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Gli smartphone possono aiutare a rilevare il diabete tipo 2

I ricercatori dell’UCSF sviluppano un biomarcatore digitale a basso costo per una delle principali cause di malattia e mortalità.

I ricercatori della UC San Francisco hanno sviluppato un “biomarcatore digitale” che utilizzerebbe la fotocamera incorporata di uno smartphone per rilevare il diabete di tipo 2 – una delle principali cause di malattia e morte al mondo – fornendo potenzialmente un’alternativa a basso costo a domicilio prelievi di sangue e strumenti di screening clinici.

Il diabete di tipo 2 colpisce più di 32 milioni di americani e più di 450 milioni di persone in tutto il mondo e può aumentare il rischio di malattie che colpiscono quasi tutti i sistemi di organi, tra cui malattia coronarica, insufficienza renale, cecità e ictus. Nell’attuale pandemia, è stato anche scoperto che aumenta il rischio di sintomi gravi di COVID-19.

Tuttavia, la metà delle persone con diabete non è a conoscenza della diagnosi e dei rischi per la salute.

“La capacità di rilevare una condizione come il diabete che ha così tante gravi conseguenze sulla salute utilizzando un test indolore e basato su smartphone solleva così tante possibilità”, ha detto l’autore co-senior Geoffrey H. Tison, MD, MPH, assistente professore in cardiologia, di il 17 agosto 2020, studio in Nature Medicine . “La visione sarebbe per uno strumento come questo per aiutare a identificare le persone a più alto rischio di avere il diabete, in ultima analisi, contribuendo a diminuire la prevalenza del diabete non diagnosticato”.

Strumenti di screening che possono essere implementati facilmente, utilizzando la tecnologia già contenuta negli smartphone, potrebbero aumentare rapidamente la capacità di rilevare il diabete, hanno detto i ricercatori, comprese le popolazioni fuori dalla portata delle cure mediche tradizionali.

Sebbene il diabete mellito sia la settima causa di morte globale di per sé, secondo l’Organizzazione mondiale della sanità, aumenta anche significativamente il rischio di malattie cardiache, che è la principale causa di morte negli Stati Uniti e nel mondo. I Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie stimano che le persone con diabete di tipo 2 hanno il doppio delle probabilità di morire di malattie cardiache rispetto a coloro che non hanno il diabete.

“Il diabete può essere asintomatico per un lungo periodo di tempo, rendendo molto più difficile la diagnosi”, ha detto l’autore principale Robert Avram, MD, MSc, istruttore clinico in cardiologia. “Ad oggi, sono mancati strumenti non invasivi e ampiamente scalabili per rilevare il diabete, motivandoci a sviluppare questo algoritmo”.

Nello sviluppo del biomarcatore, i ricercatori hanno ipotizzato che una fotocamera per smartphone potesse essere utilizzata per rilevare i danni vascolari dovuti al diabete misurando segnali chiamati fotopletismografia (PPG), che la maggior parte dei dispositivi mobili, inclusi smartwatch e fitness tracker, è in grado di acquisire. I ricercatori hanno utilizzato la torcia del telefono e la fotocamera per misurare i PPG catturando i cambiamenti di colore nel polpastrello corrispondente a ciascun battito cardiaco.

Nello studio Nature Medicine , i ricercatori dell’UCSF hanno ottenuto quasi 3 milioni di registrazioni PPG da 53.870 pazienti nello studio Health eHeart che hanno utilizzato l’app Azumio Instant Heart Rate su iPhone e hanno riferito di essere stato diagnosticato con il diabete da un operatore sanitario. Questi dati sono stati utilizzati sia per sviluppare che per convalidare un algoritmo di apprendimento profondo per rilevare la presenza di diabete utilizzando segnali PPG misurati da smartphone.

Nel complesso, l’algoritmo ha identificato correttamente la presenza di diabete fino all’81% dei pazienti in due set di dati separati. Quando l’algoritmo è stato testato in un set di dati aggiuntivo di pazienti arruolati da cliniche di persona, ha identificato correttamente l’82% dei pazienti con diabete.

Tra i pazienti che l’algoritmo aveva previsto non avevano il diabete, dal 92 al 97% in effetti non aveva la malattia nei set di dati di convalida. Quando questa previsione derivata dal PPG è stata combinata con altre informazioni sul paziente facilmente ottenibili, come età, sesso, indice di massa corporea e razza / etnia, le prestazioni predittive sono migliorate ulteriormente.

A questo livello di prestazioni predittive, gli autori hanno affermato che l’algoritmo potrebbe svolgere un ruolo simile ad altri strumenti di screening delle malattie diffusi per raggiungere un gruppo molto più ampio di persone, seguito dalla conferma da parte del medico della diagnosi di diabete e da un piano di trattamento.

“Abbiamo dimostrato che le prestazioni dell’algoritmo sono paragonabili ad altri test comunemente usati, come la mammografia per il cancro al seno o la citologia cervicale per il cancro cervicale, e la sua indolore lo rende attraente per i test ripetuti”, ha detto l’autore dello studio Jeffrey Olgin, MD, UCSF Health cardiologo e professore e capo della divisione di cardiologia dell’UCSF. “Uno strumento basato su smartphone ampiamente accessibile come questo potrebbe essere utilizzato per identificare e incoraggiare le persone a maggior rischio di avere un diabete prevalente a cercare assistenza medica e ottenere un test di conferma a basso costo”.

Gli autori raccomandano ulteriori studi per determinare l’efficacia di questo approccio per applicazioni cliniche specifiche, come lo screening o il monitoraggio terapeutico.