Prevence těžké hypoglykémie pomocí hypo-Safe hypoglykemického alarmu

Téměř normalizace glykemické kontroly se stala zavedeným léčebným cílem u diabetu s cílem snížit riziko pozdních komplikací, jako je nefropatie, neuropatie, retinopatie a kardiovaskulární onemocnění (1). Frekvence inzulinem indukovaných hypoglykémií se však během intenzifikované inzulinové terapie několikanásobně zvyšuje (2;3) a hypoglykémie je nejčastější akutní komplikací inzulinem léčeného diabetu. Strach z hypoglykemie odrazuje diabetiky od snahy udržet přísnou glykemickou kontrolu, což následně vede ke zvýšené morbiditě a mortalitě související s diabetem (4;5). Příznaky hypoglykémie lze klasifikovat jako autonomní (varovné) příznaky způsobené uvolňováním katecholaminů a neuroglykopenické příznaky způsobené nedostatečným přísunem glukózy do mozku. Příznaky hypoglykemie mohou být v noci oslabeny (noční asymptomatická hypoglykemie) v důsledku poruchy glukózové kontraregulační odpovědi adrenalinem a glukagonem. Asi 25 % pacientů s diabetem 1. typu trpí nevědomostí v různé míře, která se zvyšuje s dlouhým trváním diabetu a přísnou glykemickou kontrolou (4;6;7).

Několik studií hodnotilo potenciální použití systému kontinuálního monitorování glukózy (CGMS) jako alarmů hypoglykémie, ale zatím neprokázaly snížení frekvence závažných hypoglykémií (8;9). Přestože se technologie neustále zdokonaluje, stále je spojena s řadou problémů (10). Technika je dosti nepřesná, zejména v nižším rozsahu měření glukózy, a pouze asi 33 % hypoglykemických příhod bylo detekováno ve větší klinické studii (11). Přesnost odečtu se sníží, když dojde k rychlým změnám glykémie (12). Mezi změnou glykémie a změnou v intersticiálním kompartmentu dochází k významnému a variabilnímu zpoždění v rozmezí 4–10 minut (13) a katétry jsou poměrně nákladné a musí být vyměňovány každých 72 hodin.

Signál EEG odráží funkční stav a metabolismus mozku. Mozek je téměř zcela závislý na nepřetržitém přísunu glukózy, a když je hladina glukózy nižší než metabolické požadavky mozku, jeho funkce se zhoršuje. Neuroglykopenická hypoglykémie u diabetiků léčených inzulínem je spojena s charakteristickými změnami na EEG s poklesem aktivity alfa a zvýšením aktivity delta a theta (14–17). Tyto změny jsou jasně patrné při hladině glukózy v krvi ~2,0 mmol/l (14;15), která předcházela rozvoji těžké kognitivní dysfunkce (18). Nedávno jsme prokázali, že změny EEG spojené s hypoglykémií lze zaznamenat ze subkutánně umístěných elektrod pomocí automatizovaného matematického algoritmu založeného na nelineární spektrální analýze a že změny EEG nad předem definovaným prahem lze prokázat více než 10 minut před rozvojem závažných hypoglykémie u většiny pacientů (19). Zjistili jsme velmi nízkou míru falešných poplachů a žádné nežádoucí reakce související s implantací elektrod. Následně jsme provedli řadu studií s alarmy v reálném čase u pacientů s diabetem 1. typu vystavených hypoglykémii vyvolané inzulínem. V těchto studiích byli pacienti instruováni, aby požili sacharidy, když zaslechli zvuk alarmu. Ve třech ze čtyř případů to pacienti byli schopni, zatímco čtvrtý pacient jídlo spontánně nepožil, ačkoli byl plně při vědomí a hypoglykemie klinicky neovlivnil. Tato zjištění jsou příslibem, že alarm, který se spustí v době změn EEG, může pacientům pomoci vyhnout se těžké hypoglykémii požitím sacharidů.

Pro klinickou použitelnost by měl být přístroj schopen rozlišit změny EEG vyvolané hypoglykémií od hluku, artefaktů a fyziologických variací v EEG, včetně nízkofrekvenčních vln pozorovaných během spánku, s vysokou citlivostí a specifičností pomocí matematického algoritmu, který klasifikuje EEG ve skutečném -čas. Mezi změnami EEG vyvolanými hypoglykémií a těžkými kognitivními poruchami by mělo existovat „časové okno“. Zařízení by mělo být plně kompatibilní s běžnými každodenními aktivitami. Zařízení by tedy mělo být malé, plně biokompatibilní a implantovatelné a monitorovací a procesní jednotka by měla být malá a mít dostatečnou baterii.

Toto je první větší studie testující klinickou použitelnost alarmu hypoglykémie na základě analýzy EEG signálů v reálném čase.