Resistência à insulina

A resistência à insulina ocorre quando o hormônio – mesmo em quantidade suficiente – não consegue realizar uma sinalização efetiva para que a glicose que circula no sangue seja absorvida pelos tecidos. Nesse caso, como a absorção de glicose diminui, sua concentração no sangue aumenta, o que caracteriza um estado de hiperglicemia e, consequentemente, diabetes tipo 2.

Além do diabetes, sabe-se que a resistência à insulina pode levar a doenças cardiovasculares, renais e hepáticas, além de ser considerada um fator de risco para vários tipos de câncer. De qualquer modo, a avaliação clínica da resistência à insulina não é simples e geralmente depende de longos testes de tolerância à glicose.

Neste cenário, cientistas têm tentado desenvolver novas ferramentas que facilitem tanto a avaliação clínica da resistência à insulina quanto forneçam resultados preditivos sobre risco de desenvolver outras doenças, como cânceres.

Avanço: modelo de IA consegue avaliar resistência à insulina e prever risco de câncer

Pela primeira vez, pesquisadores aplicaram um modelo de previsão de resistência à insulina baseado em aprendizado de máquina a meio milhão de participantes do Biobanco do Reino Unido e demonstraram que a resistência à insulina é um fator de risco para 12 tipos de câncer.

O estudo, publicado na revista científica Nature Communications, foi liderado pela Dra. Chia-Lin Lee, primeira autora do estudo e pesquisadora do Hospital Geral de Veteranos de Taichung, em Taiwan, e pelo Dr. Yuta Hiraike, autor sênior do estudo e professor da Universidade de Tóquio, no Japão.

Os cientistas desenvolveram e utilizaram com sucesso uma ferramenta de aprendizado de máquina – chamada AI-IR – para comprovar a ligação entre resistência à insulina e diversos tipos de câncer.

Segundo Dr. Yuta Hiraike, embora uma possível ligação entre resistência à insulina e câncer já tenha sido sugerida na literatura médica, as evidências em larga escala eram limitadas devido à dificuldade de avaliar a resistência à insulina na prática clínica.

Evidência em escala populacional

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