Могут ли умные часы и анализы крови предсказать риск диабета до того, как будет слишком поздно

Диабет 2 типа сегодня затрагивает более 500 миллионов взрослых по всему миру, и эта цифра может достичь 640 миллионов к 2030 году. В девяти случаях из десяти это заболевание связано с явлением, называемым инсулинорезистентностью. Это бессимптомное нарушение возникает, когда клетки организма хуже реагируют на инсулин — гормон, необходимый для регуляции уровня сахара в крови. Без вмешательства оно может перерасти в явный диабет или серьезные осложнения, такие как сердечные заболевания или поражения печени.

Однако обнаружение этой резистентности остается сложной задачей. Существующие методы, такие как лабораторные анализы крови, дорогостоящи и малодоступны. Недавнее исследование показывает, что ее можно выявить проще, сочетая данные с умных часов и рутинные анализы крови. Исследователи использовали информацию, такую как частота сердечных сокращений в покое, количество ежедневных шагов, продолжительность сна, а также уровень триглицеридов и холестерина. Благодаря искусственному интеллекту эти данные позволяют выявлять людей из группы риска с точностью около 80%.

В исследовании приняли участие более 1000 человек в США. Результаты показывают, что некоторые привычки, такие как низкий уровень физической активности или недостаток сна, тесно связаны с повышенной инсулинорезистентностью. Например, люди с избыточным весом или ожирением имеют гораздо более высокий риск, но даже те, у кого нормальный вес, могут быть подвержены этому. Среди участников каждый пятый имел инсулинорезистентность, даже не подозревая об этом, хотя их уровень сахара в крови казался нормальным.

Преимущество этого подхода — его простота. Умные часы непрерывно измеряют показатели, такие как частота сердечных сокращений или физическая активность, в то время как стандартные анализы крови предоставляют данные о метаболизме. Объединяя эту информацию, ученые разработали модель, способную предсказывать риск задолго до появления первых симптомов. Раннее обнаружение открывает возможности для целенаправленных вмешательств: снижение веса, регулярные физические упражнения или адаптированное питание могут изменить ситуацию.

Этот метод может произвести революцию в профилактике диабета. Он позволяет избежать сложных и дорогостоящих обследований, предлагая масштабируемое решение, доступное миллионам людей. В перспективе его можно будет интегрировать в голосовые помощники или приложения для здоровья, предоставляя персонализированные рекомендации для снижения рисков. Задача крайне важна, поскольку ранние меры позволяют избежать тяжелого лечения и необратимых осложнений. Таким образом, технологии в сочетании с медициной становятся ценным инструментом для проактивного здоровья.

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