A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals
Pubblicato su Nature Medicine 26, pages 1576–1582 (2020) https://www.nature.com/articles/s41591-020-1010-5
Abstract (sintesi)
Il peso globale del diabete è in rapido aumento: da 451 milioni di persone nel 2019 a 693 milioni entro il 2045 (1).
L’insidiosa insorgenza del diabete di tipo 2 ritarda la diagnosi e aumenta la morbilità (2).
Considerati gli effetti vascolari multifattoriali del diabete, abbiamo ipotizzato che la fotopletismografia basata su smartphone potrebbe fornire un biomarcatore digitale ampiamente accessibile per il diabete.
Qui abbiamo sviluppato una rete neurale profonda (DNN = Deep Neural Network) per rilevare il diabete prevalente utilizzando la fotopletismografia basata su smartphone da una coorte iniziale di 53.870 individui (la “coorte primaria”), che abbiamo poi convalidato in una coorte separata di 7.806 individui (la “coorte contemporanea”) e una coorte di 181 individui potenzialmente arruolati provenienti da tre cliniche (la ‘coorte clinica’).
Il DNN ha raggiunto un’area sotto la curva per il diabete prevalente pari a 0,766 nella coorte primaria (intervallo di confidenza al 95%: 0,750–0,782; sensibilità 75%, specificità 65%) e 0,740 nella coorte contemporanea (intervallo di confidenza al 95%: 0,723–0,758 ; sensibilità 81%, specificità 54%).
Quando il risultato del DNN, chiamato punteggio DNN, è stato incluso in un’analisi di regressione insieme a età, sesso, razza/etnia e indice di massa corporea, l’area sotto la curva era 0,830 e il punteggio DNN è rimasto predittivo indipendente del diabete.
La prestazione della DNN nella coorte clinica è stata simile a quella di altri set di dati di validazione. È stata riscontrata un’associazione significativa e positiva tra il punteggio DNN continuo e l’emoglobina A1c (P ≤ 0,001) tra quelli con dati sull’emoglobina A1c.
Questi risultati dimostrano che la fotopletismografia basata su smartphone fornisce un biomarcatore digitale facilmente ottenibile e non invasivo del diabete prevalente.
1 – https://www.nature.com/articles/s41591-020-1010-5#ref-CR1
2 – https://www.nature.com/articles/s41591-020-1010-5#ref-CR2