Introducción: La diabetes mellitus es un grupo de enfermedades metabólicas que comprometen el metabolismo de carbohidratos, lípidos y proteínas. Se caracteriza por hiperglucemia persistente, como resultado de defectos en la secreción de insulina, la acción o combinación de ambos. Hay dos tipos principales de diabetes mellitus (DBT): tipo 1 (dependiente de insulina) y tipo 2 (no insulinodependiente). Las complicaciones de la DBT se pueden agrupar como agudas y crónicas (neuropatía diabética, microangiopatía y macroangiopatía) con compromiso principalmente sobre el aparato cardiovascular, los riñones y los ojos. Se presenta como una epidemia mundial relacionada con el rápido aumento del sobrepeso y la obesidad, favorecidos por la alimentación inadecuada, el sedentarismo y la actividad física insuficiente (“transición epidemiológica”), sumado al crecimiento y envejecimiento de la población a nivel global. Uno de los pilares fundamentales para prevenir las complicaciones asociadas a la DBT es el control glucémico. El auto-monitoreo de la glucosa en sangre (GS) es una de las estrategias principales para contribuir al control glucémico. El estricto control de la glucosa lleva a una sustancial disminución de las complicaciones a largo plazo de acuerdo a resultado de varios estudios. En la actualidad, los métodos disponibles para el monitoreo de la glucosa en sangre son invasivos, dolorosos y proveen sólo información periódica, además de representar un costo elevado por el valor de las tiras reactivas. Las ventajas para el paciente de estrategias no dolorosas y de bajo costo han hecho que el campo de la investigación en dispositivos no invasivos haya crecido en las últimas décadas rápidamente. Existen estudios experimentales que han demostrado que los cambios en la concentración de D-glucosa provocan cambios en las propiedades eléctricas de la membrana de los eritrocitos. Se ha estudiado que las variaciones en la concentración de glucosa causan cambios en las propiedades electromagnéticas de la sangre, específicamente en su permitividad.  Estas variaciones de concentraciones de glucosa pueden ser detectadas por un sensor de microondas, ya que su respuesta de frecuencia puede estar asociada con las propiedades dieléctricas de los materiales que interactúan con él.  Con estos fundamentos teóricos se desarrolló la tecnología de GlucoAr que se pone a prueba en este trabajo. El objetivo de esta investigación  fue evaluar el funcionamiento del GlucoAr en la estimación de glucemia plasmática comparado con el patrón de referencia (glucemia plasmática medida por método enzimático) en adultos sanos.

Métodos: Se realizó un estudio de corte transversal en voluntarios aparentemente sanos (sin diabetes) en los que se realizaron mediciones pareadas de glucemia plasmática y frecuencia de resonancia con el GlucoAr luego de una prueba de tolerancia oral en cinco momentos separados por 15 minutos (basal T0, T1, T2, T3, T4). Se analizaron los resultados de manera descriptiva para cada sujeto y para toda la población de manera “naive” y considerando el agrupamiento natural en cada sujeto y en cada tiempo.

Resultados: Se incluyeron 35 sujetos aparentemente sanos (sin diabetes). Se utilizó el valor del coeficiente de correlación individual como medida de resumen. La mediana del coeficiente de Pearson fue -0,532  . En el análisis de datos longitudinales el panel de datos estaba fuertemente balanceado, 100% (n=35) de los pacientes tenían las 5 mediciones. La media de Frecuencia fue 1981,44 MHz  con un desvío estándar global en conjunto 42,3 MHz; desvío estándar entre sujetos de 41, 31 MHz y un desvío estándar intra-sujetos de 11 MHz. Se exploró la distribución de Frecuencia cruda, transformada y estandarizada con un gráfico de dispersión en función del tiempo y gráfico de spaghetti en función del tiempo Se exploraron las correlaciones gráficamente entre Frecuencia (cruda, estandarizada y transformada) en los diferentes tiempos con gráficos de dispersión.  Los coeficientes ajustados por sexo, versión de Resonador,  hemoglobina, proteína totales, colesterol, TAS, TAD,  FC,  IMC y  Edad  del modelo de efectos mixtos de Frecuencia-Glucemia (crudas, estandarizadas y transformadas) fueron -0,18 (IC95%-0,26- -0,009; p<0,001); -0,103 (IC95% -0,158- -0,048; p<0,001) y -0,133 (IC95% -0,03-0,22; p=0,05), respectivamente.

Conclusión: La correlación entre las mediciones de frecuencia de un medidor no invasivo de glucosa por microondas de radiofrecuencia  (GlucoAr) y la glucosa plasmática en sujetos sanos (sin diabetes) luego de un desafío con altas dosis de glucosa (PTO) no pudo ser evaluada para la población global del estudio. La correlación para cada sujeto fue moderada-alta y con sentido negativo como ha sido reportado por otros autores. Cuando se consideró el agrupamiento natural de las mediciones en cada sujeto y en cada momento en el tiempo de la PTO  mediante un análisis de datos longitudinales pudimos verificar la asociación entre los valores de frecuencia y glucemia plasmática. Es importante considerar la variabilidad en cada sujeto, de manera que se requiere de una calibración individual. La precisión de las estimaciones mejoraría con mayor número de determinaciones por individuo y sería deseable tener un espectro más amplio de valores de glucemia plasmática para lo cual en líneas futuras deberían incluirse sujetos diabéticos y con mayor número de mediciones por individuo.