Nghiên cứu do Giáo sư Eran Segal, nhà sinh học tính toán thuộc Viện Khoa học Weizmann (Israel), làm chủ nhiệm. Nghiên cứu dựa trên GluFormer, một mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện từ dữ liệu của “Dự án 10k”, ban đầu nhằm thu thập chuỗi dữ liệu từ 10.000 người để phục vụ dự báo nguy cơ bệnh tật cho từng cá nhân. Trên thực tế, dự án đã vượt mục tiêu với 14.000 người tham gia.
Cứ hai năm một lần, những người tham gia dự án sẽ điền bảng hỏi, thực hiện xét nghiệm gene, xét nghiệm máu, xét nghiệm phân để đánh giá hệ vi sinh đường ruột, kiểm tra giấc ngủ tại nhà, đo vận động, cung cấp tiền sử bệnh lý, thói quen sinh hoạt, đồng thời được theo dõi đường huyết liên tục. Đây được đánh giá là một trong những cơ sở dữ liệu phong phú nhất thế giới, liên kết dữ liệu đường huyết liên tục với nhiều biến số khác nhau theo thời gian.
Dựa trên cơ sở dữ liệu này, các nhà nghiên cứu tìm cách xác định các biến số có giá trị dự báo, nhằm nhận diện những người khỏe mạnh hoặc có yếu tố nguy cơ cần được can thiệp phòng ngừa. Trong nghiên cứu về tiểu đường vừa công bố, nhóm đã kiểm nghiệm mô hình trên dữ liệu mới từ 9 cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm các đối tượng được xác định là tiền tiểu đường theo chỉ số hiện hành A1C (hemoglobin glycated).
Theo Giáo sư Eran Segal, thông thường người ta cho rằng trong nhóm tiền tiểu đường, những người có chỉ số A1C cao sẽ có nguy cơ phát triển thành tiểu đường cao hơn, trong khi những người có A1C thấp hơn thì nguy cơ thấp hơn. Ông Segal nói: “Tuy nhiên, điều này hóa ra không đúng. Dù xét trên trung bình, nhóm tiền tiểu đường có tỷ lệ mắc bệnh cao hơn, nhưng vị trí của họ trong dải A1C hầu như không dự báo được nguy cơ, trong khi thuật toán của chúng tôi thì có thể".
Kết quả nghiên cứu cho thấy 66% số người sau này mắc bệnh tiểu đường đã nhận điểm 75/100 trở lên theo chỉ số của Segal. Ngược lại, chỉ 7% số người có điểm 25 trở xuống mắc bệnh, cho thấy khả năng phân tách rõ rệt giữa các nhóm nguy cơ của mô hình.
Đáng chú ý, dù dựa trên dữ liệu biến động đường huyết, mô hình này còn dự báo các biến cố tim mạch với độ chính xác cao hơn cả tiểu đường. Cụ thể, 69% số người từng bị nhồi máu cơ tim nhận điểm nguy cơ từ 75 trở lên. Trong khi đó, không có trường hợp nào bị đau tim trong nhóm có điểm nguy cơ 25 trở xuống.
Giáo sư Segal cho biết, nhóm nghiên cứu cũng hy vọng chứng minh dữ liệu đường huyết có thể liên hệ với nhiều kết quả khác, thậm chí những kết quả không dễ dự đoán, như mô hình giấc ngủ trong tương lai. Mô hình này có thể giúp các tổ chức y tế xác định chính xác những người trong nhóm tiền tiểu đường thực sự cần can thiệp mạnh và những người có ít khả năng mắc bệnh tiểu đường hơn, ngay cả khi không thay đổi lối sống. Việc phòng ngừa tiểu đường ở nhóm tiền tiểu đường hiện đang là ưu tiên lớn của nhiều hệ thống y tế, đặc biệt tại Mỹ, với các biện pháp từ hỗ trợ thay đổi lối sống đến điều trị bằng thuốc.
