Un nou studiu arată că rezistenţa la insulină poate reprezenta un factor de risc pentru 12 tipuri diferite de cancer. Cercetarea, realizată pe un eşantion de aproximativ jumătate de milion de persoane, a utilizat un model bazat pe inteligenţă artificială (AI) pentru a evalua acest risc la scară populaţională.
Rezistenţa la insulină apare atunci când organismul nu mai răspunde adecvat la insulină, hormonul care reglează nivelul glucozei din sânge. Este una dintre cauzele fundamentale ale diabetului şi este asociată cu boli cardiovasculare, renale şi hepatice. Deşi legătura cu obezitatea este cunoscută, evaluarea directă a rezistenţei la insulină în practica medicală este dificilă.
Pentru prima dată, un grup internaţional de cercetători, la care a participat şi o echipă de la Universitatea Tokyo, din Japonia, a aplicat un model de predicţie bazat pe învăţare automată la datele a aproximativ 500.000 de participanţi din UK Biobank.
Rezultatele, publicate luni, în revista Nature Communications, arată că rezistenţa la insulină este asociată cu un risc crescut pentru 12 tipuri de cancer.
Echipa a dezvoltat un instrument denumit AI-IR, care estimează rezistenţa la insulină pe baza a nouă parametri medicali obţinuţi prin controale de rutină. Modelul a fost antrenat pe cohorte independente din Statele Unite şi Taiwan, utilizând date medicale anonimizate de la peste jumătate de milion de persoane.
Testările au arătat că AI-IR are o capacitate predictivă superioară comparativ cu indicele de masă corporală (IMC), utilizat frecvent pentru a aproxima riscul de dezechilibre metabolice asociate rezistenţei la insulină.
Indicele de masă corporală poate genera rezultate inexacte. Unele persoane cu obezitate pot avea un profil metabolic relativ sănătos, iar altele, cu greutate normală, pot prezenta rezistenţă la insulină. Prin combinarea celor nouă parametri într-un singur indicator, AI-IR poate identifica rezistenţa la insulină care nu este explicată doar prin IMC.
Comparativ cu măsurarea directă a rezistenţei la insulină în seturi de validare, modelul a demonstrat o performanţă ridicată de predicţie. Măsurarea directă a rezistenţei la insulină este dificil de aplicat pe scară largă şi este realizată, de regulă, în clinici specializate pentru diabet. Autorii consideră că AI-IR oferă o alternativă aplicabilă la nivelul populaţiei generale pentru evaluarea acestui risc.
Cercetătorii analizează în prezent modul în care diferenţele genetice dintre indivizi pot influenţa riscul asociat rezistenţei la insulină, cu obiectivul de a corela date extinse cu studii de biologie moleculară şi de a dezvolta strategii mai eficiente pentru gestionarea acestei afecţiuni.
