Актуальность. Сахарный диабет 2 типа остаётся одной из наиболее острых медико-социальных проблем современности. Наиболее эффективной стратегией противодействия заболеванию признана своевременная профилактика на этапе ранних нарушений углеводного обмена. Ключевая цель таких мероприятий — уменьшение массы тела не менее чем на 5% от исходной, поскольку именно этот показатель ассоциирован с замедлением прогрессирования диабета и снижением кардиоваскулярных рисков. Однако ответ пациентов на диетотерапию варьируется, в том числе по причинам генетической гетерогенности.

Проблема. Существующие подходы к прогнозированию эффективности немедикаментозной профилактики либо опираются на дорогостоящие панели из сотен генов, либо не учитывают индивидуальные клинико-анамнестические и молекулярно-генетические характеристики пациента. Это затрудняет своевременное решение о необходимости дополнительной медикаментозной поддержки.

Решение. Проект предлагает разработку мобильного приложения, основанного на запатентованной математической формуле, предназначенного для индивидуального прогнозирования достижения целевой массы тела у лиц с рисками развития сахарного диабета 2 типа. Учитываются возраст матери при рождении пациента, уровни тощаковой гликемии, общего холестерина, липопротеидов высокой плотности, индекс HOMA-B, а также наличие минорных аллелей T rs7903146 TCF7L2 и C rs17782313 MC4R. Вероятность рассчитывается по формуле логистической регрессии; при значении P≥31% прогнозируется высокая вероятность успеха диетотерапии или таблетированной сахароснижающей терапии через три месяца, при P<31% — низкая. Метод отличается быстротой, простотой, воспроизводимостью и доступностью генетической диагностики.

Ключевые преимущества:

• персонализированный подход на раннем этапе ведения пациентов с предиабетом;• использование всего двух генетических маркеров;• высокая точность (чувствительность 84,0%, специфичность 78,0%);• возможность своевременно решить вопрос о дополнительной медикаментозной терапии.

Уникальность. Уникальность решения состоит в том, что оно объединяет наследственные данные с рутинными клиническими и анамнестическими показателями (возраст матери при рождении, тощаковая гликемия, общий холестерин, ЛПВП, индекс HOMA-B), что даёт более полную картину индивидуального ответа на терапию. Такой набор параметров делает метод одновременно точным и практически применимым: он не требует дорогостоящего секвенирования, воспроизводится в стандартной лаборатории и может использоваться в амбулаторном звене.

На страницу проекта