Krystal Kasal tərəfindən , Medical Xpress

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Müstəqil validasiya kohortunda model performansı. Mənbə: Nature (2026). DOI: 10.1038/s41586-026-10179-2

Ümumi əhalinin təxminən 20-40%-nin insulin müqavimətinə malik olduğu təxmin edilir – bu vəziyyət insulinin bədəndə daha az təsirli olmağa başladığı və qlükoza tənzimlənməsinin çətinləşdiyi bir vəziyyətdir. Nəticədə bu, diabetə səbəb ola bilər. Çox vaxt insulin müqaviməti prediabet və ya diabet inkişaf edənə qədər aşkarlanmır. Lakin indi insulin müqavimətini aşkar etmək üçün daha etibarlı və əlçatan bir üsul yolda ola bilər. Nature jurnalında dərc olunan yeni bir araşdırmada , insulin müqavimətini erkən mərhələlərində daha yaxşı aşkar etmək üçün ağıllı saatları və adi qan testlərini birləşdirən bir üsul təsvir edilmişdir və onun erkən validasiya testi yaxşı dəqiqlik göstərmişdir.

İnsulin müqavimətinin aşkarlanması

Erkən aşkar edildikdə, insulin müqaviməti geri dönəndir və diabetə keçməsinin qarşısı arıqlama, idman və sağlam qidalanma kimi həyat tərzi müdaxilələri ilə alına bilər. Bununla belə, insulin müqavimətini aşkar etmək üçün əksər testlər müntəzəm olaraq tətbiq olunmur və bir çox insanda həkimləri test etməyə sövq edəcək aşkar simptomlar olmur. Bundan əlavə, insulin müqaviməti üçün “qızıl standart” testi bahalı, vaxt aparan və bir çox şəraitdə mövcud olmaya bilər. Tətbiq edilən testlər həmişə etibarlı olmur.

Yeni tədqiqatın müəllifləri deyirlər ki, “Bunun əvəzinə, iki saatlıq oral qlükoza tolerantlığı testindən (OGTT) sonra qlükoza səviyyələrinin, acqarına qlükoza, HbA1c və ya qlükoza səviyyələrinin anlıq görüntülərinə diqqət yetirmək tipik skrininq yanaşmasını təmsil edir və insulin müqavimətinin erkən mərhələlərində olanlara qarşı həssas olmaya bilər”.

İnsulin müqavimətinin erkən aşkarlanması diabet və onunla əlaqəli ağırlaşmaların qarşısını almaq üçün vacib olduğundan, daha miqyaslı, əlverişli və əlçatan aşkarlama metodu bir çox insan üçün sağlamlıq nəticələrini yaxşılaşdıra bilər. Beləliklə, yeni tədqiqatın müəllifləri bir çox insanın artıq sahib olduğu cihazlara – ağıllı saatlara baxmaq qərarına gəldilər.

Geyilə bilən cihazlarla daha əlçatan insulin müqaviməti aşkarlanması

Tədqiqat qrupu , geyilə bilən ağıllı saatlardan əldə edilən məlumatları və xolesterol, insulin və qlükoza üçün müntəzəm qan testlərini, eləcə də sağlamlıq və həyat tərzi anketlərini özündə birləşdirən Metabolik Sağlamlıq üçün Geyilə bilən Cihazlar (WEAR-ME) tədqiqatını hazırladı. 1165 nəfərdən məlumatlar uzaqdan toplandı və dərin neyron şəbəkələri istifadə edilərək təhlil edildi. Daha sonra komanda çarpaz doğrulama və 72 nəfərdən ibarət müstəqil kohort istifadə edərək nəticələri təsdiqlədi.

Nəticələr göstərdi ki, multimodal model insulin müqavimətini yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırıb. Model 40 milyon saatlıq sensor məlumatları üzərində əvvəlcədən təlim keçmiş geyilə bilən təməl model (WFM) ilə təkmilləşdirildikdə , dəqiqlik daha da yaxşılaşıb.

Tədqiqat müəllifləri izah ediblər ki, “Nəticələr geyilə bilən cihazlardan əldə edilən məlumatların, model əvvəllər görünməmiş məlumatlara tətbiq edildikdə belə, IR-in proqnozlaşdırılmasında əhəmiyyətli dərəcədə əlavə dəyər təmin etdiyinə dair əlavə sübutlar təqdim edir. WFM-dən əldə edilən təmsilləri demoqrafik göstəricilərlə birləşdirən model, yalnız demoqrafik göstəricilərə əsaslanan baza göstəricisini aşdı (AUROC = 0.75 vs 0.66). Bundan əlavə, demoqrafiya, acqarına qlükoza və lipid panelini əhatə edən optimal modelə WFM təmsillərinin əlavə edilməsi, geyilə bilən cihazlardan əldə edilən məlumatlar olmadan eyni modelə nisbətən proqnozlaşdırma performansını əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdırdı (AUROC = 0.88 vs 0.76)”, – deyə tədqiqat müəllifləri izah ediblər.

Nəticələri çatdırmaq üçün süni intellekt agenti

Komanda həmçinin insulin müqavimətinin qiymətləndirilməsi nəticələrini şərh etmək və istifadəçilərə çatdırmaq üçün süni intellekt agenti hazırladı. Dəqiqliyi və etibarlılığı təmin etmək üçün komanda endokrinoloqlardan süni intellekt agentinin cavablarını qiymətləndirməsini və qiymətləndirməsini istədi. Endokrinoloqların sözlərinə görə, cavabların 79%-i tamamilə faktiki olaraq dəqiq, 96%-i isə
təhlükəsiz hesab edildi. Agent qan testi dəyərlərinə dəqiq istinad edə və şərh edə bildi.

Tədqiqat müəllifləri yazırlar ki, “Təklif etdiyimiz agent, insulin müqaviməti savadlılığı və anlayış agenti (IR agenti) adlanır və LLM-in – bizim vəziyyətimizdə Gemini 2.0 Flash-un – üzərində qurulmuş səbəb və hərəkət (ReAct) çərçivəsindən istifadə edir. Agentimiz LLM-in dil anlayışını internetdə ən son məlumatları axtarmaq, kalkulyator kimi ixtisaslaşmış alətlərə daxil olmaq və IR proqnozlaşdırma modellərimizdən istifadə etmək kimi hərəkətləri yerinə yetirmək qabiliyyəti ilə birləşdirir. Bu, IR agentinə istifadəçinin metabolik sağlamlığı ilə bağlı sorğusuna cavabını dinamik şəkildə planlaşdırmağa, cavablarını yalnız LLM-in əvvəlcədən mövcud biliklərinə etibar etmək əvəzinə, real dünya məlumatlarına və təsdiqlənə bilən hesablamalara əsaslandırmağa imkan verir”, – deyə tədqiqat müəllifləri yazıblar.

Əlavə validasiya testlərindən sonra, insulinin test edilməsi üçün bu yeni üsul daha geniş miqyaslı, evdə müayinə seçimi təklif edə bilər və bu da diabet riskinin erkən aşkarlanmasını daha çox insan üçün daha əlçatan edə bilər.