Una semplice ecografia del muscolo della coscia o della spalla di un paziente può rilevare la resistenza all’insulina prima che progredisca in diabete di tipo 2 o addirittura prediabete. In uno studio, i ricercatori del Michigan Medicine hanno eseguito ecografie muscolari su 25 pazienti, valutati anche per la resistenza all’insulina.
Due assistenti di ricerca qualificati hanno analizzato in modo indipendente queste immagini ecografiche e hanno identificato un aumento dell’intensità dell’eco muscolare in tutti gli otto soggetti con resistenza all’insulina e in tutti e sette con “sensibilità insulinica alterata”.
Le ecografie muscolari apparivano luminose
Lo studio ha rilevato una “potenziale accuratezza del 100% nell’identificazione degli individui con queste condizioni. Eseguiamo un gran numero di ecografie della spalla e abbiamo notato che i muscoli di molti pazienti appaiono insolitamente luminosi”, ha affermato Steve Soliman, direttore dell’ecografia MSK e della borsa di studio in radiologia MSK presso l’Università del Michigan e autore principale dello studio.
“Abbiamo trovato interessante il fatto che la maggior parte di questi pazienti abbia il diabete di tipo 2. Osservando questo andamento, spesso abbiamo pensato: ‘Questo paziente deve avere il diabete’. Ancora più importante, molti non erano a conoscenza della loro condizione finché non abbiamo verificato con le loro cartelle cliniche elettroniche e confermato con le analisi del sangue che effettivamente soffrivano di diabete di tipo 2 o prediabete”.
È interessante notare che, mentre alcuni pazienti non mostravano segni di prediabete o diabete nei precedenti esami del sangue, le loro ecografie muscolari apparivano luminose.
Successivamente, durante i controlli a breve termine, questi pazienti hanno spesso sviluppato anche prediabete o diabete di tipo 2.
Complicazioni irreversibili
Di conseguenza, Soliman ha intravisto il potenziale dell’ecografia muscolare non invasiva come strumento predittivo per rilevare lo sviluppo di diabete di tipo 2 o prediabete, potenzialmente anche prima rispetto ai metodi attuali.
Questo strumento non invasivo potrebbe anche rilevare la resistenza all’insulina, che può precedere il diabete di tipo 2 di molti anni o addirittura decenni.
Questo ultimo studio rileva che 232 milioni di persone con diabete di tipo 2 e 438 milioni di persone con prediabete non hanno ricevuto una diagnosi a livello globale, rappresentando rispettivamente il 50% e l’81% di queste popolazioni di pazienti totali.
Negli Stati Uniti, quasi 100 milioni di persone non ricevono una diagnosi di diabete, colpendo in modo sproporzionato le comunità svantaggiate. Quando viene diagnosticato il diabete, metà dei pazienti soffre già di complicazioni irreversibili.
Precedenti ricerche di Soliman presso l’Henry Ford Hospital/Wayne State University avevano indicato che l’ecografia muscolare poteva rilevare il diabete di tipo 2 e il prediabete.
La tecnica del clamp insulinico
In questo studio, i soggetti non avevano ricevuto una diagnosi di diabete di tipo 2 o prediabete, ma la loro sensibilità all’insulina era stata misurata utilizzando la tecnica del clamp insulinico.
Sebbene l’ecografia muscolare potesse rilevare la resistenza all’insulina e una ridotta sensibilità all’insulina, l’intensità dell’eco muscolare (indicativa della luminosità) e i valori M (la misura principale della sensibilità all’insulina ottenuta con il clamp) non erano direttamente correlati.
Questo potrebbe suggerire che, sebbene la luminosità dell’ecografia indichi la resistenza all’insulina, non ne misuri l’entità.
I ricercatori ipotizzano inoltre che questo risultato possa essere secondario alla dimensione relativamente ridotta del campione e stanno attivamente reclutando altri partecipanti per continuare l’analisi.
Il motivo esatto per cui la luminosità muscolare rilevata tramite ecografia potrebbe indicare insulino-resistenza è meno chiaro di quanto non lo sia effettivamente.
I risultati iniziali della biopsia muscolare suggeriscono che questa luminosità potrebbe indicare un eccessivo accumulo di grasso e potenzialmente fibrosi, con potenziali ripercussioni sulla salute e la funzionalità muscolare.
Semplice, non invasivo, economico e privo di radiazioni
E sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per determinare esattamente la causa dell’aspetto dell’immagine, i ricercatori sperano che il potere predittivo di questo metodo possa migliorare la diagnosi precoce di casi non diagnosticati di diabete di tipo 2 e prediabete, e potenzialmente identificare stadi precoci, consentendo la prevenzione.
L’intelligenza artificiale/apprendimento automatico e i dispositivi ecografici portatili potrebbero consentire ai medici di medicina generale di eseguire questo screening in un modo che, secondo le parole dello studio, è “semplice, non invasivo, economico e privo di radiazioni”.
Molti pazienti non si sottopongono a visite mediche regolari o a screening adeguati e potrebbero recarsi al pronto soccorso solo per problemi acuti.
In teoria, questa tecnica potrebbe consentire lo screening in tali contesti, così come in farmacia o durante eventi sanitari comunitari.
“I medici utilizzano sempre più questi dispositivi ecografici portatili e point-of-care, a volte definiti ‘lo stetoscopio del futuro’, per una diagnosi rapida di varie patologie”, ha affermato Soliman.
“Queste informazioni potrebbero essere analizzate automaticamente da questi dispositivi non invasivi. Un assistente medico o un medico con poca o nessuna formazione potrebbe facilmente utilizzare questo dispositivo sulla parte superiore del braccio o della coscia di un paziente, con la stessa frequenza con cui controlla il peso o la pressione sanguigna, e potenzialmente segnalare i pazienti come ‘ad alto rischio’ o ‘a basso rischio’ per ulteriori accertamenti.”
