Resumen    

Si hubiera que elegir una palabra para definir al congreso, esa sería predictibilidad. Muchas de las sesiones giraron en torno a la anticipación y el abordaje precoz de variables clínicas relevantes. Aunque ya existían herramientas para predecir el riesgo de desarrollar diabetes tipo 2 (DM2), en los últimos años estas han ganado precisión gracias al progreso en genética, ciencia ómica y tecnologías digitales. En esta edición, se destacó especialmente el avance en métodos para identificar el riesgo de desarrollar diabetes tipo 1 (DM1), junto con estrategias para intervenir tempranamente en fases preclínicas.​

 Asimismo, se abordaron nuevas aplicaciones del monitoreo continuo de glucosa (CGM) y de los sistemas automatizados de administración de insulina (AID), cuyo desarrollo está estrechamente vinculado a la expansión de la inteligencia artificial (IA). En conjunto, estos avances apuntan a predecir comportamientos glucémicos y facilitar una intervención temprana, con el objetivo de optimizar el control metabólico y personalizar el tratamiento.

Tecnologías innovadoras para el diagnóstico de diabetes tipo 1

Aunque se reconoce que el riesgo de desarrollar DM1 es aproximadamente 15 veces mayor en familiares de primer grado de personas con esta enfermedad, más del 85% de los nuevos diagnósticos ocurren en individuos sin antecedentes familiares. En este contexto, la detección de dos o más autoanticuerpos específicos, especialmente cuando son persistentes, tiene un valor predictivo cercano al 100% para el desarrollo de DM1 a lo largo de la vida.

CGM como herramienta diagnóstica en diferentes situaciones

La Dra. Chantal Mathieu abordó el uso del CGM como herramienta en estadios tempranos de DM1. Dado que la comprensión de la fisiopatología de la DM1 fue avanzando, los estadios 1 y 2 se reconocen hoy como fases tempranas de la enfermedad. La identificación de personas en estas etapas está creciendo. Dado que la progresión de la hiperglucemia es altamente variable, el uso de CGM se plantea como una herramienta valiosa para el seguimiento preciso y personalizado de estos individuos, permitiendo detectar cambios sutiles y predecir la evolución hacia estadios más avanzados (DM1 clínicamente establecida).

Por su parte, el Dr. Battelino expuso evidencia sobre el uso del CGM en personas con DM2, resaltando su utilidad en todos los subgrupos de esta población. Enfatizó la importancia de detectar precozmente la disglucemia, ya que incluso niveles de glucosa dentro del rango considerado normal pueden generar daño. Se presentó evidencia que respalda la posibilidad de intervenir en etapas muy tempranas y revertir la progresión hacia la DM2. Asimismo, se planteó que el CGM podría convertirse en un marcador diagnóstico independiente, ya sea mediante un umbral fijo o como marcador dinámico basado en la variabilidad glucémica. 

La variabilidad de la glucosa se propuso como un signo precoz de disfunción metabólica, dado que en condiciones fisiológicas la glucemia tiende a ser estable. En este sentido, se destacó la necesidad de que la comunidad científica trabaje en consensuar nuevas definiciones y criterios basados en estos hallazgos. La sesión concluyó con un llamado a generar más evidencia que respalde el rol del CGM como herramienta diagnóstica y de prevención en la diabetes.

Insulina inhalada: una alternativa rápida y eficaz en el manejo posprandial

El Dr. Hirsch presentó nuevos datos sobre la insulina inhalada Technosphere Insulin (TI), destacando su acción más rápida que las formulaciones ultrarrápidas subcutáneas. En un ensayo multicéntrico realizado en Estados Unidos, se evaluó su eficacia en personas con DM1, comparando TI con el tratamiento convencional, que incluía múltiples dosis diarias (MDI) o sistemas automatizados de administración de insulina (AID). 

El estudio incluyó personas con dosis diaria entre 20 y 100 unidades, y excluyó a fumadores y personas con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). La insulina inhalada se administró en tres dosis fijas (4, 8 y 12 unidades), y el ajuste terapéutico se realizó mediante un algoritmo basado en la glucemia posprandial a 1 hora.

Insulinas sensibles a la glucosa: ¿Cuáles son los desafíos?

El desarrollo de insulinas que respondan de forma inteligente a los niveles de glucosa representa uno de los mayores desafíos en la innovación terapéutica para la diabetes. Estas formulaciones deben detectar glucosa con alta selectividad dentro del rango fisiológico (2–20 mmol/l), actuar rápidamente ante los cambios y ser viables para producción a gran escala. Sin embargo, persisten limitaciones técnicas como el retraso en la acción, potencial toxicidad de los sensores químicos y la necesidad de mantener la eficacia sin aumentar el riesgo de hipoglucemia.

Durante la conferencia, se presentó la molécula NNC2215, una insulina con “interruptor molecular” que se activa únicamente en presencia de glucosa elevada. En condiciones de hipoglucemia, la molécula permanece inactiva, lo que reduce el riesgo de eventos adversos. Estudios en modelos animales y pruebas de clamp demostraron que esta insulina logra un perfil de acción ajustado al nivel de glucosa, con buena respuesta postprandial y sin inducir hipoglucemia en desafíos experimentales.

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