Sürekli glikoz monitörleri (CGM), cildin altına yerleştirilen küçük bir sensör vasıtasıyla her birkaç dakikada bir interstisyel glikozu takip ederek açlık, gece ve öğün sonrası metabolik örüntüleri incelemeye olanak tanımaktadır. Tüketici giyilebilir cihazları hareket ve fizyolojik sensörler aracılığıyla aktivite ve uyku verilerini tahmin etse de, bu sinyaller glikoz regülasyonuna yalnızca dolaylı bir bakış açısı sunmaktadır. Günlük yaşamda elde edilen bu verilerin anlamlandırılması, özellikle yüksek kaliteli klinik etiketlerin maliyetli ve seyrek olması nedeniyle zorlayıcı olmaktadır.
Mevcut sürekli glikoz izleme temel modelleri, glikoz verilerini tek bir temsil akışı üzerinden işlemekte ve yavaş temel dinamikler ile kısa süreli olay dinamiklerini açık bir şekilde ayrıştırmamaktadır. Sürekli glikoz izleme verileri; nispeten yavaş taban çizgisi örüntüleri ile öğünler, aktiviteler veya sensör artefaktlarından kaynaklanabilen kısa vadeli sapmalardan oluşan karmaşık bir yapı sergilemektedir. Bu doğrultuda araştırmacılar, günlük sürekli glikoz izleme verilerinden yararlanarak sınırlı etiketli veri koşullarında dahi diyabet riski, insülin direnci ve beta-hücre disfonksiyonu gibi metabolik parametreleri tahmin etmeyi amaçlayan yeni bir model geliştirmiştir.
Geliştirilen GlucoFM adlı hafif ve kendi kendine denetimli (self-supervised) model, yavaş glikoz eğilimlerini kısa vadeli sapmalardan ayıran çift akışlı (dual-stream) bir mimari ile zaman bilgisi ve veri eksikliklerini koruyacak şekilde tasarlanmıştır. Ham glikoz okumalarını doğrudan yeniden oluşturmak yerine, modelin gizli uzayda bağlamsal ve zamansal tahminler yürüten latent tahmin hedefleri kullanması, ölçüm gürültüsü ve sensör artefaktlarından etkilenebilen ham ölçümleri yeniden oluşturmak zorunda kalmadan daha geniş günlük glikoz örüntülerinin öğrenilmesini sağlamaktadır. 109.066 saati aşkın etiketlenmemiş sürekli glikoz izleme verisiyle ön eğitimi gerçekleştirilen sistem, 24 saatlik beş dakikalık bir ızgaraya hizalanarak gözlem maskeleriyle desteklenmiştir.
Dört farklı kohort ve yedi klinik tahmin görevini kapsayan değerlendirmelerde GlucoFM, en iyi performans gösteren karşılaştırma yöntemine kıyasla ortalama hassasiyet-duyarlılık eğrisi altında kalan alan (PR-AUC) değerini anlamlı düzeyde artırmaktadır. Tüm diyabet riski ve beta-hücre disfonksiyonu değerlendirmelerinde en yüksek PR-AUC değerine ulaşan model, farklı klinik veri setleri arasındaki transfer başarısında da öne çıkarak en güçlü rakip yöntemi 12 değerlendirmenin 11’inde 0.5 ile 8.6 PR-AUC puanlık aralıkta değişen oranlarda geride bırakmış ve %61.6 ile %90.0 arasında değişen mutlak PR-AUC skorları ortaya koymuştur. Ayrıca öğün sonrası glikoz tepkisi (PPGR) tahmininde en düşük ortalama mutlak hatayı (MAE) elde eden sistemin, çoklu gün gözlemlerinin birleştirilmesiyle birey düzeyindeki tahminleri güçlendirdiği ve etiketli verilerin kısıtlı olduğu az veriyle öğrenme (few-shot) senaryolarında yüksek adaptasyon başarısı sergilediği görülmektedir.
Bu çalışma, glikoz dinamiklerinin yavaş eğilimler, kısa vadeli sapmalar, sensör kaynaklı veri eksiklikleri ve günlük zamanlama gibi çok ölçekli yapısının açıkça modellenmesinin sürekli glikoz izleme temelli yaklaşımlara katkı sağlayabileceğini göstermektedir. Elde edilen temsil verileri; metabolik tahmin, veri transferi ve az veriyle öğrenme senaryolarında güçlü sonuçlar sunarken, araştırmacılar bir sonraki aşamada daha büyük ve daha çeşitli popülasyonlar üzerinde eğitim yapmayı ve GlucoFM’i bağımsız olarak işlenen 24 saatlik pencerelerin ötesine taşıyarak haftalar veya aylar boyunca ortaya çıkan eğilimleri yakalayabilecek çok günlük modellemeye genişletmeyi planlamaktadır.
Yazar: Elinsu Ak
Editör: Hazel Birgül
Referans: Metwally, A. A., Li, Z. GlucoFM: Foundation model for continuous glucose monitoring. Google Research (2026). https://research.google/blog/glucofm-foundation-model-for-continuous-glucose-monitoring/
-Bioinforange Bilimsel Haber Servisi-
Haber Yazıları, 20> Etki Faktörlü Q1 dergilerinde yayınlanan (listesi için tıklayınız)
bilimsel araştırmaların ekip arkadaşlarımız tarafından incelenip derlenmesi ile hazırlanmaktadır.
