Чтобы диагностировать предиабет и диабет 2 типа, врачи традиционно используют лабораторный тест под названием HBA1C, который измеряет средний уровень сахара в крови за последние несколько месяцев. Тем не менее, этот тест не может заработать ранее, что у здоровых людей, вероятно, развивается предиабет или какие додиабетики подвергаются риску развития диабета. Исследователи исследователей Scrippps обнаружили, что искусственный интеллект может анализировать более широкий набор данных, включая уровни глюкозы в реальном времени, полученные от изношенных устройств, чтобы обеспечить более точную оценку риска диабета.
Новая модель, опубликованная в Nature Medicine, использует данные из непрерывного мониторинга глюкозы (CGM), а также информацию о микробиоме кишечника, диете, физической активности и генетике для выявления ранних сигналов риска, которые пропускаются из стандартных тестов. В то время как умеренные колебания сахара в крови являются нормальными, особенно после еды, частые или острые скачки глюкозы могут указывать на то, что у организма есть проблемы с его регулированием. У здоровых людей уровни сахара в крови обычно колеблются плавно, без внезапных изменений. Тем не менее, у тех, кто подвергается риску развития диабета, колебания могут стать более выраженными, появляться чаще или потребовать больше времени, чтобы вернуться к нормальному-даже прежде, чем стандартные лабораторные тесты, такие как HBA1C, смогут обнаружить аномалии.
Новое исследование показывает, что мониторинг этих ежедневных изменений в уровнях глюкозы может дать представление о вашем метаболическом здоровье и рано для обнаружения потенциальных проблем. Результаты являются результатом многолетней инициативы по цифровым исследованиям под названием «Исследование для прогнозирования гликемического ответа«(Прогнозирование исследования гликемического отклика) или прогресс, в котором участвовали более 1000 человек с поддержкой социальных сетей.
Выборка включает в себя людей с преддиабетом и диабетом, а также здоровых добровольцев. В течение десяти дней они использовали устройства мониторинга глюкозы DEXCOM G6, записали данные о рационе и физической активности и предоставили для анализа кровь, слюну и стул. Исследователи также имели доступ к своим электронным медицинским файлам, включая предыдущие лабораторные тесты и медицинские диагнозы.
Используя собранные данные, исследователи прошли обучение и модель для распознавания разницы между здоровыми людьми и диабетом 2 типа. Одним из наиболее показательных показателей повышенного риска является время, необходимое для уровня сахара в крови для нормализации после прыжка. У людей с диабетом 2 типа это часто занимает 100 или более минут, в то время как у здоровых участников глюкоза возвращается к нормальной жизни намного быстрее. Исследование также показало, что люди с более разнообразным кишечным микробиомом и высоким уровнем физической активности, как правило, лучше регулировать уровень сахара в крови. В то же время более высокая частота сердечных сокращений в покое связано с диабетом.
Важно отметить, что модель может обнаружить риск развития диабета даже у людей с нормальными или пограничными уровнями HBA1C. Когда модель была применена к участникам с предиабетом, у некоторых были метаболические характеристики ближе к тем, что с установленным диабетом, в то время как другие были ближе к здоровым, несмотря на аналогичные результаты лабораторных испытаний. Этот уровень точности позволяет врачам более точно адаптировать стратегии лечения, сосредоточившись на изменениях в образе жизни или ранней терапии для пациентов, которые наиболее вероятно развивают диабет.
