Модель ИИ выявляет ранние признаки риска диабета

Для диагностики преддиабета и диабета 2 типа врачи традиционно используют лабораторный анализ HbA1c, который показывает средний уровень сахара в крови за последние несколько месяцев. Однако этот тест не способен заранее определить, у кого из здоровых людей может развиться преддиабет, или кто из уже находящихся в преддиабетическом состоянии рискует перейти к диабету. Исследователи из института Scripps Research обнаружили, что ИИ может анализировать более широкий набор данных, включая показатели уровня глюкозы в реальном времени, полученные с носимых устройств, чтобы дать более точную оценку риска развития диабета.

В новой модели, представленной в журнале Nature Medicine, используются данные непрерывного мониторинга глюкозы (НМГ), а также информация о микробиоме кишечника, питании, физической активности и генетике. Такой подход позволяет выявить ранние сигналы риска, которые остаются незаметными при обычных анализах HbA1c. Хотя умеренные колебания уровня сахара в крови считаются нормальными, особенно после приема пищи, частые или резкие скачки глюкозы могут указывать на то, что организм испытывает трудности с ее регулированием. У здоровых людей уровень сахара обычно меняется плавно, без резких перепадов. Однако у тех, кто подвержен риску развития диабета, колебания могут становиться более выраженными, происходить чаще или дольше не приходить в норму – даже до того, как стандартные лабораторные тесты, такие как HbA1c, смогут выявить нарушения.

Новое исследование демонстрирует, что наблюдение за этими повседневными изменениями уровня глюкозы позволяет глубже понять состояние обмена веществ и выявить потенциальные проблемы на самых ранних этапах. Эти выводы стали результатом многолетней цифровой исследовательской инициативы под названием "Исследование прогнозирования гликемического ответа" (PRediction Of Glycemic RESponse Study), или PROGRESS. В рамках проекта, при поддержке социальных сетей, было привлечено более 1000 участников.

В выборку вошли как люди с преддиабетом и диабетом, так и здоровые добровольцы. В течение десяти дней они использовали устройства непрерывного мониторинга глюкозы Dexcom G6, фиксировали данные о питании и физической активности, а также предоставляли образцы крови, слюны и кала для анализа. Исследователи также получили доступ к их электронным медицинским картам, включая данные предыдущих лабораторных анализов и медицинских диагнозов.

На основе собранных данных ученые обучили модель искусственного интеллекта распознавать разницу между здоровыми людьми и теми, кто страдает диабетом 2 типа. Одним из наиболее ярких индикаторов повышенного риска стал показатель времени, за которое уровень сахара в крови возвращается к норме после резкого скачка. У людей с диабетом 2 типа на это часто уходило 100 минут и более, тогда как у здоровых участников глюкоза нормализовалась значительно быстрее. Кроме того, исследование показало, что люди с более разнообразным составом кишечной микрофлоры и высоким уровнем физической активности, как правило, лучше справлялись с регулированием уровня сахара. В то же время повышенная частота пульса в состоянии покоя оказалась связана с наличием диабета.

Важно подчеркнуть, что модель искусственного интеллекта способна выявлять риск диабета даже у людей с нормальным или пограничным уровнем HbA1c. Когда модель применяли к участникам с преддиабетом, оказалось, что некоторые из них по метаболическим характеристикам были ближе к людям с уже развившимся диабетом, в то время как другие – к здоровым, несмотря на схожие результаты лабораторных тестов. Такой уровень точности позволяет врачам более точно подбирать стратегии лечения, уделяя особое внимание изменению образа жизни или началу ранней терапии у пациентов с наибольшей вероятностью перехода в диабет.