Monitor de glucosa portátil ofrece un enfoque menos invasivo para evaluar el riesgo de diabetes

La diabetes, a menudo denominada una "epidemia silenciosa", es un problema de salud mundial en crecimiento con un impacto significativo tanto en la salud como en la economía. Detectar la regulación alterada de la glucosa—una etapa intermedia entre los niveles normales de glucosa en sangre y la diabetes—es crucial para prevenir o retrasar el desarrollo de la diabetes tipo 2. Sin embargo, los métodos de diagnóstico tradicionales a menudo pasan por alto indicadores tempranos porque se basan en muestras de sangre ocasionales en lugar de un monitoreo continuo.

Un nuevo estudio ha presentado un método simple y no invasivo para evaluar la regulación de la glucosa en sangre, un factor crítico para determinar el riesgo de diabetes. Este enfoque, que utiliza datos de monitoreo continuo de glucosa (MCG), podría mejorar la detección temprana y la evaluación del riesgo de diabetes, eliminando la necesidad de muestras de sangre o procedimientos complejos y costosos.

Investigadores de la Universidad de Tokio (Tokio, Japón) buscaron una alternativa práctica a los métodos tradicionales de diagnóstico de la diabetes, los cuales, si bien son útiles, no logran capturar la naturaleza dinámica de la regulación de la glucosa en condiciones cotidianas normales. Para lograrlo, el equipo recurrió a MCG, un dispositivo portátil que mide los niveles de glucosa en tiempo real, proporcionando una visión más completa de las fluctuaciones diarias de la glucosa en sangre.

El objetivo era desarrollar un método basado en MCG para estimar la capacidad del cuerpo para manejar la glucosa—es decir, su habilidad para mantener niveles estables—sin recurrir a procedimientos invasivos. El equipo analizó datos de 64 personas sin diagnóstico previo de diabetes, utilizando dispositivos MCG, pruebas de tolerancia oral a la glucosa (OGTT) y pruebas de pinzamiento que evalúan la sensibilidad a la insulina y el metabolismo de la glucosa. Luego validaron sus resultados con un conjunto de datos independiente y simulaciones matemáticas.

Sus hallazgos revelaron que la AC_Var, una medida de las fluctuaciones de la glucosa, se correlaciona estrechamente con el índice de predisposición, un predictor reconocido del riesgo futuro de diabetes. Además, su modelo, que combina la AC_Var con la desviación estándar de la glucosa, demostró ser más eficaz que los marcadores tradicionales de diabetes, como la glucemia en ayunas, la HbA1c y la prueba de tolerancia a la glucosa (PTOG), para predecir el índice de predisposición.

Los investigadores también demostraron que su método era más preciso que los indicadores de diagnóstico convencionales para predecir las complicaciones de la diabetes, incluida la enfermedad coronaria. Para ampliar el acceso a este enfoque, el equipo de investigación desarrolló una aplicación web que permite a las personas y a los profesionales sanitarios calcular fácilmente estos índices basados en la monitorización continua de la glucosa (MCG).

“Al analizar los datos del MCG con nuestro nuevo algoritmo, identificamos a personas con un control glucémico deficiente, incluso cuando las pruebas diagnósticas estándar las clasificaron como normales. Esto significa que podemos detectar problemas mucho antes, lo que genera la oportunidad de implementar intervenciones preventivas antes del diagnóstico de diabetes”, afirmó Shinya Kuroda, profesor de la Facultad de Ciencias de la Universidad de Tokio y coautor del estudio actual.

“Nuestro objetivo final es proporcionar una herramienta práctica y accesible para la detección generalizada de la diabetes. Al permitir la detección temprana de anomalías en la regulación de la glucosa, esperamos prevenir o retrasar la aparición de la enfermedad y reducir las complicaciones a largo plazo”.

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Universidad de Tokio