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Essere in sovrappeso e avere molto grasso corporeo aumenta il rischio di diabete. Tuttavia, non tutte le persone in sovrappeso sviluppano anche la malattia. Il fattore decisivo è dove viene immagazzinato il grasso nel corpo. Se il grasso viene immagazzinato sotto la pelle, è meno dannoso del grasso nelle aree più profonde dell’addome (noto come grasso viscerale). Il modo in cui il grasso viene distribuito in tutto il corpo può essere facilmente visualizzato con la risonanza magnetica di tutto il corpo. “Ora abbiamo studiato se il diabete di tipo 2 potrebbe essere diagnosticato anche sulla base di determinati modelli di distribuzione del grasso corporeo utilizzando la risonanza magnetica”, ha affermato l’ultimo autore, il prof. Robert Wagner, spiegando l’approccio dei ricercatori.
Per rilevare tali modelli, i ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale (AI). Hanno addestrato reti di apprendimento profondo (apprendimento automatico) con scansioni MRI di tutto il corpo di 2.000 persone che erano state anche sottoposte a screening con il test di tolleranza al glucosio orale (abbreviato OGTT). L’OGTT può eseguire uno screening per il metabolismo del glucosio alterato e diagnosticare il diabete. Ecco come l’intelligenza artificiale ha imparato a rilevare il diabete.
“Un’analisi dei risultati del modello ha mostrato che l’accumulo di grasso nel basso addome gioca un ruolo cruciale nel rilevamento del diabete”, ha detto Wagner. Ulteriori analisi aggiuntive hanno anche mostrato che una percentuale di persone con prediabete, così come le persone con un sottotipo di diabete che può portare a malattie renali, può anche essere identificata tramite scansioni MRI.
I ricercatori stanno ora lavorando per decifrare la regolazione biologica della distribuzione del grasso corporeo. Un obiettivo è identificare le cause del diabete attraverso nuovi metodi come l’uso dell’IA per trovare migliori opzioni preventive e terapeutiche.
Fonte: Centro tedesco per la ricerca sul diabete