Weizmann Instituut en Nvidia ontwikkelen diabetes voorspellingsmodel dat het 12 jaar van tevoren kan voorspellen

Nvidia en het Weizmann Instituut. Foto Globes

Een artikel dat gisteren verscheen in het toonaangevende tijdschrift "Nature" presenteert een nieuw model dat het risico op diabetes twaalf jaar van tevoren kan voorspellen, gebaseerd op gegevens verzameld via continue glucosemonitoring. Prof. Eran Segal, een computationeel bioloog van het Weizmann Instituut, is de hoofdonderzoeker die het onderzoek heeft uitgevoerd, meldt Globes.

Segal is vooral bekend om zijn onderzoek dat de basis vormde voor het bedrijf DayTwo, dat de metabolische reactie van verschillende mensen op de consumptie van verschillende voedingsmiddelen voorspelt. Hoewel het commercieel geen succes werd, zet Segals laboratorium het onderzoek op dit en aanverwante gebied voort en geniet het wereldwijde erkenning.

Verrassend inzicht van het algoritme

De huidige studie van Segal en zijn team maakt gebruik van GluFormer, een AI-model dat is getraind op gegevens verzameld in het "10k Project". Dit project was oorspronkelijk ontworpen om een ​​reeks gegevens van 10.000 mensen in kaart te brengen met als doel gepersonaliseerde ziektevoorspellingen te doen, en heeft zijn doel overtroffen met 14.000 deelnemers.

Elke twee jaar vullen de deelnemers vragenlijsten in, ondergaan ze genetische testen, leveren ze bloedtestresultaten aan, laten ze ontlastingstesten uitvoeren om het microbioom te diagnosticeren, doen ze slaaptesten thuis (geproduceerd door het Israëlische bedrijf Itamar Medical, nu eigendom van Medtronic), bewegingstesten, geven ze details over hun medische geschiedenis en medische gewoonten, en ondergaan ze ook continue suikermetingen. Dit is een van de rijkste databases ter wereld die continue suikermetingen koppelt aan een breed scala aan variabelen die in de loop van de tijd worden gemeten.

Segal vertelt aan "Globes": "Ik denk dat we wereldwijd pioniers zijn geweest in het meten van de bloedsuikerspiegel bij gezonde mensen en mensen met prediabetes."

Op basis van deze gegevens werken onderzoekers aan het isoleren van voorspellende variabelen, zodat het mogelijk wordt om gezonde mensen te identificeren of mensen met risicofactoren die preventieve behandeling nodig hebben. In de diabetesstudie die nu wordt gepubliceerd, hebben de onderzoekers het model getest met nieuwe gegevens uit negen databases. De gegevens waren afkomstig van proefpersonen die als prediabetisch werden gedefinieerd op basis van de momenteel geaccepteerde index: de A1C-index (geglyceerd hemoglobine).

Segal zegt: "Het is logisch om te denken dat binnen de categorie van mensen met prediabetes, degenen met een relatief hoge HbA1c-waarde een verhoogd risico lopen op het ontwikkelen van diabetes, en degenen met een lagere HbA1c-waarde een verlaagd risico, maar het blijkt dat dit niet klopt. Hoewel mensen die zich gemiddeld in het prediabetische bereik bevonden vaker diabetes ontwikkelden, voorspelde de positie binnen dat bereik het risico nauwelijks, terwijl ons algoritme dat wel kan."

Volgens het artikel behaalde 66% van degenen die uiteindelijk diabetes ontwikkelden een score van 75 (van de 100) of hoger op de Segal-index. Daarentegen behaalde slechts 7% van de patiënten een score van 25 of lager, wat aantoont dat de index de groepen kan onderscheiden.

Voorspelt meer dan alleen diabetes.

Hoewel de meting gebaseerd was op schommelingen in de bloedsuikerspiegel, voorspelde deze hartproblemen zelfs nauwkeuriger dan diabetes. 69% van degenen die uiteindelijk een hartaanval kregen, behaalden een score van 75 of hoger op de index. Daarentegen kreeg niemand een hartaanval onder degenen die een score van 25 of lager op de risico-index behaalden. "Als je extra gegevens toevoegt aan de bloedsuikermeting, kun je nog betere resultaten behalen", zegt Segal. Het onderzoeksteam hoopt ook aan te tonen hoe de bloedsuikergegevens gekoppeld kunnen worden aan andere, niet per se voorspelbare, uitkomsten, zoals toekomstige slaappatronen.

Volgens Segal kunnen deze gegevens zorgorganisaties helpen bepalen wie in de prediabetische groep daadwerkelijk significante interventie nodig heeft en wie waarschijnlijk geen diabetes zal ontwikkelen, zelfs als ze hun levensstijl niet aanpassen. Het voorkomen van diabetes bij prediabetici is een taak waar zorgorganisaties, met name in de VS, veel energie in steken, met maatregelen variërend van intensieve ondersteuning bij leefstijlveranderingen tot medicamenteuze behandeling.

Het onderzoek werd mede ondersteund door de School of Digital Public Health van MBZUAI (The Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence in Abu Dhabi) en Pheno.AI, dat de rechten heeft verworven om de technologie te commercialiseren en deze beschikbaar te maken voor zorgorganisaties.

Ondersteuning van Nvidia

Het door de onderzoekers ontwikkelde model werkt op een vergelijkbare manier als grote taalmodellen en is gebaseerd op de infrastructuur van Nvidia en wordt ondersteund door AI-experts binnen het bedrijf.

Net zoals tekstuele AI-tools het meest waarschijnlijke volgende woord en het woord daarna voorspellen, voorspelt het model van Segal en zijn team op basis van een week aan bloedsuikermetingen de waarschijnlijkheid van toekomstige ontwikkelingen. "En net zoals we begrijpen dat tekstuele AI iets fundamenteels over taal heeft geleerd, heeft ons model waarschijnlijk iets fundamenteels over diabetes geleerd", zegt hoofdonderzoeker Guy Lutsker, AI-onderzoeker bij Nvidia en promovendus in het lab van Segal aan het Weizmann Instituut.

Heb je iets geleerd dat je onder woorden kunt brengen? Heb je een nieuw wetenschappelijk fenomeen ontdekt dat je kunt conceptualiseren?

Lutsker: "Nee, het model is tot op zekere hoogte een black box. Ja, we hebben er bepaalde inzichten uit kunnen halen, maar de verbanden zijn waarschijnlijk te complex voor mensen om volledig te begrijpen."

Een probleem waar DayTwo ook mee kampte en dat u zult moeten overwinnen, is dat hoewel uw voorspellingen accuraat en gepersonaliseerd kunnen zijn, de aanbevelingen uiteindelijk voor iedereen vrijwel hetzelfde zijn, ongeacht hun exacte bloedsuikerspiegel: lichaamsbeweging, goede voeding, enzovoort.

Segal zegt: "Wat dit onderzoek interessant maakt, is dat slechts 20-30% van de groep die als prediabetisch wordt gedefinieerd, daadwerkelijk diabetes zal ontwikkelen. De leefstijladviezen zijn dus wellicht vergelijkbaar, maar de interventiemiddelen moeten zich op deze groep richten."