title: Enfoques integrales para el diagnóstico y seguimiento de enfermedades metabólicas asociadas a obesidad
Creators: name: Castillo Castro, Carolina
Publisher: name: Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
Year: 2024
Subjects: subject: MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD::CIENCIAS MÉDICAS::MEDICINA INTERNA::ENDOCRINOLOGÍA
subject: Medicine
subject: Obesidad
subject: Diabetes mellitus
subject: Hígado graso
subject: Esteatohepatitis
subject: Biomarcadores
subject: Sueño

description: https://orcid.org/0000-0003-2135-6295
description: La obesidad es una enfermedad crónica caracterizada por un exceso de adiposidad que impacta negativamente a la salud, aumentando el riesgo de desarrollar complicaciones metabólicas, como la diabetes mellitus tipo 2 (DM2) y la enfermedad por hígado graso no alcohólico (EHGNA). En México, donde la prevalencia de obesidad es una de las más altas del mundo, estas enfermedadesnrepresentan un desafío significativo para la salud pública. La interrelación entre obesidad y complicaciones metabólicas genera una necesidad urgente de identificar métodos diagnósticos y de seguimiento que sean accesibles y puedan implementarse a gran escala en la población mexicana. La EHGNA es una manifestación hepática de la obesidad. Es caracterizada por la acumulación de grasa en más del 5% de los hepatocitos sin consumo significativo de alcohol, afecta a un porcentaje considerable de la población, especialmente en personas con DM2, donde la prevalencia llega hasta el 90%. En México, se estima que hasta el 50% de la población podría verse afectada debido a las altas tasas de obesidad. Su relevancia radica en que puede progresar a esteatohepatitis, fibrosis y cirrosis, aumentando el riesgo de mortalidad. Actualmente, el diagnóstico definitivo se realiza mediante biopsia hepática, un procedimiento invasivo y costoso, lo que impulsa la búsqueda de alternativas no invasivas, más seguras y accesibles para la detección y seguimiento de esta condición. Por su parte, la DM2 afecta a más de 15.6% de los adultos en México, y se proyecta un crecimiento global alarmante en las próximas décadas, con proyecciones de hasta 783 millones de adultos afectados a nivel mundial para el 2045. Esta enfermedad, altamente vinculada con la obesidad y la adiposidad visceral, genera complicaciones micro y macrovasculares, así como deterioro significativo de la calidad de vida. Dada su alta prevalencia en nuestro país, donde hasta el 70% de la población adulta vive con sobrepeso u obesidad, resulta crucial desarrollar herramientas de diagnóstico y seguimiento que permitan un manejo efectivo y oportuno. En esta tesis, abordamos las enfermedades metabólicas asociadas a obesidad desde diferentes ángulos: exploramos biomarcadores no invasivos en el diagnóstico de EHGNA, evaluamos métodos accesibles para medir la composición corporal en pacientes con DM2, y analizamos el impacto de los hábitos de sueño en el riesgo de desarrollar diabetes. El objetivo común es identificar alternativas diagnósticas y de seguimiento que sean aplicables a gran escala en la población mexicana, mejorando así la prevención y el tratamiento de estas enfermedades. Para ello, realizamos tres estudios complementarios. El primero es una revisión que examina la posibilidad de utilizar biomarcadores no invasivos como reemplazo de la biopsia hepática en el diagnóstico y seguimiento de la EHGNA en pacientes con obesidad o DM2. El segundo es un estudio de cohorte que compara la precisión de la bioimpedancia eléctrica (BIA) con la absorciometría de rayos X de energía dual (DXA) en la estimación de la masa grasa en pacientes hispanos con DM2. El tercer estudio investiga la asociación entre la duración del sueño y el riesgo de desarrollar DM2 en adultos mexicanos, utilizando datos de la ENSANUT. A través de estos trabajos, buscamos aportar herramientas útiles, accesibles y de bajo costo que puedan ser implementadas en la práctica clínica diaria para mejorar la prevención, diagnóstico y seguimiento de estas condiciones metabólicas altamente prevalentes en la población mexicana