Counseling/consulenze

CGM, l’apprendimento automatico rivela i fenotipi della disglicemia nel diabete di tipo 1

I ricercatori hanno identificato tre modelli distinti di disglicemia* negli adolescenti con diabete di tipo 1 utilizzando una combinazione di dati dal monitoraggio continuo della glicemia e tecniche di apprendimento automatico, offrendo ai medici l’opportunità di personalizzare meglio la terapia, secondo i risultati pubblicati in Pediatric Diabetes.

“Lo studio dimostra che tra gli adolescenti con diabete di tipo 1 e HbA1c elevato, i dati della CGM possono essere utilizzati per scoprire sottogruppi per i quali il controllo glicemico viene provocato da diversi modelli di ipoglicemia, iperglicemia e variabilità glicemica”, Anna Kahkoska, PhD, dottoranda nel dipartimento di nutrizione dell’Università della Carolina del Nord a Chapel Hill, ci ha detto“L’analisi rappresenta un nuovo utilizzo dei dati CGM verso l’ampliamento del concetto di controllo glicemico da HbA1c alla comprensione di un profilo sfaccettato che include escursioni glicemiche e variabilità generale.”

Kahkoska e colleghi hanno analizzato i dati di 234 adolescenti di età compresa tra 13 e 16 anni con diabete di tipo 1 e un HbA1c di almeno l’8% che avevano indossato CGM in cieco al basale per 7 giorni come parte dello studio randomizzato FLEX (49,8% ragazze, età media, 15 anni anni: 76,1% bianco, durata media del diabete, 6,4 anni, media HbA1c, 9,6%). I partecipanti hanno avuto letture glicemiche per una mediana di 160 ore. I ricercatori hanno raggruppato i partecipanti in base alla loro collocazione su una mappa auto-organizzante, che è una tecnica di apprendimento automatico costruita con otto metriche CGM che misurano ipoglicemia, iperglicemia e variabilità glicemica. I ricercatori hanno utilizzato modelli ad effetti misti per caratterizzare i cambiamenti di 18 mesi in HbA1c.

Utilizzando l’apprendimento automatico, i ricercatori hanno identificato tre distinti cluster di modelli di disglicemia basati sulle otto metriche CGM. Il cluster 1, con 141 adolescenti (60,3%), ha evidenziato una grave iperglicemia durante il giorno con bassa esposizione e incidenza d’ipoglicemia rispetto ad altri cluster. Il Cluster 1 mostrava anche la più bassa variabilità glicemica, con coefficienti medi diurni e notturni di variazione del 35,5% e del 35,7%, rispettivamente.

Il Cluster 2, con 53 adolescenti (22,7%), ha mostrato grave iperglicemia durante la notte con ipoglicemia moderata (episodi mediani diurni, 4) e variabilità moderata.

Il Cluster 3, con 40 adolescenti (17,1%), mostrava un’iperglicemia moderata, con le più alte misure di esposizione all’ipoglicemia e l’incidenza relativa agli altri cluster (episodi mediani diurni, 8). Il Cluster 3 mostrava anche la più alta variabilità glicemica durante il giorno e durante la notte, con i coefficienti medi diurni e notturni di variazione rispettivamente del 4,1% e del 51,7%.

Nell’analizzare le misurazioni di HbA1c a 18 mesi, i ricercatori hanno osservato differenze tra i cluster persistenti dopo aggiustamento per sito di studio e randomizzazione ( P per interazione = .006). Gli adolescenti nel cluster 3 hanno sperimentato un aumento di HbA1c nell’arco di 18 mesi, passando da una media dell’8,7% al 9,6%, mentre i livelli di HbA1c per i cluster 1 e 2 sono rimasti stabili durante lo studio, secondo i ricercatori.

Rispetto ai partecipanti con un basale di HbA1c inferiore al 9%, i ricercatori hanno scoperto che gli adolescenti con un basale di HbA1c superiore al 9% avevano meno probabilità di usare una pompa per insulina ( P = .02), tenevano dosi di insulina più elevate ( P = .03) , monitoraggio della glicemia più frequente ( P = .004), motivazione inferiore ( P = .03) e scarsa aderenza all’autogestione del diabete ( P = .003).

“I dati rafforzano il concetto che gli adolescenti con diabete di tipo 1 e HbA1c elevato non mostrano schemi omogenei nelle misure CGM della dinamica del glucosio nel sangue”, ha detto Kahkoska. “È interessante notare che i diversi modelli di disglicemia non sono spiegati dalle caratteristiche sociodemografiche, cliniche o psicosociali che tipicamente guidano le raccomandazioni di trattamento per quanto riguarda l’HbA1c.”

Kahkoska ha detto che l’eterogeneità osservata nelle misure CGM di disglicemia tra gli adolescenti con diabete di tipo 1 e l’elevata HbA1c garantisce lo sviluppo di interventi mirati a specifici fenotipi di disglicemia.

“L’ulteriore comprensione di questi sottogruppi, compresi i driver a livello del paziente di profili CGM significativi, è fondamentale per aprire la strada ad interventi mirati per ottimizzare la disglicemia e gli esiti clinici associati nel diabete di tipo 1”, ha detto la Kahkoska.

*Disglicemia è un termine generico che si riferisce ad un’anomalia nella stabilità di zucchero nel sangue. Questo può includere l’ipoglicemia (basso livello di zucchero nel sangue) o di iperglicemia (glicemia alta).