Dirbtinė kasa 2.0: ko dar negali automatinės insulino tiekimo sistemos – ir kaip tai ištaisyti

„Diabetes Technology & Therapeutics“ paskelbė tarptautinės inžinierių ir klinikų grupės apžvalgą apie spragas, trukdančias automatinėms insulino tiekimo sistemoms (AID) tapti tikrai „visiškai uždaru ciklu“. Autoriai sąžiningai teigia, kad dabartiniai prietaisai mažina HbA1c, gerina gyvenimo kokybę ir saugiau valdo cukrų, tačiau jie geriausiai veikia naktį, o dieną reikalauja, kad naudotojas deklaruotų valgius ir fizinį aktyvumą, kad būtų išvengta hiper- ir hipoglikemijos. Be to, daugelis sistemų dar nėra sukurtos nėščioms moterims ir pagyvenusiems žmonėms. Apžvalgoje pateikiami naujų algoritmų, kurie automatiškai atpažįsta maistą ir fizinį krūvį, rezultatai ir ankstyvieji duomenys apie AID naudojimą „sudėtingose“ grupėse. Pagrindinė išvada: kitas evoliucijos etapas yra dirbtinis intelektas ir adaptyvus valdymas, įskaitant daugiahormonines konfigūracijas (insulinas ± gliukagonas).

Tyrimo kontekstas

Automatinės insulino tiekimo sistemos (AID) – tai nuolatinio gliukozės kiekio kraujyje matuoklio (CGM), insulino pompos ir valdymo algoritmo, kuris realiuoju laiku reguliuoja insulino tiekimą, derinys. Pastaraisiais metais „hibridinės“ grandinės žymiai sumažino HbA1c, pailgino laiką, išlikantį diapazone, ir sumažino naktinę hipoglikemiją žmonėms, sergantiems 1 tipo diabetu. Tačiau „visiškas autopilotas“ dar neprieinamas: dienos metu, kai gliukozės kiekį nuolat veikia maistas, stresas ir judėjimas, daugumai sistemų vis dar reikia rankiniu būdu įvesti angliavandenių ir įspėti apie aktyvumą – kitaip algoritmas negali kompensuoti greitų cukraus kiekio šuolių.

Klinikinė praktika atskleidė ir kitų spragų. Algoritmai geriausiai veikia miego metu, kai medžiagų apykaita yra stabilesnė, tačiau Achilo kulnu lieka postprandialiniai pikai, fizinis krūvis ir boluso vėlavimai. Kai kurios sistemos dar nėra pritaikytos nėščioms moterims (skirtingi glikemijos tikslai, didelė klaidų kaina) ir vyresnio amžiaus žmonėms (polimorbidiškumas, padidėjusi hipoglikemijos rizika), kur reikalingi pritaikyti saugos režimai ir sąsajos, mažinančios kognityvinį krūvį.

Techniškai kitas žingsnis – sumažinti „žmogiškąjį faktorių“. Šiuo tikslu kuriami algoritmai, skirti automatiškai atpažinti maisto suvartojimą ir fizinį aktyvumą, remiantis nuolatinio gliukozės stebėjimo (CGM) modeliais ir nešiojamais jutikliais; kaip „draudimas“ nuo hipoglikemijos testuojamos daugiahormoninės grandinės (insulinas ± gliukagonas); diegiami adaptyvūs / dirbtinio intelekto modeliai, kurie prisitaiko prie individualių vartotojo ritmų ir dienos aplinkybių. Tuo pačiu metu pramonei reikalingi sąveikumo ir kibernetinio saugumo standartai, kad sistemos būtų atnaujinamos „belaidžiu būdu“, o duomenys būtų saugiai keičiami tarp įrenginių ir klinikų.

Galiausiai, svarbi ne tik cukraus kiekio kontrolė, bet ir gyvenimo patogumas: mažiau nerimo ir fizinių veiksmų, stabilus miegas, technologijų prieinamumas žmonėms, turintiems skirtingą skaitmeninių įgūdžių ir pajamų lygį. Todėl „dirbtinė kasa 2.0“ yra ne tik „greitesnis“ algoritmas, bet ir ekosistema, kuri vienodai patikimai veikia dieną ir naktį, reikalauja minimalių intervencijų ir apima plačias pacientų grupes.

Kodėl tai svarbu?

Automatinės grandinės yra vienas iš didžiausių pastarųjų dešimtmečių diabetologijos proveržių, o jų indėlis oficialiai atsispindi šiuolaikiniuose diabeto valdymo standartuose. Tačiau „visiška autonomija“ vis dar nepasiekiama: vartotojas vis dar įveda angliavandenius „rankiniu būdu“, o gyvenant aktyvų gyvenimo būdą, algoritmai dažnai vėluoja. Apžvalgoje susisteminama, kur reikia judėti, kad AID taptų prieinamesni ir išmanesni – ir tiems, kurie yra nėščios, vyresni nei 65 metų, sportuoja arba tiesiog negali skaičiuoti angliavandenių kas kelias valandas.

Ką AID gali padaryti dabar – ir kur stringa pažanga

Šiandieninės hibridinės „kasos“ puikiai palaiko laiką diapazone (TIR) ir sumažina laiką žemiau diapazono (TBR), ypač miego metu. Tačiau dienos metu susiduriant su „iššūkiais“ – maistu, stresu, treniruotėmis – išryškėja silpnosios vietos:

• Būtina pranešti apie maistą/mankštą. Be jų grandinė neturi laiko „pagauti“ po valgio atsirandančio antplūdžio ar išvengti hipoglikemijos po fizinio krūvio.
• Ribotas „civilinis“ tinkamumas. Nemažai sistemų nėra skirtos nėščioms moterims ir pagyvenusiems žmonėms, nes jų tikslai ir rizika skiriasi.
• Dienos nestabilumas. Prietaisai veiksmingiausi naktį; gliukozės kiekis labiau svyruoja dienos metu.
• „Žmogiškasis faktorius“ – angliavandenių skaičiavimas ir rankiniai veiksmai yra varginantys, todėl sunku laikytis nurodymų – tai pabrėžia klinikinės apžvalgos ir praktika.

