Comment le Big Data peut aider à lutter contre le diabète

On estime à 415 millions le nombre de personnes souffrant du diabète. Helen Colhoun et Alessandra Petrelli, deux chercheuses soutenues par le AXA Research Fund, misent sur les données pour lutter contre les différents types de diabète et leurs complications. TOUTES LES ACTUALITÉS  |  Risques et Recherche
1 févr. 2018

Il existe deux types de diabètes :

  • L’organisme des personnes souffrant de diabète de Type 1 ne peut générer d’insuline, l’hormone qui permet au corps d’utiliser le glucose : ils doivent donc constamment contrôler leur taux d’insuline.
  • Le diabète de Type 2 est caractérisé par un taux élevé de sucre dans le sang, ainsi qu’une résistance à l’insuline. 90% des personnes souffrant du diabète de type 2 sont obèses.

Ces deux formes de diabète ont en commun le fait qu’ils peuvent mener à des complications comme des maladies cardiovasculaires ou neuropathie diabétique. Ces complications sont difficiles à anticiper et à soigner.

Alessandra Petrelli, de l’Université Vita-Salute San Raphaelle, se concentre sur les personnes atteintes de diabète de type 2, et cherche à comprendre son lien avec l’obésité. Elle rassemble des données sur les lymphocytes T, des types de globules blancs essentiels pour le système immunitaire, altérées chez le patient obèse, pour parvenir à mieux équilibrer le système immunitaire des personnes obèses.

Helen Colhoun, de l’Université d’Edimbourg, utilise des données provenant des bases de données médicales, anonymisées et sécurisées, ainsi que de certains objets connectés mesurant l’activité, pour comprendre pourquoi certaines personnes sont touchées par la maladie, et ses complications, alors que d’autres ne le sont pas. Les données collectées par Helen lui permettent de définir des modèles de risques prédictifs pour anticiper davantage la maladie et trouver des solutions le plus tôt possible et ainsi de développer des traitements plus efficaces.

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Mots-clés: Risques et Recherche