لطالما تم تصنيف مرض السكري إلى نوعين رئيسيين. النوع الأول الذي يظهر غالباً في مرحلة الطفولة، والنوع الثاني الذي يرتبط بالسمنة ويتطور في وقت لاحق من الحياة. ومع ذلك، بدأ الباحثون يدركون أن النوع الثاني من السكري أكثر تعقيداً مما كان يعتقد سابقاً، مع وجود أنواع فرعية تختلف بناءً على العمر، والوزن، والعوامل الفسيولوجية.

في خطوة مبتكرة، طور باحثون من جامعة ستانفورد خوارزمية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تستخدم بيانات من أجهزة مراقبة الغلوكوز المستمرة (CGMs) لتحديد 3 من أكثر الأنواع الفرعية شيوعاً للنمط الثاني من السكري. هذا التطور يعد بإمكانية تخصيص العلاج وتحسين الرعاية، بالإضافة إلى توسيع نطاق الوصول إلى التكنولوجيا الصحية.

إعادة التفكير في النمط الثاني من السكري يمثل النمط الثاني من السكري نحو 95 في المائة من جميع حالات السكري. توضح الدكتورة تريسي مكلوغلين أستاذة الغدد الصماء بجامعة ستانفورد «أن الأمر أكثر تعقيداً من ذلك، وهناك فسيولوجيات مختلفة تؤدي إلى الحالة». وتضيف أن تصنيف الأنواع الفرعية للنمط الثاني يمكن أن يساعد في تحديد المخاطر المرتبطة بمضاعفات مثل أمراض القلب، أو الكلى، أو الكبد، وتخصيص العلاجات لتحسين النتائج. وتشرح: «كان هدفنا إيجاد طريقة أكثر وصولاً وفورية للناس لفهم صحتهم وتحسينها».

كيف تعمل التكنولوجيا؟ تُستخدم اختبارات تشخيص السكري التقليدية لقياس مستويات الغلوكوز في الدم من خلال تحليل بسيط للدم، لكنها تقدم معلومات محدودة عن العمليات الفسيولوجية الأساسية. توفر أجهزة مراقبة الغلوكوز المستمرة (CGMs)، المتاحة دون وصفة طبية، صورة أكثر تفصيلاً من خلال تتبع مستويات السكر في الدم في الوقت الفعلي.

يشرح مايكل سنايدر، أستاذ علم الوراثة في جامعة ستانفورد وأحد قادة الدراسة، كيفية تحليل الخوارزمية لبيانات الغلوكوز. من خلال تحديد أنماط ارتفاع وانخفاض مستويات السكر في الدم بعد استهلاك الغلوكوز، يمكن للأداة الكشف بدقة تصل إلى 90 في المائة عن الأنواع الفرعية مثل مقاومة الإنسولين.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الشرق الأوسط