Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial llamado GluFormer, capaz de predecir el riesgo de desarrollar diabetes y eventos cardiovasculares, como infartos o ictus, a partir de la monitorización continua de los datos de glucosa. Este avance se ha alcanzado gracias al análisis de más de 10 millones de mediciones de glucosa de más de 10 000 adultos, en su mayoría sin diabetes, lo que permite identificar patrones que antes no se habían explotado completamente.
La monitorización continua de la glucosa ha mostrado su potencial para mejorar la salud metabólica, pero hasta ahora su uso se limitaba a la simple observación de los niveles de glucosa. Con el desarrollo de GluFormer, el equipo de científicos ha logrado transformar esta herramienta en un método predictivo que puede anticipar riesgos de salud. Entre los investigadores se encuentra el español Francisco Gude Sampedro, de la Universidad de Santiago de Compostela, junto a colegas de países como Australia, Dinamarca, Israel, Suiza, Emiratos Árabes Unidos y Estados Unidos.
Un avance significativo en la predicción de enfermedades
Los resultados del estudio han sido publicados en la revista Nature y revelan que el modelo se entrenó utilizando un aprendizaje auto-supervisado y predicción autorregresiva. Gracias a este enfoque, GluFormer ha demostrado una capacidad sobresaliente para predecir otros parámetros de salud, superando las métricas convencionales. Por ejemplo, en personas con prediabetes, el sistema identificó quiénes tenían mayor probabilidad de sufrir aumentos clínicamente relevantes en los niveles de glucosa en los siguientes dos años.
El modelo ha sido validado en un estudio que siguió a casi 600 adultos durante una media de 11 años, donde se predijo con precisión el riesgo de desarrollar diabetes y la mortalidad cardiovascular. Este avance no solo representa un progreso en la monitorización de la glucosa, sino que también ofrece la posibilidad de personalizar intervenciones preventivas y terapéuticas.
De herramienta de control a método predictivo
Los hallazgos sugieren que, a través de GluFormer, la monitorización continua de glucosa puede evolucionar de ser una herramienta de control a un método de predicción y estratificación del riesgo. Esto permite identificar de manera más precisa y temprana a las personas con mayor probabilidad de progresar a diabetes o sufrir eventos cardiovasculares. Francisco Gude ha señalado que este desarrollo facilita un enfoque de medicina de precisión en salud metabólica, optimizando el seguimiento clínico en casos de prediabetes, diabetes, obesidad y diabetes gestacional.
Además, el modelo se ha adaptado a estudios clínicos y ha demostrado que las representaciones basales de glucosa mejoran la predicción de resultados metabólicos, incluso generando trayectorias de glucosa realistas al incorporar datos dietéticos. Este avance abre la puerta a un futuro en el que la monitorización de la glucosa no solo sea un registro de datos, sino una herramienta fundamental en la prevención y tratamiento de enfermedades metabólicas.
