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Novo modelo de Inteligência Artificial pode detectar risco de diabetes tipo 2 precocemente
30 de agosto de 2025, 16:30

Fonte

Universidade de Pádua

Publicação Original

Universidade de Pádua

Áreas

Ciência de Dados, Ciência dos Materiais, Computação, Dispositivos Vestíveis, Endocrinologia, Engenharia Biomédica, Epidemiologia, Estudo Clínico, Modelagem Matemática, Simulação Computacional

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Resumo

Tradicionalmente, o diabetes tipo 2 e o pré-diabetes são diagnosticados por meio do teste de hemoglobina glicada (HbA1c), que mede os níveis médios de glicose no sangue nos últimos meses. No entanto, esse teste não prevê quem está em risco de desenvolver diabetes.

Agora, uma equipe de pesquisadores – incluindo ex-alunos da Universidade de Pádua, na Itália – desenvolveu um modelo de Inteligência Artificial (IA) capaz de detectar precocemente o risco de diabetes por meio da análise de picos de açúcar no sangue com o uso de sensores vestíveis.

O Dr. Mattia Carletti, o Dr. Matteo Gadaleta, e o Dr. Giorgio Quer, conduziram o estudo no Scripps Research Translational Institute, nos EUA, em conjunto com o Dr. Riccardo Miotto, pesquisador da empresa Tempus AI, patrocinadora do estudo, que liderou a colaboração. Os quatro pesquisadores concluíram seus estudos de doutorado no Departamento de Engenharia da Informação da Universidade de Pádua.

Na pesquisa, eles descobriram que a IA pode usar uma combinação de dados — incluindo níveis de glicose em tempo real monitorados por dispositivos vestíveis — para fornecer uma visão mais precisa do risco de diabetes.

O novo modelo utiliza dados de monitoramento contínuo da glicose (MCG), informações sobre o microbioma intestinal, dieta, atividade física e genética, oferecendo uma visão mais detalhada do risco de diabetes.

“Mostramos que duas pessoas com o mesmo valor de HbA1c podem ter perfis de risco subjacentes muito diferentes”, afirmou o Dr. Giorgio Quer, diretor de Inteligência Artificial e professor de Medicina Digital no Scripps Research. “Ao analisar mais dados — como o tempo que leva para os picos de açúcar no sangue diminuírem, o que acontece com a glicose durante a noite, a ingestão alimentar e até mesmo o que acontece no intestino — podemos começar a distinguir quem está em uma trajetória rápida para o diabetes e quem não está.”

O estudo, publicado na revista científica Nature Medicine, envolveu mais de 1.000 participantes nos Estados Unidos por meio de um estudo clínico remoto, no qual os participantes utilizaram dispositivos de monitoramento contínuo da glicose (CGM), registraram refeições, monitoraram a atividade física e enviaram amostras biológicas para análise.

Usando essas informações, os pesquisadores treinaram um modelo de inteligência artificial para distinguir entre pessoas com diabetes tipo 2 e indivíduos saudáveis. Um dos indicadores de risco de diabetes mais claros identificados foi o tempo que levou para um pico de açúcar no sangue retornar ao normal. Em pessoas com diabetes tipo 2, o nível de açúcar no sangue frequentemente levava 100 minutos ou mais para retornar ao valor basal após um pico, enquanto em indivíduos saudáveis, o retorno ao valor basal era muito mais rápido.

O estudo também descobriu que um microbioma intestinal mais diverso e níveis mais elevados de atividade física estavam associados a um melhor controle glicêmico, enquanto uma frequência cardíaca em repouso mais elevada estava associada ao diabetes.

O modelo de IA demonstrou ser capaz de detectar o risco de diabetes em indivíduos pré-diabéticos, ajudando os médicos a personalizar os tratamentos.

“Em última análise, trata-se de dar às pessoas maior conscientização e controle. O diabetes não surge repentinamente; ele se desenvolve lentamente, e agora temos as ferramentas para detectá-lo mais precocemente e intervir de forma mais inteligente”, concluiu o Dr. Giorgio Quer.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas. 

Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Mattia Carletti

Ex-pesquisador de pós-doutorado no Scripps Research Translational Institute, atualmente pesquisador de pós-doutorado na Universidade de Oxford

Dr. Matteo Gadaleta

Pesquisador no no Scripps Research Translational Institute

Dr. Giorgio Quer

Diretor de Inteligência Artificial e professor de Medicina Digital no Scripps Research Translational Institute

Dr. Riccardo Miotto

Diretor de Machine Learning na Tempus AI

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a revista científica Nature Medicine (em inglês).

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Universidade de Pádua (em italiano).

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