Dijabetes je prerastao u jednu od najvećih zdravstvenih kriza suvremenog doba. Prema podacima Svjetske zdravstvene organizacije, 2022. godine s bolešću je živjelo 14 % odraslih, dvostruko više nego 1990. U Sjedinjenim Državama više od 40 milijuna građana ima dijabetes, a oko 11 milijuna toga nije svjesno; dodatnih 115 milijuna nalazi se u stadiju predijabetesa. Ni Ujedinjeno Kraljevstvo ne stoji bolje – procjenjuje se da 1,3 milijuna ljudi još nema postavljenu dijagnozu.
„Riječ je o epidemiji koja je, po mom mišljenju, mnogo gora od pandemije covida”, upozorava profesor genetike sa Sveučilišta Stanford Michael Snyder. Glavni problem je što klasično mjerenje glukoze u krvi (najčešće HbA1c test) često zakaže dok se u tijelu već gomila šteta koja povećava rizik od srčanog i moždanog udara, bubrežnog zatajenja, sljepoće i neuropatije.
-
Pametni senzor šećera Snyderov tim ispituje može li se s pomoću kontinuiranih mjerača glukoze (CGM) i algoritama umjetne inteligencije otkriti poremećaj mnogo prije klasične dijagnoze tipa 2. Algoritam je u prvim testiranjima prepoznao različite obrasce bolesti s točnošću od oko 90 %. „To je alat koji ljudi mogu iskoristiti za preventivne mjere”, kaže Snyder i dodaje da bi se, u idealnim okolnostima, CGM „nosio jednom godišnje” kako bi na vrijeme upozorio na predijabetes.
-
Skriveni signali na EKG-u Na Imperial Collegeu u Londonu kardiolog Fu Siong Ng i specijalizant Arunashis Sau razvili su AI-sustav AIRE-DM koji analizira rutinske elektrokardiograme i predviđa rizik razvoja tipa 2 godinama prije porasta šećera. Model, treniran na 1,2 milijuna EKG-eva i podacima UK Biobanka, pogođuje budući rizik u oko 70 % slučajeva. „Nije savršeno”, priznaje Ng, „ali barem je jednako dobro, ako ne i bolje od nekih postojećih alata.” Prednost je što se EKG već masovno koristi, pa bi softver mogao automatski označiti rizične pacijente tijekom rutinskih pregleda i uputiti ih u programe mršavljenja ili terapiju protiv pretilosti.
-
Nova nada za tip 1 Autoimuni tip 1 predstavlja poseban izazov jer klasična dijagnostika dolazi prekasno – „konj je već pobjegao”, slikovito opisuje profesor Richard Oram sa Sveučilišta Exeter. Budući da prva imunoterapija može odgoditi pojavu bolesti za oko tri godine, Exeterov tim razvio je internetski kalkulator koji kombinira dob, obiteljsku povijest, genetski rizik i prisutnost autoantitijela kako bi liječnicima brzo i jeftino procijenio tko zaslužuje pomno praćenje. Oram naglašava da je to tek „prvi korak”, ali cilj je ambiciozan: „Sanjamo o jednostavnim alatima integriranima u elektroničke kartone koji će sve učiniti besprijekornim.”
Usvajanje ovih tehnologija moglo bi preokrenuti borbu protiv bolesti koja se prečesto otkriva prekasno. Kombinacija nosivih uređaja, velikih skupova podataka i umjetne inteligencije sve je jeftinija i dostupnija. Ako regulatorna tijela potvrde ovu novu generaciju dijagnostike, preventiva bi konačno mogla prestići epidemiju koja još uvijek ubrzava.