Автоматизовані системи доставки інсуліну (AID) для людей із цукровим діабетом 1 типу (СД1) недостатньо враховують фактори, окрім споживання вуглеводів, що значно ускладнює ефективне регулювання рівня глюкози в крові.
Цукровий діабет 1 типу — це хронічне захворювання, за якого організм не здатний виробляти достатню кількість інсуліну, гормону, що регулює рівень цукру в крові. Основною терапією є введення інсуліну, яке здійснюється ін’єкційно або за допомогою помп. Відомо, що дози інсуліну підбираються відповідно до споживання вуглеводів, однак інші фактори, такі як фізична активність, гормональні коливання, стрес та навіть час доби, також суттєво впливають на рівень глюкози. Дослідження, проведене Університетом Брістоля, виявило, що ці фактори часто спричиняють непередбачувані зміни в потребі інсуліну, що ускладнює контроль за рівнем глікемії навіть із використанням сучасних AID-систем, таких як OpenAPS.
Результати дослідження, опублікованого в журналі JMIRx Med, показали, що моделі змін потреби в інсуліні серед пацієнтів значно варіюються, навіть у межах однорідної групи учасників. Провідний автор, Ізабелла Деген, наголошує, що існуючі AID-системи покладаються здебільшого на інформацію про споживані вуглеводи та базові рівні інсуліну, ігноруючи інші важливі фактори, через що вони змушені реагувати обережно, щоб уникнути різких коливань рівня глюкози. Такий підхід може призводити до гіперглікемії (підвищеного рівня цукру) чи гіпоглікемії (зниженого рівня), особливо за умов впливу маловивчених чинників.
Дослідники підкреслюють, що регуляція глікемії потребує індивідуального підходу, враховуючи різноманітність моделей потреби в інсуліні. Відзначається, що для більш ефективного керування рівнем глюкози необхідно впроваджувати методи, які дозволяють систематично вимірювати та кількісно оцінювати вплив таких факторів, як фізичні навантаження, гормональні коливання чи стрес. Це дозволить не лише покращити точність прогнозування рівня глюкози, але й забезпечить більш персоналізоване дозування інсуліну.
Команда дослідників зараз працює над створенням інноваційних методів аналізу медичних даних, які дозволять ефективніше обробляти складні часові ряди із нерегулярною вибіркою даних та заповнювати прогалини у вимірюваннях. Їхня мета — розробити алгоритми, здатні виявляти приховані закономірності та причинно-наслідкові зв’язки між різноманітними факторами, що впливають на рівень глюкози. Для цього вчені планують використовувати машинне навчання та методи кластеризації багатовимірних даних.
Щоб досягти прогресу в цьому напрямку, команда шукає відкриті довгострокові набори даних про пацієнтів із СД1, які використовують AID-системи, та готова до співпраці з фахівцями з аналізу часових рядів і штучного інтелекту. Вони прагнуть адаптувати ці інструменти до персоналізованої медицини, яка стане основою інновацій у лікуванні діабету. Ізабелла Деген резюмує, що лікування СД1 значно складніше, ніж просто підрахунок вуглеводів, і майбутні дослідження повинні зосереджуватися на маловивчених факторах, які впливають на потребу в інсуліні.
Важливо! Статистична інформація, представлена в медичних статтях, відображає загальні тенденції та не враховують особливості кожної окремої людини Індивідуальні обставини можуть суттєво відрізнятися. Завжди консультуйтеся з лікарем для прийняття персоналізованих рішень щодо свого здоров’я.
