Otkrivanje dijabetesa uz pomoć pametnih telefona?

Dijabetes tipa 2 javlja se u 90% svih slučajeva šećerne bolesti te je jedan od vodećih svjetskih uzroka bolesti i smrti. Najčešće se javlja kod odraslih zbog nedovoljnog lučenja inzulina i/ili smanjene osjetljivosti perifernih tkiva na inzulin (inzulinska rezistencija). Smatra se da polovica svih ljudi koji žive s dijabetesom nisu dijagnosticirani, a jedan od razloga je što dijabetes može dulje vrijeme biti asimptomatski. Ne čudi stoga da istraživači razvijaju nove ideje, a jedna takva je osmišljeni digitalni biomarker koji koristeći ugrađenu kameru pametnog telefona otkriva šećernu bolest tipa 2.

Princip rada

Pretpostavilo se da bi kamera pametnog telefona (uključujući pametne satove i fitness uređaje) mogla poslužiti za otkrivanje vaskularnih oštećenja uzrokovanih dijabetesom mjerenjem signala nazvanih fotopletizmografija (PPG). Čak i u ranoj fazi dijabetes može uzrokovati promjene na krvnim žilama koje se javljaju „tiho“ i potencijalno dovode do kardiovaskularnih komplikacija. Primjerice, disfunkcija endotela, jedna od glavnih komplikacija koja se javlja uslijed dijabetesa, lako se otkriva PPG-om. Također, utjecaja mogu imati i mikrovaskularna arterioskleroza povezana s dijabetesom te neuropatija.

PPG uočava vaskularne promjene na temelju promjena u protoku krvi.

Varijacije u količini krvi koje se javljaju pri svakom otkucaju srca mogu se uhvatiti osvjetljavanjem svjetiljke pametnog telefona u tkivo, poput vrha prsta ili zapešća. Svakom kontrakcijom srca, raste krvni tlak u žilama zbog čega se one šire, što zatim povećava količinu svjetlosti koja se odbija od kože do optičkog senzora kamere telefona. Količina svjetlosti proporcionalna je promjenama volumena krvi.

Strukturiranje podataka

Budući da postoji mnoštvo mehanizama kako dijabetes djeluje na fotopletizmografiju, potrebna je algoritamska analiza kojom bi se obuhvatila sva snimanja te morfološke i vremenske informacije koje su sadržane. U istraživanju je za te potrebe razvijena duboka neuronska mreža. Ovakav algoritam ispravno je identificirao prisutnost dijabetesa u 81% slučajeva. Među pacijentima kojima algoritam predviđa da nemaju dijabetes, točnost je bila 92-97%. No, kada se ovo predviđanje temeljeno na PPG mjerenjima kombinira s drugim lako dostupnim informacijama o pacijentu (npr. dob, spol, indeks tjelesne mase, rasa/etnička pripadnost) rezultati su se dodatno poboljšali.

Nadalje, dokazana je značajna linearna povezanost između rezultata dobivenih algoritmom i izmjerenim vrijednostima glikoliziranog hemoglobina (HbA1c). HbA1c nastaje kada se višak glukoze tijekom duljeg vremenskog perioda nalazi u krvi pa se lijepi na hemoglobin kojeg sadrže crvene krvne stanice. HbA1c test izuzetno je važan za kontinuiranu kontrolu šećerne bolesti i sprječavanje razvoja kroničnih komplikacija.

Zaključak

Lako dostupni, neinvazivni digitalni biomarker dijabetesa mogao bi olakšati otkrivanje bolesti u ljudi s većim rizikom te u konačnici pomoći smanjenju prevalencije nedijagnosticiranog dijabetesa. Svakako su potrebna daljnja istraživanja kako bi se utvrdila učinkovitost ovakvog pristupa za specifične kliničke primjene, poput probira ili terapijskog praćenja.