Ką siūlo apžvalgos autoriai

Tyrėjai atkreipia dėmesį į sritis, kuriose pastaraisiais metais atsirado daug žadančių rezultatų ir kuriose reikia pastangų:

• Automatinis maisto ir aktyvumo atpažinimas. Algoritmai, kurie gali be vartotojo įvedimo įvertinti maisto suvartojimo / fizinio krūvio faktą ir mastą bei atitinkamai dozuoti insuliną.
• Daugiahormoninės grandinės. Gliukagono, kaip „apsauginio pedalo“ nuo hipoglikemijos, pridėjimas yra atskira vystymosi šaka.
• Naujos tikslinės grupės. Tyrimai su vyresnio amžiaus žmonėmis ir nėštumo metu, pritaikant tikslus ir apsaugos barjerus.
• Dirbtinis intelektas ir adaptyvus valdymas: suasmeninti modeliai, kurie „mokosi“ iš kasdienių duomenų, pašalina dalį rankinio darbo ir supaprastina prieigą prie technologijos.

Kur ieškoti kūrėjų ir reguliuotojų

Kad AID būtų prieinamas visiems, be algoritmų, turėsime spręsti ir „sistemines“ problemas:

• Sąveikumas ir atnaujinamumas. Duomenų mainų standartai ir saugūs nuotoliniai programinės įrangos atnaujinimai.
• „Realaus gyvenimo“ naudos rodikliai. Be HbA1c – TIR/TBR, budrumo našta, nakties miegas, naudotojo kognityvinis krūvis.
• Prieiga ir teisingumas: supaprastinti sąsają ir atpiginti sistemas, kad AID galėtų naudotis ir tie, kurie jų šiandien nenaudoja.
• Kibernetinis saugumas ir privatumas. Ypač atsižvelgiant į vis išmanesnius ir tinklu jungiamus įrenginius.

Ką tai reiškia sergantiems diabetu – dabar

Net ir nebūdami „visiškai autonomiški“, šiuolaikiniai pagalbiniai prietaisai (AID) jau teikia naudos cukraus kiekio kraujyje ir saugumo požiūriu – tai patvirtina atsitiktinių imčių ir stebėjimo tyrimai. Jei šiandien naudojate kontūrą, pagrindinis „gyvenimo triukas“ yra didelis įsitraukimas (laiku pateikiami pranešimai apie maistą / apkrovą, jutiklio įkrovimas / ryšys, teisingas tikslų nustatymas). Tiems, kurie tik svarsto apie AID, apžvalga pateikia aiškų vektorių: ateinančiose kartose įrenginiams reikės mažiau rankinių veiksmų ir jie geriau susidoros su diena, o ne tik su naktimi.

Kur ribos ir kas toliau?

Tai apžvalga – ji nepakeičia klinikinių tyrimų, tačiau nustato darbotvarkę: kontūrų intelektualizavimą ir indikacijų išplėtimą. Jau vyksta namų sistemų, kurios nepriklausomai dozuoja pagal maistą ir apkrovą, tyrimai; lygiagrečiai kuriami daugiahormoniniai sprendimai. Kitas žingsnis – daugiacentriai tyrimai su vyresnio amžiaus žmonėmis, nėščiomis moterimis, žmonėmis, kurių grafikas „nenuspėjamas“, taip pat darbas prieinamumo ir įgyvendinimo srityse.

Trumpas apgaulės lapas: kas trukdo „pilnam ciklui“ ir kas jį priartins

Tai trukdo:

• poreikis rankiniu būdu įvesti angliavandenių ir aktyvumo deklaracijas;
• sumažėjęs stabilumas dienos metu (maistas, sportas, stresas);
• kai kuriose sistemose trūksta nėštumo ir pagyvenusių žmonių režimų.

Apytikslis:

• automatinis maisto/krovinio aptikimas ir adaptyvūs algoritmai;
• daugiahormoninės grandinės (insulinas ± gliukagonas);
• vieningi duomenų standartai, saugumas, prieinamumas.

Išvada

Apžvalgoje aiškiai suformuluotas dirbtinės kasos „2.0 versijos“ tikslas: iki minimumo sumažinti naudotojo vaidmenį, užtikrinti, kad grandinės veiktų vienodai patikimai dieną ir naktį, ir atverti prieigą tiems, kurie šiuo metu yra likę nuošalyje – įskaitant nėščias moteris ir pagyvenusius žmones. Kelias į tai veda per dirbtinio intelekto algoritmus, adaptyvų valdymą ir daugiahormonines schemas – ir jau yra pradinių rezultatų, rodančių, kad tai realu. Dabar klinikiniai tyrimai ir inžinieriai turi paversti šias idėjas patikimais prietaisais „visiems ir kiekvieną dieną“.

Tyrimo šaltinis: Jacobs PG ir kt. Tyrimų spragos, iššūkiai ir galimybės automatizuotose insulino tiekimo sistemose. „Diabetes Technology & Therapeutics“ 27(S3):S60–S71. https://doi.org/10.1089/dia.2025.0129