Scripps Research colabora com Tempus para desenvolver um modelo preditivo de respostas de glicose

Scripps Research, um instituto de pesquisa biomédica sem fins lucrativos reconhecido mundialmente, anunciou hoje um programa de pesquisa colaborativa com Tempus, líder em medicina de precisão e inteligência artificial, desenvolver um modelo preditivo de respostas de glicose em pessoas com e sem diabetes tipo 2. Ao compreender as mudanças individuais nos níveis de açúcar no sangue, os cientistas pretendem aumentar os esforços para combater as epidemias gêmeas de diabetes e obesidade.

p O programa, chamado "PRediction Of Glycemic RESponse Study, vai aproveitar os dados dos genomas e microbiomas dos participantes, bem como informações de tecnologias digitais, para compreender os muitos fatores que determinam como os níveis de açúcar no sangue individuais mudam em resposta aos alimentos.

p Há evidências crescentes de que as respostas glicêmicas aos mesmos alimentos diferem significativamente de pessoa para pessoa. Os avanços na coleta de dados individualizados por meio de dispositivos de rastreamento de saúde pessoal nos permitem quantificar melhor uma ampla gama de características pessoais que ajudarão a refinar abordagens mais personalizadas para o controle glicêmico. "

Edward Ramos, PhD, Diretor de Ensaios Clínicos Digitais, Scripps Research Translational Institute e principal investigador do estudo

p Diabetes, o que resulta em muito açúcar no sangue, é uma das doenças crônicas mais prevalentes e caras nos Estados Unidos, com mais de 100 milhões de adultos vivendo com a doença ou com os primeiros sinais dela. A obesidade é um fator de risco significativo. Em nível populacional, A alimentação excessiva ou a ingestão nutricional inadequada levam ao ganho de peso e ao aumento do risco de diabetes. Contudo, muitas questões permanecem sobre como esses fatores influenciam o risco de doenças em um nível individual.

p Muitos fatores contribuem para a variabilidade nas respostas glicêmicas, incluindo mastigação, composição da saliva, digestão, genética, índice de massa corporal, dieta e microbiota intestinal. O desenvolvimento de um modelo preditivo de resposta glicêmica individual requer a análise de grandes quantidades de produtos biológicos, fisiológico, informações clínicas e de estilo de vida. Dada a complexidade desses fatores e como eles se conectam, ferramentas de aprendizado de máquina são necessárias para processar a ampla gama de dados.

p "Apesar dos avanços recentes na compreensão dos muitos fatores genéticos e ambientais subjacentes ao diabetes, tem havido poucos estudos em grande escala que abordam totalmente o complexo, natureza multimodal desta doença, "diz Joel Dudley, PhD, Diretor Científico, Tempus. "Este estudo visa construir uma base de dados e compreensão que permitirá o desenvolvimento de tecnologias de medicina de precisão inteligente para atender às necessidades clínicas não atendidas em diabetes em escala. Estamos muito satisfeitos em colaborar com a Scripps Research para avançar nossa compreensão sobre diabetes e a busca por projeto de ensaio clínico de última geração. "

p O PROGRESS adotará o modelo de ensaio clínico "sem local" desenvolvido pelos cientistas do Scripps Research Translational Institute. Permitir a participação remota por meio da entrega em domicílio de coleta de amostras biológicas e kits de tecnologia digital de saúde, bem como um aplicativo móvel específico para estudo para comunicação, os cientistas pretendem eliminar muitas das barreiras que existem para os estudos clínicos tradicionais (por exemplo, acesso a clínicas, limitações de tempo, desafios de transporte, participação limitada).

p Os parceiros do sistema de saúde irão recrutar 1, 000 participantes do estudo com idade superior a 18 anos. Metade consistirá de indivíduos com diabetes tipo 2 diagnosticado e a outra metade sem diagnóstico. O estudo irá monitorar a ingestão alimentar dos participantes, níveis de atividade e valores contínuos de glicose ao longo de 10 dias, usando esses dados junto com o genômico, Microbioma e dados de registros eletrônicos de saúde para desenvolver algoritmos para prever a resposta glicêmica em um nível individual. Os participantes do estudo também serão monitorados passivamente quanto a mudanças nos resultados de saúde ao longo de três anos.

p Os cientistas esperam que este trabalho fortaleça programas personalizados de gestão de saúde e ajude a enfrentar a crescente epidemia de obesidade e diabetes. tanto nos Estados Unidos como em todo o mundo.

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