Roma, 1 settembre 2025 (Agenbio) – Un team internazionale con radici all’Università di Padova ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale capace di individuare i segnali precoci del diabete che i test tradizionali non riescono a cogliere. Lo studio, condotto allo Scripps Research Translational Institute di La Jolla e pubblicato su Nature Medicine, combina i dati dei sensori glicemici continui (CGM) con informazioni su microbioma, dieta, attività fisica e genetica. La ricerca mostra che non solo i livelli di zucchero nel sangue, ma soprattutto la velocità con cui rientrano dopo un picco, rappresentano un indicatore chiave di rischio. Per arrivare a questi risultati, oltre mille partecipanti hanno indossato dispositivi CGM e smartwatch in un trial clinico remoto. Il modello, già validato con dati indipendenti, apre la strada a diagnosi più tempestive e personalizzate, con l’obiettivo di prevenire la progressione dal prediabete al diabete conclamato. (Agenbio) Des 11.00
