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Scripps Research colabora con Tempus para desarrollar un modelo predictivo de respuestas de glucosa

Investigación de Scripps, un instituto de investigación biomédica sin fines de lucro reconocido a nivel mundial, anunció hoy un programa de investigación colaborativa con Tempus, líder en medicina de precisión e inteligencia artificial, desarrollar un modelo predictivo de las respuestas de la glucosa en personas con y sin diabetes tipo 2. Al comprender los cambios individuales en los niveles de azúcar en sangre, Los científicos tienen como objetivo impulsar los esfuerzos para combatir las epidemias gemelas de diabetes y obesidad.

El programa, llamado "Estudio de predicción de respuesta glucémica, aprovechará los datos de los genomas y microbiomas de los participantes, así como información de tecnologías digitales, comprender los muchos factores que dictan cómo cambian los niveles individuales de azúcar en sangre en respuesta a los alimentos.

Existe una creciente evidencia de que las respuestas glucémicas a los mismos alimentos difieren significativamente de una persona a otra. Los avances en la recopilación de datos individualizados a través de dispositivos de seguimiento de la salud personal nos permiten cuantificar mejor una amplia gama de rasgos personales que ayudarán a perfeccionar enfoques más personalizados para el control glucémico ".

Edward Ramos, Doctor, Director de Ensayos Clínicos Digitales, Scripps Research Translational Institute e investigador principal del estudio

Diabetes, lo que resulta en demasiada azúcar en la sangre, es una de las enfermedades crónicas más prevalentes y costosas en los Estados Unidos, con más de 100 millones de adultos que viven con la enfermedad o con los primeros signos de la misma. La obesidad es un factor de riesgo importante. A nivel de población, Se sabe que una alimentación excesiva o una ingesta nutricional deficiente provocan un aumento de peso y un mayor riesgo de diabetes. Sin embargo, Quedan muchas preguntas sobre cómo estos factores influyen en el riesgo de enfermedad a nivel individual.

Muchos factores contribuyen a la variabilidad en las respuestas glucémicas, incluyendo masticar, composición de la saliva, digestión, genética, índice de masa corporal, dieta y microbiota intestinal. Desarrollar un modelo predictivo de respuesta glucémica individual requiere analizar grandes cantidades de biológicos, fisiológico, información clínica y de estilo de vida. Dada la complejidad de estos factores y cómo se conectan entre sí, Se necesitan herramientas de aprendizaje automático para procesar la amplia gama de datos.

"A pesar de los avances recientes en la comprensión de los muchos factores genéticos y ambientales que subyacen a la diabetes, Ha habido pocos estudios a gran escala que aborden completamente el complejo, naturaleza multimodal de esta enfermedad, "dice Joel Dudley, Doctor, Director Científico, Tempus. "Este estudio tiene como objetivo construir una base de datos y comprensión que permitirá el desarrollo de tecnologías inteligentes de medicina de precisión para abordar las necesidades clínicas insatisfechas en diabetes a escala. Estamos encantados de colaborar con Scripps Research para avanzar en nuestra comprensión de la diabetes y la búsqueda de diseño de ensayos clínicos de próxima generación ".

PROGRESS adoptará el modelo de ensayo clínico "sin sitio" del que fueron pioneros los científicos del Scripps Research Translational Institute. Permitir la participación remota a través de la entrega a domicilio de la colección de muestras de biotecnología y kits de tecnología de salud digital, así como una aplicación móvil específica del estudio para la comunicación, los científicos tienen como objetivo eliminar muchas de las barreras que existen para los estudios tradicionales basados ​​en clínicas (por ejemplo, acceso a clínicas, limitaciones de tiempo, desafíos de transporte, participación limitada).

Los socios del sistema de salud reclutarán 1, 000 participantes del estudio mayores de 18 años. La mitad serán personas con diabetes tipo 2 diagnosticada y la otra mitad sin diagnóstico. El estudio controlará la ingesta dietética de los participantes, niveles de actividad y valores continuos de glucosa durante 10 días, usando esos datos junto con los genómicos, microbioma y datos de registros médicos electrónicos para desarrollar algoritmos para predecir la respuesta glucémica a nivel individual. Los participantes del estudio también serán monitoreados pasivamente para detectar cambios en los resultados de salud en el transcurso de tres años.

Los científicos esperan que este trabajo refuerce los programas personalizados de gestión de la salud y ayude a abordar las crecientes epidemias de obesidad y diabetes. tanto en los Estados Unidos como a nivel mundial.

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