Dimecres, juny 12, 2024
HomeCiència i salutDiabetis Mellitus: cap on anem?

Diabetis Mellitus: cap on anem?

El nombre de persones amb diabetis augmenta molt significativament mentre s’obren noves perspectives de tractament i diagnòstic precoç. També entra en joc la Intel·ligència Artificial que, gràcies als seus algoritmes, pot preveure diferents escenaris de canvis glucèmics com també detectar futures complicacions. A més, pot ser molt rellevant en el desenvolupament de sistemes de pàncrees artificial per a l’administració d’insulina autònoma. El repte per als professionals sanitaris serà el de ser capaços d’incorporar a la pràctica clínica diària tot aquest arsenal tecnològic.

Les últimes dades de la Federació Internacional de Diabetis (FID) mostren que 537 milions de persones viuen actualment amb diabetis Mellitus (DM) en tot el món, la qual cosa suposa un increment del 16% respecte a les dades anteriors del 2019. Globalment, el 90% de les persones amb diabetis presenten una diabetis Mellitus tipus 2. L’augment del nombre de persones amb DM es deu a diverses interaccions complexes de factors com la urbanització, l’envelliment de la població, la disminució dels nivells d’activitat física i l’augment dels nivells de sobrepès i obesitat. Les dades suggereixen que la diabetis tipus 2 es pot prevenir, mentre que, per a tots els tipus de diabetis, un diagnòstic precoç i l’accés a un seguiment adequat pot endarrerir o fins i tot evitar les complicacions més greus.

A Espanya, són 5,1 milions de persones que viuen amb diabetis, i això suposa un increment del 42% des del 2019. La prevalença ha arribat al 14,8%, cosa que suposa que un de cada set adults és diabètic, i col·loca a Espanya en la segona taxa més alta d’Europa. Aquest augment de la incidència pot explicar-se, en part, per la millora dels mètodes diagnòstics i un tractament més efectiu de la malaltia, el que ha permès allargar l’esperança de vida dels pacients amb diabetis, però, per altra banda, aquest augment també és degut al fet que cada vegada hi ha més persones que presenten factors de risc modificables com l’obesitat, el sedentarisme, la dislipidèmia, pitjors hàbits alimentaris i de promoció de la salut. S’ha de tenir en compte que un terç de les persones que viuen amb diabetis a Espanya no estan diagnosticades. La falta de diagnòstic o de tractament adequat pot suposar complicacions greus i potencialment mortals com un infart de miocardi, un accident cerebrovascular, una insuficiència renal, una ceguera o l’amputació de membres inferiors, i, com a conseqüència, la reducció de la qualitat de vida dels pacients i l’augment dels costos sanitaris.

Un de cada set adults és diabètic al nostre país i col·loca a Espanya en la segona taxa més alta d’Europa.

Si ens centrem a les Illes Balears, segons les dades del 2022 facilitades per l’Estratègia de Diabetis de les Illes Balears (que depèn de la Direcció General de Prestacions i Farmàcia), hi ha 77.523 pacients diagnosticats de diabetis en el sistema de salut públic. D’aquests pacients, quasi el 57% són homes i el 43% restant són dones. Majors de 65 anys hi ha 45.888 pacients, 30.802 tenen entre 14 i 65 anys i 833 són menors de 14 anys. Si ho classifiquem per illes, Mallorca registre 62.601 casos, Menorca 5.593, Eivissa 8.780 i Formentera 549.

Diabetis Mellitus: actualització 2024

A finals del 2023 l’Associació Americana de la Diabetis va actualitzar la guia ADA 2024 pel control i maneig de la diabetis tipus 1 (DM1), la diabetis tipus 2 (DM2), la diabetis gestacional i la prediabetis. La guia és un conjunt de pautes integrals basades en l’evidència pel maneig de la malaltia segons les últimes investigacions científiques i assajos clínics. Podeu consultar l’última versió en anglès a través del següent enllaç:

GUIA ADA 2024

Cal destacar que els criteris diagnòstics no s’han modificat, essent:

  • Glucèmia basal ≥ 126 mg/dl en dejú de com a mínim 8 hores.
  • Hemoglobina glicosilada (HbA1c) ≥ 6,5%.
  • Glucèmia ≥ 200 mg/dl dues hores després de la sobrecàrrega oral de 75 g de glucosa (SOG).
  • Glucèmia a l’atzar ≥ 200 mg/dl en presència de símptomes clàssics de diabetis (poliúria, polidípsia o pèrdua inexplicable de pes).

