Ny teknik som artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) kan spela en viktig roll i utvecklingen av behandlingar för typ 1-diabetes. Dessa verktyg kan hjälpa forskare att snabbare hitta rätt patienter för studier, testa nya läkemedel och förutsäga hur väl behandlingar kommer att fungera.
Det finns få godkända behandlingar som kan bromsa eller förhindra att typ 1-diabetes utvecklas, trots stora satsningar. Ett problem är att det är svårt att hitta personer som snabbt utvecklar sjukdomen för att delta i tester. Dessutom saknas bra sätt att mäta hur effektiva behandlingarna är, vilket gör forskningen långsam och dyr.
Ett genombrott kom 2022 när ett läkemedel, teplizumab, godkändes i USA. Det kan fördröja sjukdomen hos personer med hög risk 2-3 år. Men för att fler framsteg ska ske behövs smartare sätt att identifiera rätt patienter och skräddarsy behandlingar.
Hur AI och ML kan hjälpa
AI och ML är kraftfulla tekniker som kan analysera stora mängder data och hitta mönster som människor annars skulle missa. Till exempel kan de användas för att:
- Identifiera personer som löper hög risk att utveckla diabetes.
- Snabbare testa nya läkemedel och hitta rätt dosering.
- Förutsäga hur bra en behandling kommer att fungera.
Dessa tekniker utnyttjar data från olika källor, som patientjournaler, kliniska studier, fitnessarmband och appar. Genom att kombinera och analysera dessa data kan forskare bättre förstå sjukdomen och utveckla effektiva behandlingar.
Framtidens möjligheter
Forskarna undersöker också hur AI kan skapa ”digitala tvillingar” – datormodeller av patienter som gör det möjligt att testa behandlingar utan att behöva långa och dyra kliniska studier. Detta kan leda till snabbare framsteg och mer individanpassade behandlingar.
Begränsningar att övervinna
Även om AI och ML har stor potential finns det utmaningar. Modellerna kan vara svåra att förstå och ibland ge snedvridna resultat om data är av dålig kvalitet. Därför behövs noggranna tester för att säkerställa att tekniken verkligen fungerar som tänkt.
Sammanfattningsvis kan AI och ML revolutionera hur vi behandlar typ 1-diabetes, men det krävs fortsatt forskning och noggrannhet för att nå dit.
Melanie R. Shapiro – Erin M. Tallon – Matthew E. Brown – Amanda L. Posgai – Mark A. Clements – Todd M. Brusko
https://link.springer.com/article/10.1007/s00125-024-06339-6
ABSTRACT
Progress in developing therapies for the maintenance of endogenous insulin secretion in, or the prevention of, type 1 diabetes has been hindered by limited animal models, the length and cost of clinical trials, difficulties in identifying individuals who will progress faster to a clinical diagnosis of type 1 diabetes, and heterogeneous clinical responses in intervention trials. Classic placebo-controlled intervention trials often include monotherapies, broad participant populations and extended follow-up periods focused on clinical endpoints. While this approach remains the ‘gold standard’ of clinical research, efforts are underway to implement new approaches harnessing the power of artificial intelligence and machine learning to accelerate drug discovery and efficacy testing. Here, we review emerging approaches for repurposing agents used to treat diseases that share pathogenic pathways with type 1 diabetes and selecting synergistic combinations of drugs to maximise therapeutic efficacy. We discuss how emerging multi-omics technologies, including analysis of antigen processing and presentation to adaptive immune cells, may lead to the discovery of novel biomarkers and subsequent translation into antigen-specific immunotherapies. We also discuss the potential for using artificial intelligence to create ‘digital twin’ models that enable rapid in silico testing of personalised agents as well as dose determination. To conclude, we discuss some limitations of artificial intelligence and machine learning, including issues pertaining to model interpretability and bias, as well as the continued need for validation studies via confirmatory intervention trials.
