Durante años, las pruebas para la diabetes tipo 1 (DT1) se han basado en síntomas y biomarcadores que suelen manifestarse solo al inicio de la enfermedad, lo que dificulta su detección temprana, algo especialmente preocupante en los casos de inicio temprano de la enfermedad, especialmente antes de los 10 años, cuando tiende a ser más agresiva y se asocia a una reducción de la esperanza de vida de hasta 16 años.
Así las cosas, predecir con precisión la progresión de la enfermedad podría permitir a los médicos actuar con mayor rapidez. Ahora, una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA) se muestra prometedora para evaluar el riesgo de DT1 y predecir la respuesta de los pacientes a los tratamientos, lo que podría transformar la forma en que se identifica y se maneja la enfermedad.
En este contexto, un equipo internacional de investigadores liderado por la Universidad Western Sydney (Penrith, NSW, Australia), ha creado una novedosa escala de riesgo basada en pequeñas moléculas de ARN (microARN) presentes en la sangre que permite rastrear eficazmente la evolución del riesgo de desarrollar diabetes tipo 1.
Estos mismos marcadores de microARN lograron predecir respuestas tempranas a tratamientos como el trasplante de células de los islotes y el fármaco imatinib.
Publicado en la revista especializada Nature Medicine, el estudio evaluó datos moleculares de 5.983 muestras recogidas de participantes en Australia, Canadá, Dinamarca, Hong Kong (RAE de China), India, Nueva Zelanda y Estados Unidos, y condujo al desarrollo de una Escala de Riesgo Dinámica (DRS4C) capaz de identificar a las personas con o sin diabetes tipo 1.
Mediante IA, el equipo perfeccionó aún más la puntuación de riesgo, validada con datos de 662 participantes adicionales. Sorprendentemente, tan solo una hora después de la terapia, la herramienta pudo predecir qué pacientes con diabetes tipo 1 (DT1) permanecerían insulinodependientes.
El mismo perfil de microARN también distinguió entre pacientes que respondieron y no respondieron a la terapia farmacológica para la DT1 incluso antes de comenzar el tratamiento.
Además de evaluar el riesgo de DT1 y la efectividad del tratamiento, la puntuación de riesgo también puede ayudar a diferenciar entre los tipos de diabetes, un desafío diagnóstico, especialmente en adultos.
REn este sentido, un subanálisis ha destacado el potencial de la herramienta para clasificar a las personas con diabetes, un área que los investigadores planean explorar más a fondo, ya que muchos casos de DT1 de inicio en la edad adulta a menudo se diagnostican erróneamente como DT2.
En este sentido, la Dra. Mugdha Joglekar, investigadora principal de la Universidad de Western Sydney, ha explicado que “los marcadores genéticos identifican el riesgo a lo largo de la vida; es como saber que vives en una zona inundable, pero las puntuaciones de riesgo dinámico ofrecen un control en tiempo real del aumento del nivel del agua; reflejan el riesgo actual en lugar de una condena de por vida, lo que permite un seguimiento oportuno y adaptativo sin estigma”.
