На протяжении десятилетий диагностика сахарного диабета основывалась на измерении уровня сахара в крови и его соответствии клиническим пороговым значениям. Однако исследователи всё чаще выражают обеспокоенность тем, что такой подход упускает из виду миллионы людей, у которых болезнь уже начинает развиваться.
Сахарный диабет стал одним из важнейших кризисов здравоохранения современности. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2022 году диабетом страдали 14 процентов взрослого населения мира, тогда как в 1990 году этот показатель составлял 7 процентов. В США более 40 миллионов человек живут с диабетом, при этом около 11 миллионов остаются недиагностированными. По оценкам, более 115 миллионов американцев находятся в состоянии преддиабета, и примерно 80 процентов из них не подозревают об этом. В Великобритании около 5,8 миллиона человек страдают диабетом, при этом до 1,3 миллиона могут не знать о своем заболевании.
Текущие методы диагностики и их ограничения
Опасность диабета заключается не только в самой болезни, но и в повреждениях, которые незаметно накапливаются годами до постановки диагноза. Постоянно повышенный уровень сахара в крови увеличивает риск развития болезней сердца, инсульта, почечной недостаточности, слепоты и повреждения нервов. Чем раньше выявлено заболевание, тем выше шанс предотвратить эти осложнения или вовсе избежать развития диабета.
Диагностика по-прежнему в значительной степени опирается на измерение уровня глюкозы в крови, чаще всего с помощью теста на гликированный гемоглобин (HbA1c), который оценивает средний уровень сахара в крови за предыдущие несколько месяцев. Хотя этот метод широко используется и в целом надёжен, он не является непогрешимым. Результаты могут не отражать определённые медицинские состояния или физиологические факторы, способные влиять на уровень сахара в крови.
Исследователи также всё больше обеспокоены тем, что существующие диагностические инструменты менее эффективны для некоторых групп населения. Недавние исследования показывают, что тест HbA1c может давать ложно заниженные результаты у некоторых представителей чернокожих и южноазиатских групп, что приводит к задержке диагностики до тех пор, пока болезнь не достигнет более продвинутой стадии.
Новые подходы к раннему выявлению
Такое несоответствие стимулировало растущий интерес к более персонализированным и информативным подходам к выявлению диабета. Эти методы сочетают биомаркеры, носимые устройства и искусственный интеллект для более раннего выявления рисков и более детального понимания заболевания.
Мониторинг глюкозы и ИИ: опыт Стэнфордского университета
В Стэнфордском университете профессор генетики Майкл Снайдер и его коллеги исследуют, могут ли системы непрерывного мониторинга глюкозы (CGM) – носимые датчики, отслеживающие уровень глюкозы в реальном времени – выявлять скрытые метаболические паттерны задолго до традиционной диагностики диабета 2-го типа, на долю которого приходится около 95 процентов всех случаев. Хотя этот тип диабета часто ассоциируется с ожирением, которое является важным фактором риска, он может развиваться и у людей с нормальным весом. Отмечается, что профессор Снайдер сам столкнулся с диабетом 2-го типа, несмотря на отсутствие типичных факторов риска.
По словам Снайдера, регуляция уровня глюкозы задействует множество органов и систем, включая печень, мышцы, кишечник, поджелудочную железу и даже мозг. Он отмечает, что существует множество биохимических путей, и нарушение регуляции глюкозы, вероятно, не является единой проблемой.
Команда из Стэнфорда разработала алгоритм на базе искусственного интеллекта, который анализирует данные CGM для выявления различных форм диабета 2-го типа. В ходе испытаний система выявила некоторые из этих паттернов с точностью около 90 процентов.
Исследователи полагают, что эти результаты могут помочь идентифицировать людей, у которых уже развиваются метаболические проблемы, задолго до традиционной диагностики диабета. Снайдер подчеркивает, что это инструмент, позволяющий принимать превентивные меры. Например, при получении предупреждения о преддиабете можно скорректировать диету или режим физических нагрузок.
Системы CGM также становятся дешевле и доступнее, многие из них теперь продаются без рецепта в США. Профессор выразил надежду, что в идеальном мире люди будут использовать такие устройства ежегодно, и они со временем станут частью рутинного профилактического медицинского обслуживания. Целью таких мер является поддержание здоровья, а не лечение уже развившейся болезни.
