January AI Busca Revolucionar el Cuidado Personalizado de la Diabetes

 

 

Noosheen Hashemi es la fundadora y directora ejecutiva de January AI, una empresa dedicada a la salud de precisión diseñada para fomentar pequeños cambios en el estilo de vida y crear hábitos que se sumen para dar como resultado una mejora significativa en la salud, con un enfoque inicial en la diabetes Tipo 2. Tras la presentación de datos impresionantes en la conferencia de la ADA (Asociación Estadounidense de la Diabetes, por sus siglas en inglés) de 2020, Noosheen habló con Beyond Type 2 sobre la empresa y su futuro.

Beyond Type 2: ¿Puedes contarnos un poco sobre tu experiencia? ¿Cómo llegaste a trabajar en el sector de salud y de diabetes? ¿Puedes hablarnos sobre la fundación de January AI?

Noosheen Hashemi: Trabajé en Oracle durante 10 años, luego, a mediados de los 90, fui a una empresa nueva durante un año y luego comencé a administrar nuestra oficina familiar, invirtiendo en mercados y organizaciones sin fines de lucro. Dos hijos y dos fundaciones más tarde, en 2013, decidí volver al sector privado a tiempo completo y comencé a invertir activamente en nuevas empresas. El siguiente paso lógico fue asumir el reto final y comenzar una empresa desde una hoja de papel en blanco. Asistí a una conferencia que mi amigo y economista del MIT (instituto de tecnología de Massachusetts, por sus siglas en inglés), Andrew Lo, estaba convocando sobre cómo potenciar la inversión en investigación médica. La ingeniería inversa de cinco mil millones de años de evolución no es trivial y todavía sabemos muy poco. Debido a la guerra que Nixon declaró contra el cáncer hace cuatro décadas, ahora tenemos algunas terapias y soluciones para el cáncer. Tenemos muy poco para las enfermedades neurológicas y nada para la enfermedad fundamental, el envejecimiento. Luego asistí a una conferencia de Stanford sobre el impacto social de la IA (inteligencia artificial) y una sesión fue sobre salud y me enganché. Allí, FeiFei Li recomendó la próxima conferencia Machine Learning in Healthcare (el aprendizaje automático en el cuidado de la salud). Reservé mi boleto para Los Ángeles esa noche y asistí dos semanas después. Una bombilla se encendió en mi cabeza cuando supe que el aprendizaje automático nos ayudaría a completar las variables faltantes en la investigación. ¡Listo! podríamos acelerar lo que sabemos sobre la salud y cambiar la situación del sufrimiento humano, del costo y de la felicidad. En MedicineX, me obsesioné con la voz del paciente y la necesidad de que la atención médica se someta a la consumerización y poner a la persona, el ser humano, en el centro. Luego, mi investigación me llevó a la salud integral, la biología de sistemas y la multiómica, lo que me llevó a mi cofundador, Mike Snyder.

Mike tiene diabetes Tipo 2 y ha llevado a cabo estudios multiómicos longitudinales con monitores continuos de glucosa. Estaba emocionado de que, por primera vez, estábamos pensando en dispositivos portátiles no solo para el fitness sino también para la salud. Soñamos con ayudar a las personas que tienen prediabetes a ver el interior de sus cuerpos, ajustar sus estilos de vida y no dejar que la desregulación de la glucosa se convierta en diabetes. Dada la urgencia de la diabetes, finalmente decidimos abordar el espectro del síndrome metabólico. Estamos fundamentalmente comprometidos a ayudar a las personas a hacer activismo y hacerse cargo de su propia salud. Creemos en brindar a las personas acceso a sus propios datos de salud, la capacidad de combinarlos a través de dispositivos y aplicaciones, y conocimientos seleccionados para actuar. La iniciativa es el principal atractivo de January.

Cuéntanos más sobre la salud integral de la persona

Con demasiada frecuencia reducimos a las personas a marcadores únicos como el colesterol, el peso o la A1c. Pero las personas y su salud tienen más matices. Idealmente, debes saber todo sobre una persona para saber cómo está. Su genética, los alimentos que consumió mientras crecía, su microbioma, el tipo de trabajo al que se dedican, la cantidad de toxicidad en su entorno, su nivel de estrés en la casa y en el trabajo, etc. Lo más importante es saber cuáles son sus hábitos diarios: qué come, cuánto se mueve y duerme. Queríamos desarrollar la solución más económica y personalizada para las personas con diabetes, por lo que decidimos comenzar con algunos datos simples: consumo de alimentos, frecuencia cardíaca y azúcar en la sangre. Con esta información, hemos podido recibir conocimientos profundos sobre la salud metabólica y creemos que podemos transformar la forma en que cuidamos la diabetes. La solución más grande que existe hoy en día es usar la tecnología de 1972: los glucómetros y las tiras que son dolorosos y solo brindan datos parciales. Miden un único marcador, el A1c, que es algo que se analiza cada 90 días. La mayoría de las soluciones brindan consejos genéricos como no comer azúcar y comer verduras y averiguar cuál no es eficaz. No es de extrañar que las mejores soluciones que existen sirven a menos de un millón de personas.

Tenemos la intención de integrarnos con datos de laboratorio y Registro Médico Electrónico (RME), datos de microbioma, presión arterial, etc. Esperamos ayudar a las personas a construir una imagen unificada de su salud y conseguir la síntesis y el análisis que necesitan para utilizar los datos de manera significativa.

¿Qué fue el Estudio Sugar Challenge? ¿Qué mostró el estudio?

Fue un estudio observacional de 10 días y 23 000 personas se postularon. Terminamos con 1022 voluntarios sanos: personas con prediabetes y personas con diabetes. Al menos 250 de ellos tenían diabetes Tipo 2.

