Zindywidualizowany System Wczesnej Diagnostyki i Leczenia Cukrzycy Ciążowej (GDM) Oparty na Nowej Technologii Ciągłego Monitorowania Glikemii (CGM)

Chiny mają 233 miliony osób chorych na cukrzycę, co stanowi ogromne obciążenie społeczne. Wczesne rozpoznanie i interwencja w przypadku cukrzycy są pilnie potrzebne. W ostatnich latach coraz więcej dowodów podkreśla kluczową rolę środowiska rozwojowego wczesnego życia w patogenezie cukrzycy. Już w 1986 roku profesor Barker zaproponował teorię Pochodzenia Zdrowia i Chorób Rozwojowych (DOHaD). Nasz zespół badawczy wcześniej po raz pierwszy zweryfikował tę teorię w populacji chińskiej poprzez badania kohortowe, wykazując, że niekorzystne środowisko wewnątrzmaciczne prowadzi do nieprawidłowej gospodarki glukozy u potomstwa oraz że interwencje we wczesnym życiu mogą skutecznie zapobiegać cukrzycy dorosłych.

Według Atlasu Cukrzycy Międzynarodowej Federacji Diabetologicznej (11. wydanie) globalna częstość występowania hiperglikemii w ciąży wynosi 16,7%, przy czym cukrzyca ciążowa (GDM) stanowi nawet 80% przypadków. Oznacza to, że jedno na pięć żywych urodzeń jest narażone na niekorzystne środowisko wewnątrzmaciczne we wczesnym życiu, zwiększając ryzyko zaburzeń metabolicznych, takich jak nadwaga, otyłość i cukrzyca w wieku dorosłym. GDM znacznie zwiększa ryzyko niekorzystnych wyników ciąży i poważnie zagraża zdrowiu metabolicznemu zarówno matek, jak i potomstwa. Wczesna i skuteczna diagnoza oraz zapobieganie GDM są zatem kluczowe dla poprawy zdrowia metabolicznego matek i dzieci.

Obecna diagnoza GDM opiera się na doustnych testach tolerancji glukozy (OGTT) wykonywanych w 24-28 tygodniu ciąży, które mają ograniczenia, takie jak statyczny i jednopunktowy pomiar, złożoność operacyjna, opóźniona diagnoza oraz ograniczony czas na skuteczną interwencję. Dlatego pilnie potrzebne jest opracowanie nowych technologii do wczesnego przewidywania i diagnozowania GDM.

Częste monitorowanie glikemii (CGM) w pierwszym trymestrze oferuje zalety, w tym szczegółowe dane glikemiczne 24/7, wykrywanie ukrytej hiperglikemii, ocenę zmienności glikemii oraz kompatybilność z analizą wspomaganą AI, wykazując duży potencjał we wczesnej diagnozie i zarządzaniu GDM. Wcześniej nasz zespół zastosował CGM u pacjentów z cukrzycą typu 2 i uzyskał chiński patent wynalazczy na „Wykorzystanie CGM do lepszego zarządzania i monitorowania glikemii w cukrzycy typu 2 (CN 109637677A)”. W ostatnich latach CGM był szeroko stosowany w zarządzaniu cukrzycą i zaczął być stosowany w kontrolowaniu poziomów HbA1c u ciężarnych z cukrzycą typu 1. Jednak badania nad jego zastosowaniem u ciężarnych z cukrzycą typu 2 i GDM są nadal w początkowej fazie. Obecnie brakuje badań wykorzystujących CGM w połączeniu ze sztuczną inteligencją do wczesnej diagnozy i przewidywania GDM w pierwszym trymestrze.

Poza tym wiele badań zbadało czynniki ryzyka i biomarkery dla GDM, aby umożliwić wczesne badania przesiewowe i przewidywanie wyników matczynych i płodowych. Jednak większość badań była ograniczona do podejść jednomikowych lub późniejszych punktów czasowych ciąży, co stwarza liczne ograniczenia. Badania przeprowadzone we wcześniejszych okresach ciąży, w wielu punktach czasowych i z wykorzystaniem podejść wielomikowych dalej ujawnią biomarkery predykcyjne dla wyników matczynych i płodowych w GDM.

Dlatego nasza grupa planuje utworzyć kohortę matka-dziecko z GDM obejmującą okres ciąży i okołoporodowy. Zamierzamy zaproponować wczesne kryteria diagnostyczne dla GDM oparte na CGM, opracować klinicznie stosowne narzędzia napędzane AI do analizy i interpretacji danych CGM oraz sformułować strategie pomocniczej diagnozy GDM. Zbadamy parametry CGM i biomarkery wielomikowe odpowiednie do przewidywania wyników matczynych i płodowych. Na podstawie tych ustaleń oczekuje się, że utworzymy inteligentną platformę zarządzania GDM, która przesunie kliniczne okno diagnostyczne i terapeutyczne dla GDM, poprawiając zarówno krótko-, jak i długoterminowe wyniki zdrowotne matek i ich potomstwa.