad de Ciencias Médicas Mariana Grajales Coello; 2018.

25. Yamamoto JM, Benham JL, Dewey D, Sánchez JJ, Murphy H, Murphy HR, Feig DS, et al. Neurocognitive and behavioural outcomes in offspring exposed to maternal pre-existing diabetes: a systematic review and meta-analysis. Diabetología [Internet]. 2019 Sep [citado 09 May 2021];62(9):1561-74. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31278412/

Publicado

2022-12-23

Cómo citar

1.
Mármol-Caballero L, Díaz-Rojas PA, Peña-Marrero D, Silva-Jardínez L, Macareño-Ávila DY. Indicadores morfométricos de la corteza cerebral frontal de gazapos de ratas Wistar con diabetes pregestacional. Arch méd Camagüey [Internet]. 23 de diciembre de 2022 [citado 8 de febrero de 2026];27:e9506. Disponible en: https://revistaamc.sld.cu/index.php/amc/article/view/9506

Número

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Artículos Originales