Relación de biomarcadores sanguíneos y cognición en función de factores de riesgo vascular

Autores/as

  • Javier Sanchez-Betancourt UNAM/FCAyS-UABC
  • Jorge Alberto Guzmán Cortés
  • Maria Rosa Avila-Costa

DOI:

https://doi.org/10.12873/441sanchez

Palabras clave:

Biomarcadores, Estilo de vida, Cognición, HbA1C, Lípidos

Resumen

Introducción. Las alteraciones en la función cognitiva implican un deterioro ejecutivo que se ha encontrado en trastornos como la obesidad, la diabetes mellitus tipo 2 (DMT-II). Una posibilidad para comprender la relación entre la cognición y estos trastornos son los biomarcadores en sangre. Objetivo. El objetivo de esta investigación fue determinar la relación de la hemoglobina glucosilada (HbA1c) y lípidos con el desempeño cognitivo de pacientes que están expuestos varios factores de riesgo vascular en comparación con pacientes que tienen menos factores de riesgo. Metodología. Se llevó a cabo un muestreo no probabilístico por conveniencia. Se consideraron a adultos de ambos sexos que tuvieran una edad mayor a 18 años y que contaran con algún factor de riesgo como un estilo de vida sedentario y/o diagnóstico de DMT-II, hipertensión u obesidad. Los participantes (n=28) fueron evaluados mediante las pruebas neuropsicológicas y se determinaron los niveles de hemoglobina glicosilada (HbA1c), colesterol (HDL y LDL) y triglicéridos (TG). Resultados. Se encontró que los niveles elevados de HbA1c y TG se asociaron con una baja puntuación en la prueba MoCA, mientras que los niveles elevados de HDL se asociaron con mejor desempeño cognitivo en dicha prueba. Al dividir a la muestra en función de la cantidad de factores de riesgo vascular a los que han sido expuestos se encontró que a mayor presencia de factores de riesgo la relación de la HbA1c y TG con el peor desempeño cognitivo es más fuerte. Conclusión. Se concluye que la relación entre biomarcadores y funciones cerebrales es fuerte y dependiente de la cantidad de factores de riesgo vascular a los que están expuestos los pacientes.

Citas

Apovian CM. Obesity: definition, comorbidities, causes, and burden. Am J Manag Care. 2016;22(7 Suppl):s176-s185.

Cooper AJ, Gupta SR, Moustafa AF, Chao AM. Sex/Gender Differences in Obesity Prevalence, Comorbidities, and Treatment. Curr Obes Rep. 2021;10(4):458-466. doi:10.1007/s13679-021-00453-x

Zheng Y, Ley SH, Hu FB. Global aetiology and epidemiology of type 2 diabetes mellitus and its complications. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(2):88-98. doi:10.1038/nrendo.2017.151

Overton M, Pihlsgård M, Elmståhl S. Prevalence and Incidence of Mild Cognitive Impairment across Subtypes, Age, and Sex. Dement Geriatr Cogn Disord. 2019;47(4-6):219-232. doi:10.1159/000499763

Guariguata L, Whiting DR, Hambleton I, Beagley J, Linnenkamp U, Shaw JE. Global estimates of diabetes prevalence for 2013 and projections for 2035. Diabetes Res Clin Pract. 2014;103(2):137-149. doi:10.1016/j.diabres.2013.11.002

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) 2018. Comunicado de prensa núm 525/18. Ciudad de Mexico: INEGI http://www.beta.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2018/EstSociodemo/DEFUNCIONES2017.pdf » http://www.beta.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2018/EstSociodemo/DEFUNCIONES2017.pdf

Ramos A, Reyes G, Vieyra I. Revisión de la epidemiología del sobrepeso y obesidad. Psic-Obesidad, 2021 7(25). https://doi.org/10.22201/fesz.20075502e.2017.7.25.80749

Wu Y, Ding Y, Tanaka Y, Zhang W. Risk factors contributing to type 2 diabetes and recent advances in the treatment and prevention. Int J Med Sci. 2014;11(11):1185-1200. Published 2014 Sep 6. doi:10.7150/ijms.10001

Bellia C, Lombardo M, Meloni M, Della-Morte D, Bellia A, Lauro D. Diabetes and cognitive decline. Adv Clin Chem. 2022;108:37-71. doi:10.1016/bs.acc.2021.07.006

Song Y, Liu J, Zhao K, Gao L, Zhao J. Cholesterol-induced toxicity: An integrated view of the role of cholesterol in multiple diseases. Cell Metab. 2021;33(10):1911-1925. doi:10.1016/j.cmet.2021.09.001

Bélanger M, Allaman I, Magistretti PJ. Brain energy metabolism: focus on astrocyte-neuron metabolic cooperation. Cell Metab. 2011;14(6):724-738. doi:10.1016/j.cmet.2011.08.016

Lo RY, Hubbard AE, Shaw LM, et al. Longitudinal change of biomarkers in cognitive decline. Arch Neurol. 2011;68(10):1257-1266. doi:10.1001/archneurol.2011.123

