UNA APP PER SCOPRIRE IL DIABETE
di Antonella Labellarte
01 Dicembre 2020

Il mondo delle APP è ormai senza confini… esiste una App per ogni attività, comprare cibo, fare ginnastica, gestire conti bancari e utenze, utilizzare biciclette, persino cucinare! Una App ancora una volta ci viene in aiuto e questa volta con un obiettivo ambizioso: aiutare a fare precocemente la diagnosi di diabete. La Azumio Instant Heart Rate, una app per smartphone, è stata progettata per identificare dei biomarker digitali di modificazione del letto vascolare. I risultati di questa ricerca sono stati pubblicati online su Nature Medicine dal gruppo di Robert Avram del dipartimento di Medicina e ricerca Cardiovascolare dell’Università di San Francisco. La tecnica utilizzata è quella della fotopletismografia, la stessa che viene utilizzata per i cardiofrequenzimetri o per misurare la saturazione in ossigeno del sangue.
I ricercatori sono partiti dalla considerazione che circa la metà dei pazienti affetti da diabete non è consapevole della malattia, un numero enorme, circa 224 milioni di persone e che il 79% di questa popolazione vive in paesi con bassi livelli di reddito. La grande diffusione dei telefonini potrebbe consentire lo sviluppo di marker digitali per la diagnosi della malattia. Con la tecnica della fotopletismografia si possono registrare espressioni della disfunzione endoteliale che caratterizza il diabete, la rigidità delle pareti vasali, la neuropatia. Aggiungendo poi a questi dati fattori quali età, sesso, etnia, e body mass index, il valore predittivo dello strumento aumenta.
In tre distinte coorti i ricercatori hanno testato la validità della tecnica. La prima coorte era costituita dai 53.870 partecipanti all’ Health eHeart study, nei quali sono stati registrati più di 2,5 milioni di dati pletismografici per un periodo di 4 anni. Il 6.6% (3564) dei pazienti di questa coorte era già a conoscenza della malattia ed in questo gruppo la sensibilità nel riconoscere la presenza di diabete è stata pari al 75%, la specificità al 65%, il valore predittivo negativo pari al 96%. In una seconda coorte di 7806 pazienti il dato della sensibilità è stato pari all’ 81%, la specificità al 54%, il valore predittivo positivo pari al 14.5% e quello negativo al 96,7%. Simili risultati sono stati registrati in una terza coorte di pazienti afferenti a tre centri di prevenzione cardiovascolare di San Francisco. La capacità predittiva dello score messo a punto è risultata positivamente e significativamente associata al valore dell’emoglobina glicata, (P≤ 0,01).
La performance dell’algoritmo è stata giudicata paragonabile a quella di altri test quali la mammografia e la citologia della cervice uterina utilizzati per lo screening della neoplasia della mammella e della cervice.
Si tratterebbe quindi di un biomarker digitale non invasivo utile nell’identificare i soggetti a rischio di diabete in un’ampia popolazione che normalmente non afferisce agli studi medici.