Prodotti

Un nuovo metodo per identificare le impronte digitali asimmetriche può far prevedere il rischio diabete tipo 2, secondo uno studio

impronteLa stessa tecnologia utilizzata dagli investigatori per catturare le impronte digitali è anche in grado di aiutare i medici a predire se i pazienti potrebbero essere a rischio di sviluppare il diabete, trova un nuovo studio.

Pubblicità

Un team di scienziati e medici guidati da Molly Morris della Ohio University ha scoperto che una tecnologia chiamata analisi wavelet può scattare istantanee dettagliate che rivelano il livello di asimmetria nelle impronte digitali di un individuo. Dallo studio è emerso che le impronte digitali asimmetriche sono anche un marker per il diabete di tipo 2 negli adulti. Inoltre, il team ha scoperto un collegamento tra i modelli di impronte irregolari e i pazienti con diabete di tipo 1.
L’uso delle impronte digitali per la diagnosi di malattie è attualmente un campo molto attivo della ricerca medica, ma questo studio è il primo a misurare in modo efficiente la fluttuante asimmetria nelle impronte digitali (differenze di impronte digitali tra le corrispondenti dita a destra e sinistra delle mani) e mostrare che si può usare per predire il rischio di una persona di sviluppare il diabete.
Il nuovo studio ha confrontato una tecnica di conteggio a cresta con l’analisi wavelet e ha scoperto che quest’ultimo approccio ha fornito una più dettagliata e accurata valutazione dell’asimmetria delle impronte digitali.
“Ci sono stati individui che non siamo riusciti a valutare (tramite conteggio cresta) a causa del loro tipo di impronte digitali”, ha detto Morris, professore di scienze biologiche. “L’analisi Wavelet è quasi come scattare una foto della vostra impronta digitale. Si tratta di una analisi più sofisticata.”
La ricerca è stata pubblicata di recente nel Journal of Diabetes Science and Technology.
Per raccogliere i dati utili allo studio, Morris e Jay Shubrook, al momento membro della Ohio University Heritage College Faculty of Osteopathic Medicine e ma a contratto con la Touro University California, hanno reclutato 340 pazienti adulti. Di questi, a 200 erano stato diagnosticato diabete di tipo 2 e altri 57 soggetti avevano il diabete di tipo 1. Le impronte digitali sono state prese e poi analizzati contando il numero di creste sulle dita e usando l’analisi wavelet.
Bjoern Ludwar, un elettrofisiologo della Longwood University, aveva suggerito il metodo di analisi wavelet, che può rappresentare l’immagine dell’impronta digitale come una breve stringa di numeri. Questo processo può aiutare i ricercatori a valutare l’asimmetria delle impronte digitali del paziente con maggiore precisione rispetto ad altri metodi, anche quando le impronte digitali sono ruotate in posizioni diverse, ha spiegato.
“Il metodo Wavelet adotta un approccio molto globale confrontando come sono simili due impronte digitali,” ha detto. “Sul fronte dei ribassi, è tecnicamente molto più complicato e ci vuole più potenza di calcolo che semplicemente contando le creste sulle dita della mano destra e sinistra.”
Gli attuali metodi di diagnosi di diabete si basano su segni fisici di progressione della malattia o costosi test genetici.
“Abbiamo davvero bisogno di diventare migliori nell’affrontare il diabete mellito a monte- trovando prima le persone a rischio, tanto più possiamo fare per agire e aiutare a prevenire queste malattie”, ha detto Shubrook.
Le impronte digitali di un individuo sono impostate al momento della nascita, possono fornire un indicatore molto precoce per la propensione a sviluppare il diabete, il team ha osservato. Le impronte digitali sono entrambe influenzate dai geni e l’ambiente, che potrebbe spiegare il motivo per cui il metodo è più preciso dei test genetici , i ricercatori hanno aggiunto.
Ludwar prevede di ottimizzare il metodo per rendere il processo disponibile per uso commerciale, e allo stesso tempo la squadra di scienziati spera di creare un app mobile per poter identificare i soggetti a rischio prima che si sviluppino i sintomi.
Oltre a concentrarsi sui miglioramenti alla tecnologia, nella prossima fase della ricerca del team si raccoglieranno i dati sulle impronte digitali da un secondo gruppo diversificato di pazienti in California, ha detto Morris. Il team spera di reclutare circa 300 individui, la metà dei quali saranno pazienti di 40 anni senza diabete di tipo 2 per ampliare i gruppi di controllo testati, ha spiegato.
La squadra ha depositato un brevetto provvisorio sul metodo.

Pubblicità