La diabetes gestacional es un tipo de diabetes que aparece por primera vez durante el embarazo en mujeres que nunca antes padecieron esta enfermedad. En algunas mujeres, la diabetes gestacional puede afectarles en más de un embarazo. La diabetes gestacional por lo general aparece a la mitad del embarazo.
Ahora un nuevo algoritmo informático puede predecir en las primeras etapas del embarazo, o incluso antes de que este se produzca, qué mujeres tienen un alto riesgo de padecer diabetes gestacional. Así lo afirma un estudio realizado por investigadores del Instituto de Ciencias Weizmann de Israel que se publicó en Nature Medicine.
Estudio
El estudio analizó los datos sobre casi 600.000 embarazos disponibles de la mayor organización de salud de Israel, los Servicios de Salud Clalit. Basándose en estas predicciones, puede ser posible prevenir la diabetes gestacional mediante cambios nutricionales y de estilo de vida.
“Nuestro objetivo final ha sido ayudar al sistema de salud a tomar medidas para prevenir la diabetes durante el embarazo”,
dice el autor principal, el profesor Eran Segal, de los Departamentos de Informática y Matemáticas Aplicadas y de Biología Celular Molecular.
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Detección diabetes gestacional
La diabetes gestacional ocurre en un 3 a 9 por ciento de todos los embarazos y está llena de riesgos tanto para la madre como para el bebé. Normalmente, la diabetes gestacional se diagnostica entre las semanas 24 y 28 del embarazo. Este diagnóstico se realiza con la ayuda de una prueba de tolerancia a la glucosa en la que la mujer bebe una solución de glucosa. Luego se somete a un análisis de sangre para ver con qué rapidez se elimina la glucosa de su sangre.
En el nuevo estudio, Segal y sus colegas comenzaron aplicando un método de aprendizaje por máquina a los registros de salud de Clalit en unos 450.000 embarazos de mujeres que dieron a luz entre 2010 y 2017. La diabetes gestacional había sido diagnosticada por medio de pruebas de tolerancia a la glucosa en cerca del 4 por ciento de estos embarazos.
Los investigadores procesaron un enorme conjunto de datos compuestos por más de 2.000 parámetros para cada embarazo. Estos incluían los resultados de los análisis de sangre de la mujer y su historial médico y el de su familia. Después, el algoritmo de los científicos reveló que nueve de los parámetros eran suficientes para identificar con precisión a las mujeres que tenían un alto riesgo de desarrollar diabetes gestacional.
Parámetros
Los nueve parámetros incluían
- La edad de la mujer
- El índice de masa corporal
- Los antecedentes familiares de diabetes
- Los resultados de sus pruebas de glucosa durante los embarazos anteriores (si los había).
A continuación, los investigadores los aplicaron a los registros de salud de Clalit en unos 140.000 embarazos adicionales que no habían sido parte del análisis inicial. Esto, para asegurarse de que los nueve parámetros podían predecir con precisión el riesgo de diabetes gestacional. Los resultados validaron los hallazgos del estudio: Los nueve parámetros ayudaron a identificar con precisión a las mujeres que finalmente desarrollaron la diabetes gestacional.
Estos hallazgos sugieren que al hacer que una mujer responda sólo nueve preguntas, debería ser posible saber de antemano si tiene un alto riesgo de desarrollar diabetes gestacional. Y si esta información está disponible en una etapa temprana -en las primeras etapas del embarazo o incluso antes de que la mujer se haya embarazado- podría ser posible reducir el riesgo de diabetes a través de medidas de estilo de vida como el ejercicio y la dieta.
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Por otro lado, las mujeres identificadas por el cuestionario como de bajo riesgo de diabetes gestacional podrían ahorrarse el costo y los inconvenientes de la prueba de glucosa.
En términos más generales, este estudio ha demostrado la utilidad de los grandes conjuntos de datos basados en el ser humano, específicamente los registros de salud electrónicos, para derivar predicciones personalizadas de la enfermedad que pueden conducir a medidas preventivas y terapéuticas.
El trabajo fue dirigido por los estudiantes de postgrado Nitzan Shalom Artzi, Dr. Smadar Shilo y Hagai Rossman del laboratorio de Eran Segal en el Instituto de Ciencias Weizmann, quienes colaboraron con el Prof. Eran Hadar, el Dr. Shiri Barbash-Hazan, el Prof. Avi Ben-Haroush y el Prof. Arnon Wiznitzer del Centro Médico Rabin en Petah Tikva; y el Prof. Ran D. Balicer y la Dra. Becca Feldman de los Servicios de Salud Clalit.