Però s’ha de tenir en compte que en absència d’hiperglucèmia inequívoca, el diagnòstic requereix un segon test confirmatori.

De la mateixa manera, quan els nivells de glucèmia del pacient es troben elevats, però no compleixen els criteris diagnòstics es classifiquen com:

  • Glucèmia basal alterada: glucèmia en dejú entre 100 i 125 mg/dl (ADA 2024) o 110 i 125 mg/dl (WHO 2019)
  • Intolerància oral a la glucosa: glucèmia a les 2 hores de la SOG entre 140 i 199 mg/dl (ADA 2024 i WHO 2019).
  • Risc elevat de desenvolupar diabetis: HbA1c entre 5,7 i 6,4% (ADA 2024).

La prediabetis no es considera una entitat clínica, però sí que pot preveure un risc elevat de desenvolupar DM2 i patir complicacions. Està associat a factors de risc modificables com obesitat, hipercolesterolèmia, hipertrigliceridèmia, sedentarisme, tabaquisme i hipertensió arterial i factors de risc no modificables com edat, raça o ètnia, síndrome d’ovari poliquístic, antecedents de diabetis gestacional i antecedents de DM2 en familiar de primer grau. Nombrosos estudis han demostrat en aquests pacients que intervencions en l’estil de vida redueixen el risc de desenvolupar diabetis. Com a suport a les intervencions en l’estil de vida, la nova guia recomana considerar el tractament amb metformina en pacients amb prediabetis que tinguin IMC ≥ 35 kg/m2, menors de 60 anys i dones amb DM gestacional prèvia.

Respecte a la DM1, la mesura d’anticossos es recomana per a la classificació de diabetis en adults que tenen factors de risc fenotípics que se superposen amb els de la DM1. Respecte a la DM2, es recomana considerar el seu cribratge en pacients sota algunes medicacions com corticoides, estatines, tiazides, tractament per VIH i antipsicòtics de segona generació.

En aquesta revisió també s’ha inclòs l’ús del Teplizumab a partir dels 8 anys per retardar l’aparició de DM1 simptomàtica o estadi 3 en aquelles pacients amb DM1 estadi 2.

Una altra de les novetats a destacar és que en pacients obesos, el maneig del pes per a la prevenció i el tractament de la DM2 es farà sempre individualitzant el tractament, ja siguin modificacions de l’estil de vida, teràpia nutricional, fàrmacs o cirurgia metabòlica, en funció de la història mèdica, les circumstàncies, les preferències i la motivació de la persona. Per a la teràpia farmacològica s’utilitzarà preferentment un anàleg de GLP1 (Semaglutida) o un agonista dual de GLP1 i GIP (Tirzepatida) considerant especialment els seus beneficis glucèmics i cardiometabòlics independentment del pes. En aquesta nova revisió el maneig del pes passa a ser considerat un objectiu primari per a persones amb DM2 i obesitat.

El maneig del pes passa a ser considerat un objectiu primari per a persones amb DM2 i obesitat.

Pel que fa al maneig de les hipoglucèmies es recalca que el glucagó s’ha de prescriure a totes les persones que emprin insulina o que corren un alt risc. L’ADA defineix la hipoglucèmia com el descens de la glucèmia per davall de 70 mg/dl, independentment de la severitat dels símptomes. Al següent algoritme es resumeixen les actuacions a prendre davant d’aquesta situació.

En el capítol titulat Tecnologia en Diabetis, es recalca que els dispositius per a la diabetis haurien d’oferir-se a tots els pacients i es recomana l’ús del monitoratge continu de glucosa per poder millorar els objectius de control glucèmic, la qualitat de vida i minimitzar les hipoglucèmies. Tots els pacients amb DM1, DM2 o altres tipus de diabetis tractats amb múltiples dosis d’insulina, que presentin un mal control de la malaltia o que tinguin hipoglucèmies de repetició, haurien de disposar d’un sistema de monitoratge continu de glucosa. Per primera vegada es recomana establir competències per als professionals sanitaris que treballin amb tecnologies per la diabetis.

Sistemes de Monitoratge Continu de Glucosa (MCG):

La MCG consisteix en la mesura de la glucosa nivell del teixit intersticial subcutani al llarg de les 24 hores del dia. Els dispositius consten de dues peces, una que es col·loca sobre de la pell i que posseeix un petit catèter que penetra fins a l’interior i una altra que registra els valors.

