Así es posible anticiparse a la diabetes gracias al Big Data

La diabetes es una enfermedad metabólica en la que se presentan concentraciones elevadas de glucosa en sangre, ya sea porque el páncreas no produce insulina suficiente (así aparece la tipo 1) o bien porque nuestras células no la aprovechan de manera correcta (diabetes tipo 2, el más frecuente que suele desarrollarse de forma lenta, pero que también puede prevenirse con cambios de hábitos y de alimentación).

Esta enfermedad supone un importante problema de salud, tanto por sí misma, como por ser el origen de otras muchas patologías de potencial gravedad. Ante este escenario, ahora hay un nuevo factor en el tablero de juego que puede cambiar las reglas del abordaje de la diabetes. Se trata del Big Data, es decir, el tratamiento de grandes volúmenes de datos que permite obtener información determinante para anticiparse.

Las posibilidades son numerosas. Prueba de ello es que Quirónprevención, compañía de prevención de riesgos laborales del grupo Quirónsalud, analiza una muestra de más de 5,4 millones de registros extraídos de reconocimientos médicos laborales realizados entre 2018 y 2021, con el objetivo de realizar, entre otros, un estudio epidemiológico sobre la prevalencia de la diabetes mellitus tipo 2 en población laboral. El análisis posterior de toda esa gran información permitirá proponer una estrategia de actuación preventiva. «Con el uso del Big Data y a partir de su aplicación en la toma de decisiones clínicas se fomenta el desarrollo de la medicina predictiva, siendo capaz de determinar las posibles enfermedades o sus potenciales factores de riesgo, a las que el paciente se podría enfrentar en un futuro o a las que comienza a estar expuesto sin conocer dicho riesgo», asegura el Dr. Antonio Moreno, adscrito al Área de Investigación e Innovación de Quirónprevención.

Los hallazgos no se hacen esperar, ya que «según observamos en nuestro estudio, existen personas que con una cifra de glucosa en sangre en ayunas dentro de la normalidad, en realidad, podrían encontrarse en situación de riesgo de prediabetes o incluso de diabetes. Esta población alcanza al 27% de los sujetos estudiados en el mismo, desconociendo esta realidad en el 94% de los casos», advierte el especialista. Así, usando esa información de forma adecuada «podemos establecer estrategias preventivas a través del estudio de diferentes parámetros que se consideran factores “facilitadores y causales” para el desarrollo y padecimiento de la diabetes, así como de su posible evolución negativa, pudiendo adoptar y recomendar a la persona acciones en pro de evitar el desarrollo y evolución no deseada de la misma», explica el Dr. Moreno.

Las ventajas del empleo de esta tecnología son numerosas. Por un lado, «permite identificar grupos de personas de especial riesgo y establecer procedimientos de actuación, seguimiento y control clínico. Además, actuando sobre estadíos iniciales se puede llegar a revertir y evitar que se desarrolle una diabetes tipo 2, lo que podría provocar, por ejemplo, infarto de miocardio, ictus, alteraciones en el funcionamiento de los riñones o en la retina. Por último, posibilitaría estudiar la efectividad global de los tratamientos, de las pautas preventivas y de las acciones de control sobre los factores de riesgo (obesidad, dieta o sedentarismo, entre otros) que se prescriban a estos pacientes, más allá de una situación o respuesta de tipo individual o concreta», detalla el Dr. Moreno.

Tanto para el diagnóstico como para el seguimiento de la diabetes tipo 2, existen diferentes pruebas clínicas, pero una de las más sencillas vinculada a la determinación de la tasa promedio de glucosa en sangre durante tres meses es la hemoglobina glicosilada. «El valor obtenido en un análisis de glucemia en sangre es aislado y correspondiente a ese momento. Existe la posibilidad de conocer cómo se comportan los niveles de glucosa a lo largo del tiempo y es a través de la hemoglobina glicosilada. Este parámetro se obtiene en un análisis y si lo integramos en los reconocimientos médicos laborales junto a otros indicadores, según criterios médico-científicos, podríamos identificar poblaciones de riesgo que se encuentren en las fases iniciales de la enfermedad, además de poder hacer un seguimiento, reduciendo el riesgo de futuras consecuencias», concluye.