Chytré hodinky jako biomarker diabetu? Dnes už realita
Vědci z University of California v San Francisku vyvinuli za použití chytrých telefonů a mobilní aplikace Azumio „digitální biomarker“, který s vysokou přesností na základě detekce vaskulárních změn odhalí přítomnost diabetu 2. typu.
Zrádnost diabetu spočívá v dlouhé bezpříznakovosti
Diabetem 2. typu je celosvětově postiženo více než 450 milionů lidí, přičemž se odhaduje, že až polovina nemocných žije s nediagnostikovaným a neléčeným diabetem. Toto onemocnění může vést k vážným komplikacím, jako jsou kardiovaskulární onemocnění, selhání ledvin, mozková mrtvice nebo slepota. Diabetici rovněž patří do rizikové skupiny lidí, u kterých narůstá pravděpodobnost těžšího průběhu onemocnění covid-19.
„Diabetes může velmi dlouho probíhat asymptomaticky, což výrazně ztěžuje diagnostiku,“ vysvětluje doktor Robert Avram, vedoucí výzkumného týmu. Cílem jejich výzkumu bylo proto vyvinout jednoduchý screeningový nástroj, který by umožnil vyhledávání diabetiků v domácím prostředí bez nutnosti krevních testů.
Z bříška prstu se měří tep srdce
Tento nový biomarker využívá principu fotopletysmografie (PPG), metody založené na měření světelného signálu z kůže, která v praxi slouží mimo jiné k monitoraci srdeční frekvence a kyslíkové saturace. Nové technologie v podobě kamer smartphonů nebo chytrých hodinek dokážou tyto PPG signály zachytit. Po přiložení bříška prstu na kameru a svítilnu telefonu, které prosvětlí tkáně prstu, se technikou PPG detekuje změna barvy prstu, která koresponduje se srdečním tepem.
Efektivní deep-learning algoritmus
Vědci v rámci výzkumu získali téměř 3 miliony záznamů PPG od 53 870 pacientů, kteří se zúčastnili studie Health eHeart, používali aplikaci Azumio Instant Heart Rate a zároveň měli již lékařem potvrzenou diagnózu diabetu. Shromážděná data pak byla využita k vývoji a validaci deep-learning algoritmu zjišťujícího přítomnost diabetu pomocí techniky PPG.
Algoritmus správně vyhodnotil přítomnost diabetu u více než 81 % pacientů s diabetem. Naopak nepřítomnost diabetu algoritmus predikoval s přesností 92–97 %. Úspěšnost algoritmu se významně zvyšovala v kombinaci s podrobnějšími informacemi o pacientech zahrnujících například věk, pohlaví nebo BMI.
Potenciál tohoto algoritmu sahá podle jeho tvůrců dále než jen k diagnostice diabetu. V budoucnu by mohl konkurovat také mamografickému vyšetření pro vyhledávání nádorů prsu nebo cervikální cytologii pro screening karcinomu děložního čípku.
(svat)
Zdroj: Smartphones may help detect diabetes. Digitalhealthnews, publikováno 17. srpna 2020. Dostupné na https://www.digitalhealthnews.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=6217:smartphones-may-help-detect-diabetes&catid=164:research.
