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Pancreas artificiale: modello predice i livelli di glucosio nel sangue 30 minuti prima

Pancreas artificialeUn modello matematico creato dai ricercatori della Penn State può predire con oltre il 90 per cento di accuratezza i livelli di glucosio nel sangue delle persone con diabete di tipo 1 fino a 30 minuti prima dei cambiamenti imminenti nei loro livelli di glicemia con notevole anticipo e permettendo di adottare azioni preventive .

“Molte persone con diabete di tipo 1 utilizzano il monitoraggio continuo del glucosio , che viene esaminato dal liquido sotto la pelle , ” ha dichiarato Peter Molenaar , Professore di Scienze dello Sviluppo Umano. «Ma i livelli di glucosio prelevati dal liquido interstiziale sottocutaneo hanno un ritardo di 8 – 15 minuti rispetto al dato plasmatico sul valore finale della glicemia, ciò può essere particolarmente problematico durante il sonno . I diabetici possono diventare  ipoglicemici prima che l’allarme venga lanciato dal monitor del sensore.”

Secondo Molenaar , i livelli di glucosio nel sangue di una persona fluttuano in risposta alla sua dose di insulina , l’assunzione di pasti , attività fisica e stato emotivo . Gran parte di queste fluttuazioni sono soggettive.

” Negli ultimi dieci anni , sono stati fatti molti progressi nello sviluppo del ‘ pancreas artificiale  meccanico’, che sarebbe un sistema di insulino- consegna automatico, indossabile e impiantabile  costituito da un monitor continuo del glucosio , una pompa di insulina ed un algoritmo di controllo a chiusura del ciclo tra il rilevamento del glucosio e la somministrazione di insulina “, ha detto . ” Ma la creazione di un pancreas artificiale che fornisce la giusta quantità di insulina al momento giusto è una sfida , perché è difficile creare un algoritmo di controllo in grado di gestire la variabilità tra gli individui .  Il nostro nuovo modello è in grado di catturare questa variabilità . Predice i livelli di glucosio nel sangue degli individui in base alla dose di insulina e l’assunzione del pasto.”

I ricercatori hanno creato un modello variabile nel tempo stimato dalla tecnica di filtraggio estesa di Kalman . Questo modello rappresenta  le modifiche che variano nel tempo nella cinetica del glucosio a causa dell’insulina e assunzione di pasto.

Il team ha testato la precisione del suo modello utilizzando un simulatore UVA / Padova FDA provato con 30 pazienti virtuali e cinque pazienti che vivono con diabete di tipo 1 . I risultati sono apparsi online questa settimana sul Journal of Diabetes Science and Technology .

“Abbiamo imparato che le dipendenze dinamiche di glucosio nel sangue la dose di insulina e l’assunzione di pasti variano notevolmente nel tempo all’interno di ogni paziente e tra i pazienti “, ha detto Qian Wang , professore di ingegneria meccanica . “L’alta fedeltà nella previsione del nostro modello su intervalli di 30 minuti consente l’ esecuzione di un controllo ottimale della dose di insulina ad azione rapida in tempo reale perché l’avvio dell’azione di insulina ha un ritardo di meno di 30 minuti . Il nostro approccio supera approcci standard perché tutti i nostri parametri di modello sono stimati in tempo reale. La configurazione del nostro modello di stimatore ricorsivo e il controller ottimale costituirà un efficace pancreas artificiale “.

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