Artificiell intelligens (AI)Ett område som handlar om att bygga maskiner och datorer som efterliknar funktioner som förknippas med mänsklig intelligens. I dagligt tal används ”AI” ofta synonymt med ”ML”, men AI är ett paraplybegrepp som omfattar flera delområden, varav ML är ett.
Maskininlärning,machine learning (ML)är ett område inom AI, och därmed inom datavetenskapen. Det handlar om metoder för att med data ”träna” datorer att upptäcka och ”lära” sig regler för att lösa en uppgift, utan att datorerna har programmerats med regler för just den uppgiften. Området angränsar till statistik, datorseende och mönsterigenkänning. Datautvinning (datamining) är ett betydelsenära begrepp som avser en kombination av maskininlärning och statistiska metoder för att upptäcka och visualisera mönster i stora mängder data. (Wikipedia)
___________________________________
Antalet barn som får T1DM ökar dramatiskt, och problemet verkar vara större ju längre norrut man bor.
Det betyder att Norge ligger i världstoppen vad gäller statistik.
Det finns fler och fler barn med typ 1-diabetes över hela världen, och antalet ökar även här i Norge.
– Att leva med det här innebär konsekvenser, inte bara för barnen och familjerna, utan även för sjukvården, säger överläkare och professor Torild Skrivarhaug vid barnavdelningen på Oslo Universitetssjukhus (OUS) till NTB.
NORGE
Under tioårsperioden 1973-1982 inträffade varje år omkring 150 nya fall av typ 1-diabetes bland barn under 15 år.
– Siffrorna kan gå upp och ner lite, men det har varit en uppgång totalt sett, säger Skrivarhaug.
Det högsta antalet registrerades 2022, då totalt 512 barn nyregistrerades med typ 1-diabetes. Det är mer än en tredubbling sedan 70-talet, och även när siffrorna justeras för befolkningstillväxt är utvecklingen dramatisk.
Okänd orsak
Diabetes är en autoimmun sjukdom och forskarna ser ökningen i samband med en liknande ökning av andra autoimmuna sjukdomar som celiaki, multipel skleros och psoriasis.
Diagnosen är delvis genetisk, men långt ifrån alla med genetiskt anlag utvecklar sjukdomen. Forskarna försöker därför ta reda på om det kan finnas en trigger som utlöser det autoimmuna svaret som orsakar diabetes.
Statistiken visar som sagt att länder längst i norr har en högre andel diabetesdiagnoser än länder längst i söder. Men samtidigt ligger både Kuwait och Sicilien högre än Norge. Om vi ser på diabetes som en dödsorsak är problemet större i fattiga länder än i rika länder, men det beror förmodligen på tillgången till insulin och bra hälsotjänster snarare än antalet personer med diabetes.
Läs mer: Some countries are affected more than others (The Conversation, September 2024)
Källa: diabeteswellness.no
Antalet barndiabetesfall har ökat kraftigt de senaste 30 åren i Europa, men vissa länder är mer drabbade än andra – ny studie
Översatt med hjälp av AI
Diabetes är ett globalt hälsoproblem. De som lider av denna sjukdom producerar lite eller inget insulin, eller har ett ineffektivt svar på insulin som gör att deras höga blodsockernivåer blir onormalt höga.
Bland de olika typerna av diabetes är typ 1 vanligast i barn- och ungdomsåren – 2019 hade cirka 1,5 miljoner människor under 20 år världen över, och av de 16 300 dödsfall som tillskrivs diabetes hos personer under 25 år orsakades 73,7 % av typ 1-diabetes.
Trots den senaste tidens framsteg är det fortfarande en utmaning för hälso- och sjukvårdssystem runt om i världen att hantera denna sjukdom.
Ett stort hälsoproblem hos barn
Typ 1-diabetes är en kronisk autoimmun sjukdom där immunförsvaret angriper och förstör de celler i bukspottkörteln som producerar insulin. För att kompensera för bristen måste patienterna förses med insulin genom injektioner eller tillförselanordningar som insulinpumpar.