Jayaraj RL, Azimullah S, Beiram R. Diabetes as a risk factor for Alzheimer's disease in the Middle East and its shared pathological mediators. Saudi J Biol Sci. 2020;27(2):736-750. doi:10.1016/j.sjbs.2019.12.028

Nazaribadie M, Amini M, Ahmadpanah M, Asgari K, Jamlipaghale S, Nazaribadie S. Executive functions and information processing in patients with type 2 diabetes in comparison to pre-diabetic patients. J Diabetes Metab Disord. 2014;13(1):27. Published 2014 Feb 4. doi:10.1186/2251-6581-13-27

Luo J, Yang H, Song BL. Mechanisms and regulation of cholesterol homeostasis. Nat Rev Mol Cell Biol. 2020;21(4):225-245. doi:10.1038/s41580-019-0190-7

Grimm MOW, Michaelson DM, Hartmann T. Omega-3 fatty acids, lipids, and apoE lipidation in Alzheimer's disease: a rationale for multi-nutrient dementia prevention. J Lipid Res. 2017;58(11):2083-2101. doi:10.1194/jlr.R076331

Agarwal M, Khan S. Plasma Lipids as Biomarkers for Alzheimer's Disease: A Systematic Review. Cureus. 2020;12(12):e12008. Published 2020 Dec 10. doi:10.7759/cureus.12008

Lamar M, Durazo-Arvizu RA, Rodriguez CJ, et al. Associations of Lipid Levels and Cognition: Findings from the Hispanic Community Health Study/Study of Latinos. J Int Neuropsychol Soc. 2020;26(3):251-262. doi:10.1017/S1355617719001000

Sterling NW, Lichtenstein M, Lee EY, et al. Higher Plasma LDL-Cholesterol is Associated with Preserved Executive and Fine Motor Functions in Parkinson's Disease. Aging Dis. 2016;7(3):237-245. Published 2016 May 27. doi:10.14336/AD.2015.1030

Zhang H, Zhu W, Niu T, et al. Inverted U-shaped correlation between serum low-density lipoprotein cholesterol levels and cognitive functions of patients with type 2 diabetes mellitus. Lipids Health Dis. 2021;20(1):103. Published 2021 Sep 12. doi:10.1186/s12944-021-01534-5

Pongudom S, Chinthammitr Y. Determination of Normal HbA1C Levels in Non-Diabetic Patients with Hemoglobin E. Ann Clin Lab Sci. 2019;49(6):804-809.

Hobson J. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Occup Med (Lond). 2015;65(9):764-765. doi:10.1093/occmed/kqv078

Mueller ST, Piper BJ. The Psychology Experiment Building Language (PEBL) and PEBL Test Battery. J Neurosci Methods. 2014;222:250-259. doi:10.1016/j.jneumeth.2013.10.024

Dikmen SS, Heaton RK, Grant I, Temkin NR. Test-retest reliability and practice effects of expanded Halstead-Reitan Neuropsychological Test Battery. J Int Neuropsychol Soc. 1999;5(4):346-356.

Więckowska-Gacek A, Mietelska-Porowska A, Wydrych M, Wojda U. Western diet as a trigger of Alzheimer's disease: From metabolic syndrome and systemic inflammation to neuroinflammation and neurodegeneration. Ageing Res Rev. 2021;70:101397. doi:10.1016/j.arr.2021.101397

Nowak PF, Bożek A, Blukacz M. Physical Activity, Sedentary Behavior, and Quality of Life among University Students. Biomed Res Int. 2019;2019:9791281. Published 2019 Dec 18. doi:10.1155/2019/9791281

Repple J, Karliczek G, Meinert S, et al. Variation of HbA1c affects cognition and white matter microstructure in healthy, young adults [published correction appears in Mol Psychiatry. 2020 Mar 13;:]. Mol Psychiatry. 2021;26(4):1399-1408. doi:10.1038/s41380-019-0504-3

Ganguli M, Beer JC, Zmuda JM, et al. Aging, Diabetes, Obesity, and Cognitive Decline: A Population-Based Study. J Am Geriatr Soc. 2020;68(5):991-998. doi:10.1111/jgs.16321

Chew H, Solomon VA, Fonteh AN. Involvement of Lipids in Alzheimer's Disease Pathology and Potential Therapies. Front Physiol. 2020;11:598. Published 2020 Jun 9. doi:10.3389/fphys.2020.00598

Zhou Z, Liang Y, Zhang X, et al. Low-Density Lipoprotein Cholesterol and Alzheimer's Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front Aging Neurosci. 2020;12:5. Published 2020 Jan 30. doi:10.3389/fnagi.2020.00005

Descargas

Publicado

13-02-2024

Cómo citar

Sanchez-Betancourt, J., Guzmán Cortés, J. A., & Avila-Costa, M. R. (2024). Relación de biomarcadores sanguíneos y cognición en función de factores de riesgo vascular. Nutrición Clínica Y Dietética Hospitalaria, 44(1). https://doi.org/10.12873/441sanchez

Número

Sección

Artículos originales

Categorías