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Investigadores de la Universitat Politècnica de València y la empresa TSB (Tecnologías para la Salud y el Bienestar), en colaboración con el Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital Universitari i Politècnic La Fe de Valencia, han desarrollado un sistema de detección temprana y predicción personalizada de la diabetes de tipo 2 a partir de la historia clínica electrónica de los pacientes.

El método, enmarcado dentro del proyecto europeo MOSAIC, ayudaría a los profesionales sanitarios a detectar casos de prediabetes y actuar a tiempo para prevenir la aparición de esta enfermedad. El sistema se encuentra actualmente en fase de pruebas con datos retrospectivos en el Hospital Universitari i Politècnic La Fe de Valencia y el Hospital de la Fondazione Salvatore Maugeri, en Pavía (Italia).

Más del 90% de diabetes es de tipo 2

Según apuntan desde el grupo de investigación SABIEN del Instituto ITACA de la UPV, más del 90% de personas con diabetes tienen un diagnóstico de tipo 2 (DT2), conocido como la diabetes de los adultos. La Organización Mundial de la Salud estima que para el año 2030 habrá cerca de 550 millones de personas con este diagnóstico.

"Se trata de una patología muy común cuya aparición puede ser retrasada e incluso prevenida si se actúa a tiempo", explica Antonio Martínez Millana, doctorando en el Instituto ITACA de la UPV y jefe de proyecto en la empresa TSB.

Actualmente no existen mecanismos de cribado para detectar de forma precoz la aparición de la DT2. Su diagnóstico se relega a la detección de resultados anómalos en analíticas y está enfocado a identificar grupos que ya presentan una significativa prevalencia de complicaciones microvasculares. "Esto sugiere que los métodos actuales no tienen la capacidad de detectar síntomas precoces de la DT2", apunta Martínez Millana.

Modelos matemáticos y estadísticos

El sistema de detección precoz desarrollado por los investigadores de la UPV y la empresa TSB integra modelos matemáticos y estadísticos para la predicción personalizada la patología a partir de los datos recogidos en la historia clínica electrónica de cada paciente. Permite la estratificación continua y automatizada de la población en riesgo de padecer diabetes u otras complicaciones asociadas, conjugando en los mismos modelos factores como la nutrición, actividad física, etc. de cada paciente con datos clínicos y biológicos que se consideran actualmente en la mayoría de los análisis.

"El sistema se compone de varios módulos y una serie de interfaces web, a la que pueden acceder los diferentes agentes implicados en el seguimiento de pacientes, desde los propios facultativos hasta los gestores del centro hospitalario e investigadores. Cada paciente identificado con riesgo medio-alto es marcado y agrupado en una lista de revisión prioritaria, lo que facilita la labor de los médicos", destaca Martínez Millana.

Cinco herramientas

Dentro de MOSAIC, los investigadores han creado herramientas diferenciadas que permiten, entre otras funciones, conocer el de riesgo de desarrollar la DT2 para cada individuo y analizar así qué segmento de la población está en riesgo de desarrollar la enfermedad. Asimismo, se pueden obtener informes personalizados para cada paciente sobre la gestión de las complicaciones que haya desarrollado o pudiera desarrollar a lo largo del proceso clínico.

Los resultados preliminares del sistema se presentaron en la Conferencia Anual de la IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, celebrada el pasado mes de agosto en Milán (Italia).

Sobre la DT2

La diabetes de tipo 2 (DT2) se caracteriza por una resistencia a la hormona insulina que, por lo general, evoluciona hacia una deficiencia en la misma hormona que se presentan en el momento de las manifestaciones clínicas. El diagnóstico de la DT2 suele ocurrir en torno a los 40 años y se asocia comúnmente con la obesidad.

Esta enfermedad puede pasar desapercibida durante varios años debido a que los síntomas de las hiperglucemias se desarrollan de forma gradual y no son de suficiente entidad como para desencadenar la sintomatología clásica del diabético. No obstante, estos pacientes sí que corren el riesgo de desarrollar complicaciones macrovasculares (derrames cerebrales, isquemia en extremidades, síndromes cardíacos) y microvasculares (retinopatías, neuropatías, nefropatías o isquemia en extremidades). Su diagnóstico se basa en determinaciones analíticas de glucemia o hemoglobina glucosilada.

Noticia en UPV TV
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