Un team di ricercatori italiani dello Scripps Research Institute ha sviluppato un sistema di IA rivoluzionario per predire il rischio di diabete di tipo 2. Lo studio, pubblicato su Nature Medicine e guidato da Mattia Carletti con Giorgio Quer come autore senior, supera i limiti dei tradizionali test dell’emoglobina glicata.
Il progetto PROGRESS ha coinvolto oltre 1.000 persone negli Stati Uniti, analizzando dati raccolti completamente da casa: monitoraggio continuo del glucosio, dispositivi indossabili, dieta tramite app, campioni biologici e informazioni genetiche. L’algoritmo, successivamente, integra questi parametri per identificare con precisione chi è a rischio di progressione verso il diabete. “Due persone con lo stesso valore di emoglobina glicata possono avere profili di rischio completamente diversi“, spiega Quer. Per questo motivo, il sistema analizza come si comporta il glucosio durante la notte, quanto tempo impiegano i picchi glicemici a risolversi e persino il microbiota intestinale.
L’approccio di telemedicina, infine, permette interventi preventivi personalizzati senza visite ambulatoriali. Chi risulta ad alto rischio può modificare dieta ed esercizio fisico per ridurre significativamente le probabilità di sviluppare la malattia. Il prossimo passo, dunque, sarà validare l’algoritmo con studi prospettici a lungo termine per testare strategie preventive ad hoc per ogni individuo.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (19/08/2025).
