La diabetes tipo 1 (DT1) es un trastorno autoinmune que puede afectar a personas de cualquier edad y para la cual actualmente no existe cura. La única esperanza es retrasar o prevenir el inicio de la enfermedad, y aquí es donde la última investigación basada en el aprendizaje automático puede ayudar.
El equipo, compuesto por científicos de IBM y JDRF, una organización líder en investigación y concientización de la diabetes tipo 1, y cinco centros de investigación académica en cuatro países diferentes, acaba de publicar un estudio. Publicado en Diabetes Care, es el primer artículo clínico importante elaborado por esta colaboración sobre la identificación de pacientes con alto riesgo de contraer la enfermedad. El estudio de inteligencia de datos tipo 1 (T1DI) comprende una gran y única cohorte de pacientes pediátricos a quienes se les ha dado seguimiento de cerca desde su nacimiento.
El trabajo ha proporcionado información sobre el desarrollo de biomarcadores asociados con el riesgo de aparición de la diabetes tipo 1 en niños pequeños. Creemos que nuestros resultados podrían facilitar identificar niños en riesgo para ensayos clínicos cuyo objetivo es retrasar y posiblemente prevenir la aparición de la diabetes tipo 1.
El equipo de investigación de IBM creó la cohorte del estudio T1DI, la más grande de su tipo para predictores de diabetes infantil tipo 1. En asociación con JDRF, que reunió a un equipo de más de 30 científicos de nueve instituciones en cuatro países, se combinaron datos de cinco estudios de evolución natural de diabetes tipo 1 dirigidos por esas instituciones, algunos de los cuales comenzaron hace más de 30 años.
Todos estos estudios se centraron en el desarrollo de la diabetes Tipo 1; sin embargo, el diseño, la duración y los datos recopilados variaban de un estudio a otro, por lo cual, tuvieron que integrar conjuntos de datos individuales de una manera que resultara común a todos los estudios. Estos conjuntos de datos incluían mediciones de autoanticuerpos de los islotes, biomarcadores específicos de la diabetes tipo 1 que pueden desarrollarse y mutar con el tiempo. Los biomarcadores son sustancias medibles detectables mediante pruebas de laboratorio u otros mecanismos y que indican la presencia potencial o el riesgo de desarrollar una enfermedad. El término «seroconversión» describe el momento más temprano en el que se detectan estos autoanticuerpos en un análisis de sangre y marca el inicio de la autoinmunidad.
Como los datos habían sido recopilados a lo largo de muchos años y en múltiples ubicaciones, las pruebas de laboratorio para biomarcadores utilizaban diferentes métodos o normas de informes, tanto entre los distintos centros como a lo largo del tiempo, y los métodos de genotipado diferían en resolución. Esta fue una complicación adicional, por lo que también se armonizaron los datos para que los resultados informados de diferentes maneras pudieran analizarse en conjunto.
Utilizaron métodos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados, y nuestro equipo de investigación desarrolló herramientas gráficas innovadoras e interactivas. Un documento sobre esas herramientas de visualización, DPVis, se publicó en 2020 en IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Otro sobre la simulación de detección a nivel de población, utilizando la herramienta COOL (Collaborative Open Outcomes tooL), se presentará en el próximo Simposio Anual AMIA 2021.
A lo largo de la investigación, aplicaron algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar los predictores del inicio de la diabetes tipo 1. También nos basamos en los resultados de las pruebas de laboratorio recopilados a lo largo del tiempo de de cada participante del estudio, específicamente para los tres autoanticuerpos de islotes asociados con el desarrollo de diabetes tipo 1. El análisis reveló nuevos patrones de desarrollo de autoanticuerpos y sus vínculos con otros factores de riesgo.
Al analizar estos datos, los investigadores hallaron que la cantidad de autoanticuerpos de islotes presentes en la seroconversión, el punto más temprano en el desarrollo de la autoinmunidad, permite predecir de manera confiable el riesgo de aparición de diabetes tipo 1 en niños pequeños durante períodos de hasta 10 a 15 años a futuro.
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