Dessutom måste personer med diabetes övervaka sitt blodsocker, samt hantera näringsintag (särskilt kolhydrater), fysisk aktivitet och andra faktorer som kan förändra blodsockernivåerna.
Mindre optimal hantering av T1DM höjer blodsockret. Med tiden kan detta påverka eller skada kroppens huvudorgan, inklusive hjärta, blodkärl, nerver, ögon och njurar.
Det är därför mycket viktigt att förstå utvecklingen av antalet unga människor som lider av denna sjukdom för att kunna identifiera dess orsaker och att förse hälso- och sjukvårdsmyndigheterna med uppgifter som gör det lättare att identifiera nya fall så tidigt som möjligt.
Antalet fall har nästan fördubblats
För att få fram denna välbehövliga information undersökte vi incidensen – det vill säga andelen nya fall av en sjukdom under en tidsperiod i förhållande till befolkningen som sannolikt kommer att drabbas av den – av typ 1-diabetes i 32 europeiska länder mellan 1994 och 2021. För att göra detta analyserade vi totalt 75 studier som täckte 219 331 individer i åldrarna 0 till 14 år.
Vi fann att förekomsten av typ 1-diabetes har ökat avsevärt: från 11 fall per 100 000 personår mellan 1994 och 2003, till cirka 21 fall per 100 000 personår mellan 2013 och 2021.
Skillnader mellan länder
Dessutom identifierade vi betydande skillnader mellan de europeiska regionerna. Även om det finns en tydlig uppåtgående trend i de flesta europeiska länder – särskilt i norra Europa, som Finland, Sverige och Norge – verkar siffrorna ha stabiliserats i vissa, däribland Storbritannien och Spanien.
Övergripande trend för incidensen av typ 1-diabetes hos barn (0–14 år) i europeiska regioner.
Mellan 2013 och 2021, den senaste studerade perioden, var incidensen lägst i Rumänien och Turkiet (11 respektive 12 fall per 100 000 personår) och högst i Finland och Irland (56 respektive 33 fall).
I Spanien har siffrorna stigit mindre kraftigt. Under perioden 1994–2003 inträffade 16 fall per 100 000 årsverken, en ökning endast marginellt till 17,5 mellan 2013 och 2022.
I hela Europa var siffrorna för pojkar något högre än för flickor. Vi såg också att incidensen ökade med åldern, särskilt i åldersgruppen 10-14 år.
Vad ligger bakom dessa stigande siffror?
Ursprunget till typ 1-diabetes är fortfarande okänt, även om vissa forskningslinjer tyder på att det finns en genetisk predisposition. Andra utlösande faktorer har också föreslagits, inklusive autoimmuna processer, virus och livsstils– eller miljöfaktorer som kost.
Vi har också sett att en högre inkomst per capita eller att bo i ett nordligare land, som Finland, Sverige eller Norge, kan påverka förekomsten av typ 1-diabetes.
Det finns flera möjliga förklaringar till detta, bland annat att nordliga länder får mindre ultraviolett strålning (dvs. solljus) – flera studier har visat att exponering för ultraviolett strålning kan skydda mot diabetes, eftersom den verkar bromsa kroppens immunreaktioner.
Pandemins effekt
En annan anmärkningsvärd punkt är den globala ökningen av nya fall av typ 1-diabetes hos barn sedan covid-19-pandemin.
Detta kan vara ett resultat av infektion som påverkar immuniteten hos personer som är sårbara för sjukdomen, eller på grund av hälso- och sjukvårdssystemens minskade förmåga att upptäcka problemet tidigt och hålla det under kontroll.
För närvarande behövs ytterligare arbete med hälso- och sjukvårdspolitik som främjar en hälsosam livsstil och som kontrollerar de miljöriskfaktorer som ligger till grund för de immunproblem som är relaterade till denna stora folkhälsoutmaning.
Nyhetsinfo
www red DiabetologNytt