Esta investigación usa Inteligencia Artificial para detectar factores de riesgo en diabetes

Con métodos de Aprendizaje Automático, un grupo de científicos desarrolló un estudio para buscar prevenir la aparición de diabetes 1 en niñas y niños.

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Un equipo de científicos de IBM, JDRF ―una organización líder en la investigación sobre diabetes tipo 1― y cinco centros académicos de cuatros países diferentes publicaron un estudio con conjuntos de datos de Finlandia, Alemania, Estados Unidos y Suecia acerca de la identificación de riesgos de contraer diabetes tipo 1.

Con apoyo de Aprendizaje Automático, un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA), la investigación agrupa conjuntos grandes de información sobre el desarrollo de niñas y niños seguidos desde su nacimiento. La idea fue encontrar biomarcadores asociados con el riesgo de aparición de dicha enfermedad en los infantes, para poder prevenirla.

Los resultados podrían facilitar la realización de ensayos clínicos para buscar factores de riesgo en la población más pequeña y joven, pues se ha visto muy afectada al tener la enfermedad porque dependen de la insulina de por vida y pueden padecer complicaciones cardiovasculares, insuficiencia renal, retinopatía diabética y otras.

Si bien la diabetes tipo 1 puede afectar a personas de cualquier edad, generalmente se diagnostica en la infancia o la adolescencia. Se trata de una enfermedad autoinmune que padecen millones de personas, un millón 600 mil en Estados Unidos, por ejemplo, y el número va en aumento. Dado que es autoinmune, los científicos se esfuerzan por desarrollar mecanismos de prevención.

El seguimiento a niñas y niños se dio por 30 años a lo largo de su vida, por lo que es un gran volumen de mediciones de autoanticuerpos de los islotes, biomarcadores específicos y otros conjuntos medibles para identificar el potencial de riesgo de padecer diabetes.

Para analizar la cuantiosa información, los científicos usaron métodos estadísticos y de Aprendizaje Automático avanzados con herramientas de visualización. Además, aplicaron algoritmos de este subcampo de la IA para identificar predictores del inicio de la diabetes tipo 1.

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Algunos de los hallazgos relevantes del estudio, publicado en la revista Diabetes Care, señalan que niños y niñas con múltiples autoanticuerpos tienen un alto riesgo de padecer la enfermedad antes de los 15 años; que entre los dos y cuatro años, es cuando desarrollan más autoanticuerpos, y que los genotipos para la diabetes 1 no afectan la probabilidad en niños con múltiples autoanticuerpos positivos.

Estos resultados y otros más que se tuvieron podrían ser útiles en la identificación y estratificación de los participantes de ensayos, para así diseñar detecciones, una cadencia de monitoreo y formas para manejar los casos de niñas y niños con riesgo de padecer diabetes tipo 1.