Din cuprinsul articolului
Deși este strâns asociată cu obezitatea, rezistența la insulină indică o legătură cu cancerul, scrie publicația Nature. Pentru prima dată, cercetători de la Universitatea din Tokyo au aplicat un model de predicție bazat pe învățare automată asupra a aproximativ jumătate de milion de participanți și au demonstrat că rezistența la insulină este un factor de risc pentru 12 tipuri de cancer.
Pe lângă diabet, rezistența la insulină poate duce la boli cardiovasculare, renale și hepatice. Deși este strâns asociată cu obezitatea, evaluarea rezistenței la insulină a fost dificilă în practica clinică.
Diabetul, o preocupare majoră la nivel global
Yuta Hiraike, cercetător la Spitalul Universității din Tokyo, împreună cu echipa sa, au demonstra care este legătura între rezistența la insulină și mai multe tipuri de cancer.
„Am creat recent un instrument, AI-IR, pentru a prezice rezistența la insulină la nivel individual pe baza a nouă tipuri diferite de informații medicale. A funcționat bine și ne-a făcut să credem că îl putem aplica și în alte domenii conexe”, a declarat Hiraike.
„Deși o posibilă legătură între rezistența la insulină și cancer a fost sugerată anterior, dovezile la scară largă au fost limitate din cauza dificultății de a evalua această rezistență în clinică. Cu ajutorul AI-IR, am oferit prima dovadă că rezistența la insulină este un factor de risc pentru cancer. Și, deoarece cei nouă parametri de intrare sunt obținuți prin controale medicale standard, AI-IR ar putea fi implementat ușor pentru a identifica persoanele cu risc ridicat și pentru a permite screening țintit pentru diabet, boli cardiovasculare și cancer”.
În prezent, indicele de masă corporală (IMC), o măsură a grăsimii corporale, este adesea folosit pentru a estima rezistența la insulină și riscul asociat de cancer. Această metodă are limitări: există rezultate fals pozitive (persoane obeze dar metabolice sănătoase) și fals negative (persoane cu IMC normal care totuși dezvoltă rezistență la insulină).
Una dintre provocările echipei lui Hiraike a fost să demonstreze că modelul AI-IR poate depăși aceste limitări într-un mod fiabil și reproductibil. Cercetătorii au arătat nu doar că modelul are o putere predictivă ridicată, ci și că este robust în diverse condiții.
„Comparat cu măsurarea directă a rezistenței la insulină în seturi de validare, AI-IR a avut performanțe foarte bune. Măsurarea directă este dificilă și se face de obicei doar în clinici specializate. AI-IR oferă o alternativă scalabilă și robustă pentru evaluarea la nivel populațional.
Prin combinarea celor nouă parametri clinici într-un singur indicator, AI-IR poate detecta rezistența la insulină pe care IMC-ul singur nu o poate explica. În prezent, lucrăm pentru a înțelege cum diferențele genetice influențează acest risc și pentru a conecta datele la scară largă cu studiile de biologie moleculară, în vederea dezvoltării unor strategii mai bune pentru combaterea rezistenței la insulină”, conchide Hiraike.