El principal avantatge de la MCG és que permet conèixer el nivell de glucosa en el teixit intersticial en tot moment, a més informa de la tendència d’aquests valors de manera que es pot preveure si el seu valor augmentarà, disminuirà o es mantindrà igual en els pròxims minuts. Els dispositius més moderns també disposen d’alarmes que avisen amb antelació del risc d’híper o hipoglucèmies. A més, redueixen el nombre de puncions al dit per conèixer els valors de glucosa. Entre els possibles desavantatges es troben que aquests dispositius no mesuren la glucosa en sang, sinó que ho fan en el líquid intersticial, els valors del qual s’assemblen molt als de la glucosa en sang, però amb un retard d’aproximadament 10 o 15 minuts. Un altre possible desavantatge són les possibles lesions a la pell en el lloc de col·locació del sensor, el seu cost i la necessitat de formació per al seu funcionament.

Diferents estudis han evidenciat que l’ús d’aquests dispositius millora significativament el control glucèmic, redueix el nombre d’hipoglucèmies, disminueix les complicacions agudes de la diabetis i d’hospitalitzacions i millora la qualitat de vida d’aquests pacients.

Diferents estudis han evidenciat que milloren significativament el control glucèmic, redueixen el nombre d’hipoglucèmies i disminueix les complicacions i les hospitalitzacions.

Es recomana oferir sistemes de monitoratge continu de glucosa en temps real (MCGtr) o sistemes de monitoratge continu d’escaneig intermitent (MCGi) en adults amb diabetis en tractament amb insulina basal i que són capaços de fer servir aquests dispositius de forma segura. Al text s’especifica que els sistemes MCGtr han reportat beneficis i especifiquen les possibles integracions dels dispositius de MCG i sistemes d’administració automàtica d’insulina. També s’ha inclòs la indicació per diferents sistemes de MCG durant la gestació com Dexcom G7, FreeStyle Libre 2 i FreeStyle Libre 3, tot i que en aquest moment encara no hi han prou dades disponibles per recomanar l’ús de la MCG a les dones embarassades amb DM2 o amb diabetis gestacional.

De la mateixa manera es recomana un seguiment exhaustiu dels possibles efectes secundaris derivats de l’ús d’aquests sistemes, com podrien ser les reaccions cutànies dels adhesius. Finalment, es recorda que l’ús d’algunes substàncies poden afectar la precisió d’aquests sistemes. En aquesta revisió s’afegeix el mannitol i el sorbitol quan s’administren per via intravenosa o com a component de la diàlisi peritoneal, podent donar lectures falsament elevades de la glucosa del sensor, en canvi, s’han eliminat l’alcohol i les tetraciclines com substàncies que afecten la precisió. En el cas de pacients hospitalitzats es recomana l’ús de sistemes de MCG durant l’hospitalització en les persones que el fessin servir al seu domicili.

Diabetis i Intel·ligència Artificial (IA):

És evident que la Intel·ligència Artificial ha revolucionat molts camps de la ciència i la medicina aquests darrers anys i la diabetis no és una excepció. Al mateix temps que avança la MCG, el nombre de dades que s’ha d’analitzar també incrementa, i és aquí on la IA té un paper fonamental, ja que els seus algoritmes ofereixen la capacitat de processar les dades recopilades en temps real i proporcionar una informació fàcilment interpretable tant per a pacients com per a professionals sanitaris.

El recull de dades permet analitzar la informació ràpidament i realitzar una ràpida detecció d’esdeveniments específics com episodis d’hiperglucèmia, d’hipoglucèmia o futures fluctuacions, facilitant al pacient, al seu cuidador o al professional sanitari la presa de decisions sobre l’administració d’insulina, la ingesta d’aliments o la realització d’activitat física i així mantenir els nivells de glucosa adequats.

Quan parlem de IA en diabetis ens estem referint a alguna tècnica d’aprenentatge automàtic o machine learning, les quals són capaces d’adaptar el seu comportament i aprenen basant-se en dades, en funció del seu procediment previ. Així trobem algoritmes per a la predicció d’esdeveniments glucèmics, detecció de complicacions o inclòs pel diagnòstic.

