Scripps Research сотрудничает с Tempus для разработки модели прогнозирования ответа на глюкозу.

Scripps Research, всемирно признанный некоммерческий биомедицинский исследовательский институт, объявила о совместной исследовательской программе с Tempus, лидер в области точной медицины и искусственного интеллекта, разработать прогностическую модель ответа на глюкозу у людей с диабетом 2 типа и без него. Понимая индивидуальные изменения уровня сахара в крови, ученые стремятся активизировать усилия по борьбе с двойной эпидемией диабета и ожирения.

Программа, называется "Прогноз исследования гликемического ответа", будет использовать данные из геномов и микробиомов участников, а также информацию из цифровых технологий, чтобы понять множество факторов, которые определяют, как индивидуальный уровень сахара в крови изменяется в ответ на прием пищи.

<цитата>

Появляется все больше свидетельств того, что гликемическая реакция на одни и те же продукты значительно различается от человека к человеку. Достижения в области индивидуального сбора данных с помощью персональных устройств для отслеживания состояния здоровья позволяют нам лучше количественно определять широкий спектр личных качеств, что поможет в уточнении более персонализированных подходов к контролю гликемии ».

Эдвард Рамос, Кандидат наук, Директор цифровых клинических исследований, Научно-исследовательский переводческий институт Скриппса и главный исследователь

Диабет, что приводит к слишком большому количеству сахара в крови, является одним из самых распространенных и дорогостоящих хронических заболеваний в США, с более чем 100 миллионами взрослых, живущих с этим заболеванием или с его ранними признаками. Ожирение - значительный фактор риска. На уровне населения Известно, что чрезмерное питание или недостаточное потребление питательных веществ приводят к увеличению веса и повышенному риску развития диабета. Тем не мение, остается много вопросов о том, как эти факторы влияют на риск заболевания на индивидуальном уровне.

Многие факторы способствуют вариабельности гликемических реакций, в том числе жевание, состав слюны, пищеварение генетика индекс массы тела, диета и микробиота кишечника. Разработка прогностической модели индивидуального гликемического ответа требует анализа большого количества биологических, физиологический, клиническая информация и информация об образе жизни. Учитывая сложность этих факторов и то, как они связаны друг с другом, Инструменты машинного обучения необходимы для обработки широкого массива данных.

"Несмотря на недавние достижения в понимании многих генетических факторов и факторов окружающей среды, лежащих в основе диабета, было проведено несколько крупномасштабных исследований, полностью посвященных этому комплексу, мультимодальный характер этого заболевания, "говорит Джоэл Дадли, Кандидат наук, Главный научный сотрудник, Темпус. «Это исследование направлено на создание основы данных и понимания, которые позволят разрабатывать интеллектуальные технологии точной медицины для удовлетворения неудовлетворенных клинических потребностей при диабете в широком масштабе. Мы рады сотрудничать со Scripps Research, чтобы улучшить наше понимание диабета и стремления к его лечению. дизайн клинических испытаний нового поколения ".

PROGRESS будет использовать модель клинических испытаний "вне участка", впервые предложенную учеными из Исследовательского института перевода Скриппса. Обеспечение удаленного участия посредством доставки на дом наборов для сбора биопроб и цифровых медицинских технологий, а также мобильное приложение для общения, ориентированное на учебу, ученые стремятся устранить многие препятствия, существующие для традиционных клинических исследований (например, доступ к клиникам, временные ограничения, транспортные проблемы, ограниченное участие).

Партнеры системы здравоохранения наберут 1, 000 участников исследования старше 18 лет. Половина будет состоять из лиц с диагностированным диабетом 2 типа, а половина - без диагноза. В исследовании будет отслеживаться диетическое питание участников, уровни активности и постоянные значения глюкозы в течение 10 дней, используя эти данные вместе с геномными, данные микробиома и электронных медицинских карт для разработки алгоритмов прогнозирования гликемического ответа на индивидуальном уровне. Участники исследования также будут подвергаться пассивному мониторингу на предмет изменений показателей здоровья в течение трех лет.

Ученые надеются, что эта работа укрепит индивидуальные программы управления здоровьем и поможет справиться с растущими эпидемиями ожирения и диабета. как в США, так и во всем мире.

• Исследования показывают, что заражение кишечными паразитами снижает тяжесть COVID-19
• Микробиом кишечника может модулировать иммунный ответ у пациентов с раком печени и НАЖБП