Ar trebui să redefinim diabetul pentru a trata mai bine diabeticii Clasificarea actuală și
Prof. Michel Pinget, Strasbourg
Luând în considerare în 2018 redefinirea clasificării diabetului, așa cum a propus experții scandinavi într-un articol recent din revista „The Lancet/Diabetes-Endocrinology” din mai 2018, poate părea surprinzător, la nivelul actual al cunoștințelor noastre. Și totuși, utilizarea noilor tehnologii, în special a celor de tip „big data”, a condus la gândirea unor noi propuneri de caracterizare a diabetului, pentru a permite, de asemenea, o mai bună personalizare a tratamentului la tipul de diabet și, astfel, pentru a evita tratamentul adesea inexplicabil. eșecuri.
Cum am învățat să definim mai bine diabetul până acum
- Diabet de tip 1 cu debut lent (LADA: Diabet autoimun latent la adulți) care se prezintă inițial ca diabet de tip 2, dar progresează rapid spre dependența de insulină de tip 1. Se caracterizează prin prezența anticorpului anti-GAD, martor al autoimunității lente.,
- Diabetul monogen (MODY: Maturity Onset Diabetes of the Young) care, pe de altă parte, începe foarte devreme în viață, dar este, de la început, diabet zaharat de tip 2, legat de mutații genetice rare, dar de familie.
Această clasificare, evident, nu poate satisface clinicianul, mai ales în alegerea terapiei.
Într-adevăr, dacă este clar că stabilirea unui diagnostic de diabet de tip 1 sau LADA va duce, imediat sau pe termen scurt, la trecerea la implementarea unor regimuri de terapie cu insulină mai mult sau mai puțin intensive, la inversarea recunoașterii unui MODY la un tânăr persoana ar trebui să fie foarte atentă la această posibilă terapie cu insulină.
Personalizarea tratamentului la profilul pacientului este acum cea mai bună garanție a eficacității, dar pe ce criterii ?
Acesta este motivul pentru care cercetătorii scandinavi au încercat să reclasifice diabetul de tip 2, nu numai folosind instrumentele de genetică și imunitate, ci și datorită tehnicilor mai moderne de inteligență artificială și dintr-o bază de date foarte mare, numită big data. Vom vedea în partea a doua metodologia lor și rezultatele obținute, fără îndoială, foarte interesante, dar poate dificil de înțeles pentru unii.
Propunerea de a crea 5 subclase de diabet datorită gestionării datelor mari
Experții caută markeri mai buni decât cei pe care îi avem la dispoziție pentru a putea alege cel mai potrivit tratament, mai ales în raport cu riscul individual al fiecărui pacient. Asta au încercat să facă echipele scandinave folosind noile instrumente ale cunoștințelor medicale.
Marile progrese în medicină nu vor mai veni astăzi din tehnicile de biochimie, imunologie, genetică, ci mai degrabă din inteligența artificială (AI) care ne explodează viața de zi cu zi și în special cunoașterea științei în toate formele ei. În special, AI face posibilă analiza cantităților de date (Big Data), pe care creierul uman nu le-ar putea face. Cu siguranță, AI analizează date pe baza regulilor definite de creierul uman, dar cu mare viteză și în volume enorme. Acest lucru ne permite să prezicem că ceea ce a durat 10-15 ani de cercetare în secolul al XX-lea și apoi a costat câteva miliarde de dolari se poate face în câteva ore și la un cost foarte modest. Pentru a ne face o idee, cel mai eficient computer chinez poate face 1 milion de miliarde de calcule matematice pe secundă (am definit această nouă cantitate ca un petaflop).