Scripps Research collabora con Tempus per sviluppare un modello predittivo delle risposte glicemiche

Scripps ricerca, un istituto di ricerca biomedica senza scopo di lucro riconosciuto a livello mondiale, ha annunciato oggi un programma di ricerca in collaborazione con Tempus, leader nella medicina di precisione e nell'intelligenza artificiale, sviluppare un modello predittivo delle risposte glicemiche nelle persone con e senza diabete di tipo 2. Comprendendo i cambiamenti individuali nei livelli di zucchero nel sangue, gli scienziati mirano a potenziare gli sforzi per combattere la doppia epidemia di diabete e obesità.

Il programma, chiamato "Prediction Of Glycemic RESponse Study, sfrutterà i dati dei genomi e dei microbiomi dei partecipanti, nonché informazioni provenienti dalle tecnologie digitali, per capire i molti fattori che determinano come cambiano i livelli di zucchero nel sangue in risposta al cibo.

Vi sono prove crescenti che le risposte glicemiche agli stessi alimenti differiscono significativamente da persona a persona. I progressi nella raccolta di dati individualizzati attraverso i dispositivi di monitoraggio della salute personale ci consentono di quantificare meglio un'ampia gamma di tratti personali che aiuteranno a perfezionare approcci più personalizzati per il controllo glicemico".

Edoardo Ramos, dottorato di ricerca, Direttore delle sperimentazioni cliniche digitali, Scripps Research Translational Institute e ricercatore principale dello studio

Diabete, che si traduce in troppo zucchero nel sangue, è una delle malattie croniche più diffuse e costose negli Stati Uniti, con più di 100 milioni di adulti che convivono con la malattia o con i primi segni di essa. L'obesità è un fattore di rischio significativo. A livello di popolazione, è noto che un'alimentazione eccessiva o uno scarso apporto nutritivo portano ad un aumento di peso e ad un aumento del rischio di diabete. Però, rimangono molte domande su come questi fattori incidono sul rischio di malattia a livello individuale.

Molti fattori contribuiscono alla variabilità delle risposte glicemiche, compresa la masticazione, composizione della saliva, digestione, genetica, indice di massa corporea, dieta e microbiota intestinale. Lo sviluppo di un modello predittivo della risposta glicemica individuale richiede l'analisi di grandi quantità di fattori biologici, fisiologico, informazioni cliniche e sullo stile di vita. Data la complessità di questi fattori e il modo in cui si collegano tra loro, sono necessari strumenti di apprendimento automatico per elaborare l'ampia gamma di dati.

"Nonostante i recenti progressi nella comprensione dei numerosi fattori genetici e ambientali alla base del diabete, ci sono stati pochi studi su larga scala che affrontano completamente il complesso, natura multimodale di questa malattia, "dice Joel Dudley, dottorato di ricerca, Direttore Scientifico, Tempus. "Questo studio mira a costruire una base di dati e comprensione che consentirà lo sviluppo di tecnologie di medicina di precisione intelligenti per affrontare le esigenze cliniche insoddisfatte nel diabete su larga scala. Siamo lieti di collaborare con Scripps Research per far progredire la nostra comprensione del diabete e il perseguimento di progettazione di studi clinici di nuova generazione".

PROGRESS adotterà il modello di sperimentazione clinica "senza sito" ideato dagli scienziati dello Scripps Research Translational Institute. Consentire la partecipazione a distanza attraverso la consegna a domicilio di kit per la raccolta di campioni biologici e di tecnologie sanitarie digitali, così come un'applicazione mobile specifica per lo studio per la comunicazione, gli scienziati mirano ad eliminare molte delle barriere che esistono per gli studi clinici tradizionali (ad esempio l'accesso alle cliniche, vincoli di tempo, sfide di trasporto, partecipazione limitata).

I partner del sistema sanitario assumeranno 1, 000 partecipanti allo studio di età superiore ai 18 anni. La metà sarà costituita da individui con diagnosi di diabete di tipo 2 e l'altra metà senza diagnosi. Lo studio monitorerà l'assunzione alimentare dei partecipanti, livelli di attività e valori glicemici continui per 10 giorni, usando quei dati insieme a quelli genomici, microbioma e dati della cartella clinica elettronica per sviluppare algoritmi per la previsione della risposta glicemica a livello individuale. I partecipanti allo studio saranno anche monitorati passivamente per i cambiamenti negli esiti di salute nel corso di tre anni.

Gli scienziati sperano che questo lavoro rafforzi i programmi di gestione della salute personalizzati e aiuti ad affrontare le crescenti epidemie di obesità e diabete, sia negli Stati Uniti che nel mondo.

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