Анализ ЭКГ с помощью ИИ: решение от Имперского колледжа Лондона
Исследователи ищут сигналы о риске диабета не только в анализах крови. В Имперском колледже Лондона кардиолог Фу Сионг Нг и кардиологический регистратор Арунашис Сау разработали систему искусственного интеллекта, которая анализирует электрокардиограммы (ЭКГ) — простые записи сердечной активности — для выявления людей с повышенным риском развития диабета 2-го типа за годы до повышения уровня сахара в крови.
Используя около 1,2 миллиона ЭКГ из больничных записей, а также данные британского Биобанка, исследователи обучили модель ИИ под названием AIRE-DM (AI-ECG Risk Estimation for Diabetes Mellitus) выявлять едва заметные сердечно-сосудистые изменения, связанные с будущим риском диабета. Инструмент предсказывал будущий риск в разнообразных группах населения примерно в 70 процентах случаев.
По словам Нга, система не идеальна, но как минимум не уступает, а порой и превосходит некоторые существующие диагностические инструменты. Потенциальное преимущество заключается в масштабируемости. ЭКГ уже широко используются в больницах и клиниках по всему миру. В случае одобрения для клинического применения такие инструменты, как AIRE-DM, могли бы автоматически выявлять пациентов из группы риска во время рутинного обследования.
Нг отмечает, что при диагностированном диабете важно как можно скорее снизить уровень сахара в крови для уменьшения долгосрочных рисков. А знание о потенциальном развитии диабета в будущем позволяет предпринять превентивные меры. Эти меры могут включать интенсивные программы по снижению веса или применение новых препаратов для борьбы с ожирением, которые всё чаще исследуются как средства профилактики диабета. Он также подчеркнул, что новая технология не является заменой стандартным измерениям уровня сахара в крови и тесту на гликированный гемоглобин, которые остаются «золотым стандартом» диагностики, но дополняет их возможностями для раннего выявления рисков.
Раннее выявление диабета 1-го типа
Диабет 1-го типа представляет собой другую диагностическую задачу. В отличие от 2-го типа, это аутоиммунное заболевание, при котором организм атакует бета-клетки поджелудочной железы, вырабатывающие инсулин. По словам Ричарда Орама, профессора диабетологии и нефрологии из Университета Эксетера, к тому моменту, когда уровень сахара в крови становится достаточно высоким для традиционной диагностики, «поезд уже ушел», и многие бета-клетки уже утрачены.
До недавнего времени врачи мало что могли сделать до этой точки. Однако одна иммунотерапия теперь показала способность отсрочить наступление клинического диабета 1-го типа примерно на три года и получила одобрение регулирующих органов в США, Великобритании и Европе. Загвоздка в том, что её необходимо применять до повышения уровня сахара в крови и до того, как человеку потребуется инсулин. Орам подчеркивает необходимость раннего выявления.
Это означает поиск людей на ранних стадиях заболевания, когда аутоантитела показывают, что иммунная система начала атаковать бета-клетки, но уровень сахара в крови ещё не высок. Команда Орама разработала калькулятор, который объединяет такие факторы, как возраст, семейный анамнез, генетический риск и статус аутоантител (определяемый простым анализом крови), чтобы оценить вероятность развития диабета 1-го типа.
Цель состоит в том, чтобы сделать ранний скрининг практичным и массовым. Прогнозирование того, у кого может развиться диабет 1-го типа, традиционно было дорогостоящим и трудоёмким, часто требуя длительных клинических исследований. Модель Университета Эксетера использует более простые показатели для обеспечения более быстрых и дешёвых оценок риска, что может помочь врачам определить, кого следует более внимательно наблюдать.
Калькулятор уже доступен онлайн для врачей, но Орам отмечает, что это пока лишь «первый шаг». Команда сейчас тестирует его в скрининговых исследованиях, прежде чем пройти процесс регулирования для более широкого клинического использования. По словам профессора, идеальный сценарий предполагает интеграцию простых инструментов прогнозирования рисков в электронные медицинские карты для обеспечения бесшовного процесса.
