هل يمكن للساعات الذكية وتحاليل الدم التنبؤ بخطر الإصابة بالسكري قبل فوات الأوان؟

يصيب داء السكري من النوع الثاني أكثر من 500 مليون بالغ حول العالم اليوم، وقد يصل هذا الرقم إلى 640 مليونًا بحلول عام 2030. وفي تسعة من كل عشرة حالات، ترتبط هذه المرض بظاهرة تسمى مقاومة الأنسولين. يحدث هذا الاضطراب الصامت عندما تستجيب خلايا الجسم بشكل أقل فعالية للأنسولين، وهو هرمون أساسي لتنظيم مستوى السكر في الدم. بدون تدخل، يمكن أن يتطور إلى سكري مؤكد أو مضاعفات خطيرة مثل أمراض القلب أو تلف الكبد.

ومع ذلك، لا يزال اكتشاف هذه المقاومة صعبًا. الطرق الحالية، مثل اختبارات الدم المخبرية، مكلفة وغير متاحة بسهولة. أظهرت دراسة حديثة أنه من الممكن اكتشافها بطريقة أبسط، من خلال الجمع بين البيانات المستمدة من الساعات الذكية وتحاليل الدم الروتينية. استخدم الباحثون معلومات مثل معدل ضربات القلب في حالة الراحة، وعدد الخطوات اليومية، ومدة النوم، بالإضافة إلى مستوى الدهون الثلاثية والكوليسترول. بفضل الذكاء الاصطناعي، تسمح هذه البيانات بتحديد الأشخاص المعرضين للخطر بدقة تقارب 80٪.

شملت الدراسة أكثر من 1000 مشارك في الولايات المتحدة. كشفت النتائج أن بعض عادات الحياة، مثل انخفاض مستوى النشاط البدني أو قلة النوم، ترتبط ارتباطًا وثيقًا بزيادة مقاومة الأنسولين. على سبيل المثال، يواجه الأشخاص الذين يعانون من زيادة الوزن أو السمنة خطرًا أعلى بكثير، ولكن حتى أولئك الذين يتمتعون بوزن طبيعي يمكن أن يكونوا معنيين. من بين المشاركين، كان واحد من كل خمسة يعانون من مقاومة الأنسولين دون أن يدروا بذلك، على الرغم من أن مستوى السكر في دمائهم بدا طبيعيًا.

الميزة الرئيسية لهذه الطريقة هي بساطتها. تقيس الساعات الذكية باستمرار مؤشرات مثل معدل ضربات القلب أو النشاط البدني، بينما توفر تحاليل الدم الكلاسيكية بيانات حول عملية الأيض. من خلال دمج هذه المعلومات، طور العلماء نموذجًا قادرًا على التنبؤ بالمخاطر قبل ظهور الأعراض الأولى. يفتح الكشف المبكر الباب أمام تدخلات مستهدفة: يمكن لفقدان الوزن وممارسة الرياضة بانتظام والتغذية المناسبة عكس الاتجاه.

يمكن لهذه الطريقة أن تحدث ثورة في الوقاية من السكري. فهي تتجنب الفحوصات المعقدة والمكلفة، مع تقديم حل قابل للتوسع، يمكن الوصول إليه من قبل ملايين الأشخاص. على المدى الطويل، يمكن حتى دمجها في المساعدات الصوتية أو تطبيقات الصحة، لتقديم توصيات مخصصة لتقليل المخاطر. التحدي كبير، لأن التدخل المبكر يمكن أن يتجنب العلاجات الثقيلة والمضاعفات غير القابلة للعلاج. وهكذا، تصبح التكنولوجيا، مقترنة بالطب، أداة قيمة للصحة الاستباقية.

À propos de nos sources

Publication originale

DOI : https://doi.org/10.1038/s41586-026-10179-2

Titre : Insulin resistance prediction from wearables and routine blood biomarkers

Revue : Nature

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Ahmed A. Metwally; A. Ali Heydari; Daniel McDuff; Alexandru Solot; Zeinab Esmaeilpour; Anthony Z. Faranesh; Menglian Zhou; Girish Narayanswamy; Maxwell A. Xu; Xin Liu; Yuzhe Yang; David B. Savage; Mark Malhotra; Conor Heneghan; Shwetak Patel; Cathy Speed; Javier L. Prieto