El estudio defiende mucho la personalización. Porque las personas son muy diferentes y su diabetes también es diferente. Entonces, si comes lo mismo, digamos, nueve días seguidos, puede haber una respuesta glucémica diferente a esas comidas idénticas de acuerdo con la actividad, el sueño, el estrés, la ingesta de fibra, etc.

Y a través del estudio, encontramos diferencias increíbles entre las personas y la manera en que se manifiesta su diabetes. El aprendizaje automático puede detectar pequeñas diferencias y pudimos discernir cómo podemos ayudar específicamente a las personas con información y recomendaciones hiperpersonalizadas. También podemos predecir sus futuras respuestas glucémicas a los alimentos y la actividad, incluso cuando ya no tienen puesto un MCG. El afiche de la ADA refleja lo que llamamos CGP (predicción continua de glucosa, por sus siglas en inglés). Predijimos la glucosa durante 33 horas para personas con un alto nivel de precisión. Este estudio fue esencialmente el primer paso. Y haremos otros estudios. Lo siguiente que haremos será agregar el microbioma para un estudio. Y tenemos un gran interés en el microbioma.

¿Puedes hablarme sobre la aplicación January AI? ¿Cómo funciona?

Hay muchas partes interesantes de la aplicación, pero una de las mejores es que superpone sin problemas y sin esfuerzo tus lecturas de alimentos y MCG y tu frecuencia cardíaca y las une. Cuando hables con un entrenador o un médico, no tendrás que entrar con 90 páginas de tu informe AGP (perfil ambulatorio de glucosa, por sus siglas en inglés) y tratar de explicar lo que estabas haciendo cuando tuviste un gran aumento. January muestra tus aumentos más grandes y qué los causó, qué alimentos podrías sustituir y cuánto podrías caminar para llevar tu azúcar en la sangre a un rango saludable. El objetivo principal de la aplicación es ayudarte a maximizar tu tiempo en rango.

La fibra modula el microbioma y es importante para aplanar las curvas de glucosa. La aplicación realiza un seguimiento de la cantidad de fibra que consumes y te anima a comer más. Se ha demostrado que el ayuno intermitente es beneficioso para la resistencia a la insulina. La aplicación muestra tu período de ayuno cuando comienzas a usarla por primera vez y te empuja a aumentarlo con el tiempo. Tenemos un programa clínico de 30 días, Season of Me, que te da un recorrido de varios experimentos y puedes ver el impacto que tienen varias acciones de estilo de vida en tu nivel de azúcar en la sangre, no en general, sino específicamente para ti.

¿La aplicación funcionaría para personas que usan insulina? ¿Con diabetes Tipo 2 que requieran del uso de insulina?

Planeamos trabajar con la insulina como una entrada en el futuro, pero no es nuestro enfoque en este momento. La mayoría de los modelos de predicción de insulina usan proporciones simples de carbohidratos a insulina, y muchas personas ya los usan. Nuestro objetivo es minimizar la carga glucémica y aumentar la fibra como mecanismos clave para manejar el azúcar en la sangre y construir un microbioma saludable, y fomentar los cambios de comportamiento que llevan a mejoras duraderas en la salud. Hoy, nos enfocamos en la salud integral de la persona en lugar de la A1c y la administración de medicamentos únicamente. Si bien no nos vemos enfocados en la diabetes Tipo 2 que requiere insulina en el futuro inmediato, en última instancia, también queremos ayudar a esta población.

¿Hay algo más que puedas contarnos sobre la IA de January?

Parece haber mucho estancamiento en la forma en que pensamos en la diabetes y la prediabetes, así como en el manejo de la diabetes. Estamos en un momento decisivo en la adopción de la tecnología en el cuidado de la salud, y espero que no sea en vano.

Espero que los proveedores, los pagadores y los empleadores mantengan la mente abierta sobre la adopción de nuevas formas de ayudar a sus electores. El DPP se creó antes que Dexcom, FreeStyle Libre, los teléfonos inteligentes, los rastreadores de actividad física y los relojes inteligentes. ¿Por qué tomar 16 semanas del plan de estudios genérico para aprender cómo funciona tu cuerpo cuando puedes hacerlo en dos semanas? ¿Cuándo puedes cambiar los hábitos en tres semanas?

Tenemos las herramientas para ayudar a las personas a ver el interior de sus cuerpos, a conocer su propia diabetes y a descubrir qué intervenciones tienen el mayor impacto en su salud. El ayuno será fácil para algunos, será más difícil para otros. Algunas personas incorporarán más fibra en sus dietas, otras necesitarán tomar suplementos. Algunas personas quieren saber el precio de comer algo en minutos de caminata y actuarán de acuerdo con esa guía y otras no. Bienvenido al mundo de la hiperpersonalización. No hay dos cuerpos iguales, ¿por qué habrían de serlo los consejos y los tratamientos?

Tenemos las herramientas aquí hoy para ayudar a las personas a pasar menos tiempo manejando su diabetes, traer más alegría al acto de comer, dar recomendaciones específicas sobre la actividad y permitir que las personas tomen acción sobre su propio cuidado, ser el director ejecutivo de su propia atención médica, como una persona sabia dijo recientemente.

 

Todd fue diagnosticado con diabetes Tipo 1 en el 2000 y desde entonces ha sido activista por la diabetes Tipo 1 extraoficialmente. Antes de unirse al equipo en Beyond Type 1, Todd escribía y producía programas de televisión para Discovery Channel, Travel Channel y Animal Planet. Cuando no está en la oficina, generalmente puedes encontrarlo en un juego de béisbol, viajando o dibujando en su Etch A Sketch. También puedes seguirlo en Instagram @toddboo.