Scripps Research arbeitet mit Tempus zusammen, um ein Vorhersagemodell für Glukosereaktionen zu entwickeln

Scripps-Forschung, ein weltweit anerkanntes gemeinnütziges biomedizinisches Forschungsinstitut, kündigte heute ein gemeinsames Forschungsprogramm mit Tempus an, ein führendes Unternehmen in Präzisionsmedizin und künstlicher Intelligenz, ein prädiktives Modell der Glukosereaktionen bei Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes zu entwickeln. Durch das Verständnis individueller Veränderungen des Blutzuckerspiegels, Wissenschaftler zielen darauf ab, die Bemühungen zur Bekämpfung der Doppelepidemie von Diabetes und Fettleibigkeit zu verstärken.

Das Programm, genannt "Prädiktion der glykämischen Reaktion Studie, wird Daten aus den Genomen und Mikrobiomen der Teilnehmer nutzen, sowie Informationen aus digitalen Technologien, die vielen Faktoren zu verstehen, die bestimmen, wie sich der individuelle Blutzuckerspiegel als Reaktion auf Nahrungsmittel verändert.

Es gibt immer mehr Hinweise darauf, dass sich die glykämischen Reaktionen auf dieselben Lebensmittel von Person zu Person erheblich unterscheiden. Fortschritte bei der individualisierten Datenerhebung durch persönliche Gesundheitsüberwachungsgeräte ermöglichen es uns, eine breite Palette persönlicher Merkmale besser zu quantifizieren, die dazu beitragen werden, personalisiertere Ansätze für die glykämische Kontrolle zu verfeinern."

Edward Ramos, PhD, Direktor für digitale klinische Studien, Scripps Research Translational Institute und Studienleiterin

Diabetes, was zu zu viel Zucker im Blut führt, ist eine der häufigsten und teuersten chronischen Krankheiten in den Vereinigten Staaten, mit mehr als 100 Millionen Erwachsenen, die mit der Krankheit oder frühen Anzeichen davon leben. Fettleibigkeit ist ein bedeutender Risikofaktor. Auf Bevölkerungsebene, Es ist bekannt, dass übermäßiges Essen oder eine unzureichende Nahrungsaufnahme zu einer Gewichtszunahme und einem erhöhten Diabetesrisiko führen. Jedoch, Es bleiben viele Fragen, wie diese Faktoren auf individueller Ebene das Krankheitsrisiko beeinflussen.

Viele Faktoren tragen zur Variabilität der glykämischen Reaktionen bei, einschließlich Kauen, Speichelzusammensetzung, Verdauung, Genetik, Body-Mass-Index, Ernährung und Darmmikrobiota. Die Entwicklung eines Vorhersagemodells der individuellen glykämischen Reaktion erfordert die Analyse großer Mengen biologischer, physiologische, Informationen zu Klinik und Lebensstil. Angesichts der Komplexität dieser Faktoren und ihres Zusammenhangs Werkzeuge für maschinelles Lernen werden benötigt, um die breite Palette von Daten zu verarbeiten.

"Trotz der jüngsten Fortschritte beim Verständnis der vielen genetischen und Umweltfaktoren, die Diabetes zugrunde liegen, Es gab nur wenige groß angelegte Studien, die sich vollständig mit dem Komplex befassen, multimodale Natur dieser Krankheit, " sagt Joel Dudley, PhD, Wissenschaftlicher Leiter, Tempus. „Diese Studie zielt darauf ab, eine Daten- und Verständnisgrundlage zu schaffen, die die Entwicklung intelligenter Präzisionsmedizintechnologien ermöglicht, um unerfüllte klinische Bedürfnisse bei Diabetes in großem Maßstab zu decken. Wir freuen uns über die Zusammenarbeit mit Scripps Research, um unser Verständnis von Diabetes und die Verfolgung von Diabetes zu verbessern klinisches Studiendesign der nächsten Generation."

PROGRESS wird das "standortlose" klinische Studienmodell übernehmen, das von Wissenschaftlern des Scripps Research Translational Institute entwickelt wurde. Ermöglichung der Fernteilnahme durch die Hauslieferung von Bioprobensammlung und digitalen Gesundheitstechnologie-Kits, sowie eine studienspezifische mobile Anwendung zur Kommunikation, Ziel der Wissenschaftler ist es, viele der Barrieren zu beseitigen, die für klassische klinische Studien bestehen (z.B. Zugang zu Kliniken, Zeitbeschränkungen, Herausforderungen im Transportwesen, eingeschränkte Teilnahme).

Partner des Gesundheitssystems werden 1 000 Studienteilnehmer über 18 Jahren. Die Hälfte besteht aus Personen mit diagnostiziertem Typ-2-Diabetes und die andere Hälfte ohne Diagnose. Die Studie wird die Nahrungsaufnahme der Teilnehmer überwachen, Aktivitätsniveaus und kontinuierliche Glukosewerte über 10 Tage, diese Daten zusammen mit genomischen, Mikrobiom- und elektronische Gesundheitsdaten zur Entwicklung von Algorithmen zur Vorhersage der glykämischen Reaktion auf individueller Ebene. Darüber hinaus werden die Studienteilnehmer über einen Zeitraum von drei Jahren passiv auf Veränderungen der Gesundheitsergebnisse überwacht.

Die Wissenschaftler hoffen, dass diese Arbeit personalisierte Gesundheitsmanagementprogramme stärken und dazu beitragen wird, die wachsende Fettleibigkeit und Diabetes-Epidemien zu bekämpfen. sowohl in den USA als auch weltweit.

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