Gestacijski dijabetes: Istraživanje identifikuje nove podgrupe koje poboljšavaju personalizovanu terapiju

Gestacijski dijabetes: Istraživanje identifikuje nove podgrupe koje poboljšavaju personalizovanu terapiju

Pacijenti sa gestacijskim dijabetesom pokazuju različite progresije bolesti i stoga zahtevaju personalizovane mere lečenja. Međunarodni istraživački tim na čelu sa MedUni Vienna je sada identifikovao tri podgrupe bolesti sa različitim potrebama lečenja. Rezultati studije, nedavno objavljeni u časopisu Diabetologia, mogli bi da poboljšaju naše razumevanje gestacionog dijabetesa i značajno unaprede razvoj personalizovanih koncepata lečenja.

U okviru studije, naučnici iz MedUni Beča, u saradnji sa kolegama iz Charite—Universitatsmedizin Berlin i Consiglio Nazionale delle Ricerche Padova, analizirali su određene podatke od 2682 žene sa gestacijskim dijabetesom (GDM) koje su rutinski prikupljane u MedUni Vienna između 2015. i 2022. godine.

Koristeći klaster analizu, metodu mašinskog učenja, pacijenti su podeljeni u različite grupe na osnovu rutinskih parametara kao što su starost, indeks telesne mase (BMI) pre trudnoće i vrednosti glukoze u krvi iz oralnog testa tolerancije glukoze (OGTT).

„Ovo nam je omogućilo da jasno identifikujemo tri klastera sa različitim zahtevima za lečenje“, izveštava vođa studije Christian Gobl (Odeljenje za akušerstvo i ginekologiju, MedUni Beč). „Takođe smo videli da se različite komplikacije trudnoće javljaju različitim stopama u pojedinačnim podgrupama.“

Prvi podtip uključuje žene sa najvišim nivoom glukoze u krvi, visokom prevalencijom gojaznosti i najvećom potrebom za lekovima za snižavanje glukoze u krvi. Drugu podgrupu čine žene sa srednjim BMI i povišenim nivoom glukoze u krvi natašte. Žene sa normalnim BMI, ali povišenim nivoom glukoze u krvi nakon OGTT-a su sažete u treći podtip.

„Pacijenti u podgrupama koje smo identifikovali pokazali su značajne razlike u pogledu potrebe za lekovima za snižavanje glukoze i modalitetima lečenja kao što su brzo delujući u odnosu na insulin srednjeg ili dugog dejstva“, kaže Gobl. On ističe ogromnu kliničku relevantnost rezultata studije, koji postavljaju osnovu za dalja istraživanja kako bi se razvile optimalne strategije lečenja za svaku podgrupu.

Novostvoreni model za ovo je zasnovan na mašinskom učenju, oblasti veštačke inteligencije koja može da izvede predviđanja i odluke iz podataka.

„U ovom slučaju potrebno je samo nekoliko parametara koji su ionako uvek dostupni u kliničkoj rutini za gestacijski dijabetes. To znači da pacijenti mogu dobiti još konkretnije i individualizovanije savete i lečenje, a rizik od komplikacija za majku i dete može biti smanjen“, kaže Gobl.