S’ha demostrat que els pacients amb DM1 es veuen obligats a prendre fins a 180 decisions relacionades amb la diabetis al llarg del dia, ja sigui el càlcul de la dosi d’insulina, la ingesta de carbohidrats o el control de l’activitat física, d’aquesta manera, qualsevol eina que els faciliti aquesta presa de decisions pot tenir un gran impacte en la seva qualitat de vida. Un dels altres avantatges que ens pot proporcionar la IA és el desenvolupament de sistemes de pàncrees artificial, que són capaços d’administrar automàticament insulina gràcies a l’ús combinat de les bombes d’infusió cutània d’insulina, els sistemes MCG i un algoritme de control. Actualment, podem trobar en el mercat sistemes d’aquest tipus com els sistemes MiniMed 780G de Medtronic, el Control IQ de Tandem, el sistema CamAPS FX, el sistema Omnipod 5 de Insulet o el sistema DBLG1 de Diabeloop.

El següent pas a seguir, encara en una àrea molt experimental, seria substituir directament els controladors tradicionals per algoritmes sofisticats de IA. Tot i que existeix una certa preocupació per la seguretat del pacient, es comencen a publicar resultats interessants com els de  Ahmad, S. i cols. que varen demostrar en simulació la capacitat de la IA per a substituir als calculadors de bolus estàndard. En aquest estudi es va dissenyar un calculador de bolus amb aprenentatge per reforç, que no requeria cap informació relacionada amb la ingesta de carbohidrats més que el fet d’informar quan s’anava a menjar, i es va comparar amb el calculador de bolus estàndard en teràpia amb bomba d’insulina. Els resultats varen mostrar que el temps en què la glucosa en sang es va mantenir entre l’interval de 70 i 180 mg/dl va ser pràcticament igual per a la teràpia en bomba (72,4%) i per a l’algoritme de IA (73,4%). Aquest fet, suposa un avanç per al pacient, ja que, mancant corroboració clínica, obté la mateixa seguretat i control sense haver de comptar carbohidrats. 

En el cas de la DM2, la IA pot tenir un paper crucial pel diagnòstic precoç de la malaltia. Com s’ha comentat amb anterioritat, els algoritmes poden analitzar grans quantitats de dades de pacients com historials mèdics, resultats de proves de laboratori i factors de risc per identificar patrons, preveure el risc de desenvolupar la malaltia i, d’aquesta manera, proporcionar la possibilitat de realitzar canvis en l’estil de vida o rebre les intervencions mèdiques adequades per endarrerir la seva aparició. En un estudi de la Icahn School of Medicine de Mount Sinai es va establir un model capaç d’identificar patrons i factors de risc vinculats a més de 78 malalties, especialment per a la DM2, utilitzant registres mèdics electrònics de més de 70.000 pacients.

La IA pot tenir un paper crucial pel diagnòstic precoç de la malaltia.

Un dels principals problemes que es plantegen en l’ús de la IA és que els models d’aprenentatge automàtic que usen es basen en correlacions i patrons de dades, sense una comprensió intrínseca de la causalitat. Això significa que els algorismes poden identificar relacions entre variables, com nivells de glucosa en sang i activitat física, però no poden determinar les veritables causes subjacents podent portar a decisions errònies o a conclusions inexactes si no es té en compte el context clínic adequat. En el cas de la diabetis, on existeixen nombrosos factors que poden afectar els nivells de glucosa, és crucial assegurar-se que els models de IA estiguin entrenats amb conjunts de dades representatives i lliures de biaixos, en cas contrari, podríem trobar-nos amb situacions en les quals es prenguin decisions inapropiades o es passin per alt problemes importants. 

Un altre dels inconvenients de la IA és la seva falta d’interpretabilitat a causa del gran nombre de dades que manegen. Això planteja un desafiament important en el context de la diabetis, ja que els metges i els pacients necessiten entendre i confiar en les recomanacions i decisions que es deriven dels models de IA. La interpretabilitat i la transparència són fonamentals perquè la IA sigui acceptada i adoptada de manera segura en l’àmbit clínic. A aquest últim punt s’uneix les consideracions ètiques i de privacitat que planteja l’ús d’aquestes tecnologies en el tractament de la diabetis, per tant, és crucial implementar mesures de seguretat sòlides, com el de fer anònimes les dades i l’encriptació.

Cada dia apareixen nous sistemes i algoritmes que ens permetran un millor control de la patologia, però es planteja el repte per als professionals sanitaris implicats de com seran capaços d’incorporar, una vegada depurada, tota aquesta nova tecnologia a la pràctica clínica diària d’una manera ràpida, flexible i eficaç.

RELATED ARTICLES
- Advertisment -
Google search engine

Relacionados