La detección temprana de la alteración de la regulación de la glucosa mediada por insulina puede utilizarse para predecir la aparición de diabetes y sus complicaciones. Si bien la tolerancia a la glucosa generalmente se evalúa utilizando hemoglobina glucosilada (HbA1c), glucemia en ayunas y pruebas de tolerancia a la glucosa oral, que también se utilizan para diagnosticar diabetes, estas medidas, por lo general, solo brindan mediciones instantáneas y no logran capturar la naturaleza dinámica de la regulación de la glucosaen condiciones fisiológicas.
Al respecto, investigadores de la Universidad de Tokio (Japón) han logrado desarrollar un método sencillo y no invasivo para evaluar la regulación de la glucosa en sangre, un factor esencial en el riesgo de diabetes. Su enfoque, basado en datos de monitorización continua de glucosa (MCG), podría mejorar la detección temprana y la evaluación del riesgo de diabetes sin depender de muestras de sangre ni de procedimientos costosos o complejos.
«Las pruebas de diabetes tradicionales, si bien son útiles, no capturan la naturaleza dinámica de la regulación de la glucosa en condiciones fisiológicas», según señaló Shinya Kuroda, profesor de la Escuela de Posgrado de Ciencias de la Universidad de Tokio y coautor del estudio.
Para desarrollar su técnica, el equipo recurrió a la monitorización continua de la glucosa (MCG), una tecnología portátil que monitoriza continuamente los niveles de glucosa en tiempo real, ofreciendo una visión más clara de las fluctuaciones de dicha glucosa en sangre en la vida diaria. Su objetivo era identificar un método basado en la MCG para estimar la capacidad de gestión de la glucosa, que mantiene niveles estables sin procedimientos invasivos.
El equipo analizó a 64 personas sin diagnóstico previo de diabetes mediante un dispositivo de monitorización continua de glucosa (MCG), pruebas de tolerancia oral a la glucosa (PTOG) y pruebas de pinzamiento, que se utilizan para evaluar la sensibilidad a la insulina y el metabolismo de la glucosa. Posteriormente, validaron sus hallazgos con un conjunto de datos independiente y simulaciones matemáticas.
Su análisis demostró que la AC_Var, una medida de las fluctuaciones de los niveles de glucosa, se correlaciona fuertemente con el índice de predisposición, un predictor bien establecido del riesgo futuro de diabetes. Además, el modelo de los investigadores, que combina la AC_Var con la desviación estándar de la glucosa, superó a los marcadores tradicionales de diabetes, como la glucemia en ayunas, la HbA1c y la prueba de tolerancia a la glucosa (PTOG), en la predicción del índice de predisposición.
«Al analizar los datos del MCG con nuestro nuevo algoritmo, identificamos a personas con un control glucémico deficiente, incluso cuando las pruebas diagnósticas estándar las clasificaron como normales», afirmó el prof. Kuroda. «Esto significa que podemos detectar problemas mucho antes, lo que crea una oportunidad para intervenciones preventivas antes del diagnóstico de diabetes».
Los resultados obtenidos, publicados en ‘Communications Medicine‘, demostraron que los índices derivados de la monitorización continua de la glucosa pueden predecir el ID más allá de marcadores convencionales como la glucosa en ayunas y la HbA1c. El índice de disposición derivado de la MCG (ID de la MCG) puede servir como alternativa a las laboriosas mediciones que implica la evaluación convencional del ID mediante pruebas de tolerancia a la glucosa oral o de pinzamiento (DI de pinzamiento) en los protocolos de cribado.
El equipo también demostró que el método era más preciso que los indicadores de diagnóstico convencionales para predecir complicaciones de la diabetes, como la enfermedad coronaria. Para facilitar el acceso a este enfoque, el equipo de investigación desarrolló una aplicación web que permite a las personas y a los profesionales de la salud calcular fácilmente estos índices basados en el MCG.
«Nuestro objetivo final es proporcionar una herramienta práctica y accesible para la detección generalizada de la diabetes. Al permitir la detección temprana de anomalías en la regulación de la glucosa, esperamos prevenir o retrasar la aparición de la enfermedad y reducir las complicaciones a largo plazo», concluyó este investigador.
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Sugimoto, H., Hironaka, Ki., Nakamura, T. et al. Improved detection of decreased glucose handling capacities via continuous glucose monitoring-derived indices. Commun Med 5, 103 (2025). https://doi.org/10.1038/s43856-025-00819-5
