Sztuczna inteligencja w ocenie ryzyka cukrzycy typu 2 u osób ze stanem przedcukrzycowym

Stan przedcukrzycowy jest skrajnie heterogennym zaburzeniem metabolicznym, obejmującym osoby o bardzo różnym ryzyku progresji choroby oraz rozwoju powikłań. Naukowcy z kilku instytutów partnerskich German Center for Diabetes Research (DZD) wykorzystali sztuczną inteligencję do identyfikacji epigenetycznych markerów krwi, które wskazują na podwyższone ryzyko powikłań. Wyniki badań sugerują, że prosty test krwi mógłby wystarczyć do wczesnego wyodrębnienia osób o wysokim ryzyku rozwoju cukrzycy typu 2 oraz jej następstw. Badanie pokazuje, w jaki sposób podejścia oparte na analizie danych oraz medycyna molekularna mogą się uzupełniać w nowoczesnej diagnostyce.

Stan przedcukrzycowy otwiera istotne „okno czasowe”, w którym możliwe jest aktywne zapobieganie rozwojowi cukrzycy typu 2. Wczesne interwencje stylu życia mogą zahamować progresję zaburzeń metabolicznych, a w niektórych przypadkach nawet doprowadzić do remisji. Kluczowym warunkiem skutecznej prewencji jest jednak wiarygodna ocena ryzyka. Podczas gdy u części osób ryzyko pozostaje niewielkie, inni mają wysokie prawdopodobieństwo rozwoju cukrzycy lub powikłań narządowych i wymagają znacznie intensywniejszych działań profilaktycznych.

Klastry stanu przedcukrzycowego o różnym poziomie ryzyka

Wcześniejsze badania prowadzone przez DZD i jego partnerów wykazały, że stan przedcukrzycowy można podzielić co najmniej na sześć klastrów, istotnie różniących się profilem metabolicznym, dynamiką choroby oraz ryzykiem powikłań. Trzy z nich charakteryzują się umiarkowanym ryzykiem, natomiast trzy wiążą się z wysokim ryzykiem rozwoju cukrzycy typu 2 i jej następstw. Przypisanie pacjenta do odpowiedniego klastra wymaga jednak rozbudowanych badań klinicznych, takich jak doustny test tolerancji glukozy, szczegółowe oznaczenia insuliny czy procedury obrazowe.

– Ta szczegółowa klasyfikacja ma ogromną wartość naukową i kliniczną, ale jest zbyt czasochłonna do rutynowego zastosowania – wyjaśnia dr Meriem Ouni, autorka korespondująca badania z German Institute of Human Nutrition Potsdam-Rehbrücke (DIfE), partnera DZD. – Dlatego postawiliśmy sobie za cel sprawdzenie, czy grupy ryzyka można identyfikować również na podstawie łatwo dostępnych markerów we krwi.

1 557 markerów epigenetycznych jako biologiczny „odcisk palca”

W opublikowanym badaniu naukowcy połączyli analizy metylacji DNA w próbkach krwi z nowoczesnymi metodami uczenia maszynowego. Analizie poddano próbki pochodzące z kilku kohort badawczych, obejmujących osoby o dobrze scharakteryzowanym profilu ryzyka stanu przedcukrzycowego.

Wyniki były jednoznaczne: wykorzystując zestaw 1 557 markerów epigenetycznych, badacze byli w stanie z około 90-procentową trafnością przypisać osoby do klastrów wysokiego ryzyka, również w niezależnej kohorcie walidacyjnej. Na szczególną uwagę zasługuje fakt, że wiele z tych markerów ma charakter swoisty dla poszczególnych klastrów i odzwierciedla odmienne szlaki sygnałowe na poziomie biologicznym.

Znaczna część zidentyfikowanych markerów była już znana z wcześniejszych badań epigenomowych. Są one powiązane z cukrzycą typu 2, przewlekłym stanem zapalnym, a także chorobami serca i nerek, co może w dużym stopniu tłumaczyć heterogeniczność stanu przedcukrzycowego.

Perspektywy: łatwiejsza prewencja i szersze zastosowanie kliniczne

– Nasze wyniki sugerują, że epigenetyczne markery krwi mogą pełnić rolę skutecznego systemu wczesnego ostrzegania – podkreśla prof. Annette Schürmann, dyrektor DZD i ostatnia autorka publikacji. Markery te nie tylko odzwierciedlają aktualny stan metaboliczny, lecz także dostarczają informacji o przyszłym przebiegu choroby. – Umożliwiają identyfikację osób o szczególnie wysokim ryzyku cukrzycy i jej powikłań, jeszcze zanim dojdzie do istotnego pogorszenia parametrów metabolicznych.

W dłuższej perspektywie podejście to może zasadniczo zmienić strategię prewencji i opieki nad osobami ze stanem przedcukrzycowym. Zamiast kosztownych i czasochłonnych badań klinicznych, standaryzowany test krwi mógłby umożliwić zróżnicowaną ocenę ryzyka oraz znacznie bardziej ukierunkowane działania profilaktyczne. Oznaczałoby to możliwość wcześniejszego rozpoczęcia prewencji oraz jej lepszego dostosowania do indywidualnego profilu pacjenta.

Kolejnym krokiem zespołu badawczego jest przełożenie uzyskanych wyników na praktyczne narzędzie diagnostyczne. Planowane jest selektywne zawężenie liczby markerów, a następnie opracowanie dedykowanego chipu analitycznego, który pozwoliłby na prostą i ekonomiczną identyfikację klastrów ryzyka stanu przedcukrzycowego w rutynowej diagnostyce.

Źródło: Biomarker Research, Stratifying high-risk prediabetes clusters using blood-based epigenetic markers
DOI: http://dx.doi.org/10.1186/s40364-025-00887-8