Multivariabel kunstig bugspytkirtel: Opdagelse og afhjælpning af uanmeldt fysisk aktivitet og akut psykisk stress

Udviklingen af ​​en kunstig bugspytkirtel (AP) har opnået betydelige fremskridt i løbet af det sidste årti. Målet med AP-systemer er at udvikle en enhed, der giver insulin efter behov som reaktion på blodsukkerniveauer på samme måde som den egen bugspytkirtel. Den første generation af AP-systemer, den hybride closed-loop AP, indsamler data fra enheder til kontinuerlig glukoseovervågning (CGM) og er afhængig af manuelle brugerinput til at afbøde virkningerne af måltider og fysiske aktiviteter. Formålet med dette forslag er at demonstrere en levedygtig, funktionelt integreret multivariabel kunstig bugspytkirtel (mvAP), der vil adressere udfordringer med måltider, fysisk aktivitet (PA) og akut psykologisk stress (APS) uden nogen manuelle input for bedre at regulere glukoseniveauer hos personer med diabetes . Akut psykisk stress og mange andre former for PA udover planlagt træning kan påvirke blodsukkerniveauet og forårsage udfordringer med at opretholde euglykæmi for mennesker med type 1-diabetes mellitus (T1DM). Forskellige PA og APS påvirker stofskiftet og følsomheden over for insulin på forskellige måder. Derfor skal deres typer, intensiteter og varigheder og deres individuelle og samtidige tilstedeværelse detekteres for at bestemme den optimale insulinadministration. mvAP-tilgangen giver en velintegreret og brugervenlig teknologi med minimal byrde for brugeren og afbøder virkningerne af uventede PA- og APS-induceringer. Formålet med dette forslag er at demonstrere en levedygtig, funktionelt integreret mvAP, der vil løse måltids-, PA- og APS-udfordringer uden nogen manuelle input for bedre at regulere glukoseniveauer hos mennesker med T1DM. Vores hypotese er, at en ny generation af multivariabel AP, der inkorporerer realtidsdetektion og bestemmelse af egenskaberne ved PA og APS og afbødning af deres virkninger ved automatisk kontrol, vil være mere effektiv til at forbedre glukosekontrol hos mennesker med T1DM. Derudover vil denne teknologi være sikrere sammenlignet med AP'er udelukkende baseret på CGM-data ved at reducere antallet og varigheden af ​​hypoglykæmiske og hyperglykæmiske hændelser. Sådanne mvAP-systemer kan kun udvikles ved at bruge en sofistikeret multivariabel tilgang, der bruger realtidsinformation fra CGM'er og fysiologiske variabler opnået fra bærbare enheder, der bæres i frit levende hverdagsliv. Det foreslås at bygge på denne ramme en fuldt automatiseret mvAP-teknologi, der vil afbøde måltids-, PA- og APS-udfordringer, herunder uventede og uplanlagte hændelser. De specifikke mål for den foreslåede forskning er: Mål 1. At udvikle mvAP algoritmer og moduler, der identificerer forskellige typer fysiske aktiviteter, akutte psykologiske stressepisoder, deres samtidige tilstedeværelse og deres karakteristika i realtid. Mål 2a: At udføre open-loop undersøgelser i klinikken og i frit liv for at udvide typerne og intensiteterne af PA- og APS-tilskyndelser, for at berige vores database med data indsamlet under daglige aktiviteter (alene eller kombineret med APS), inklusive uplanlagte spontane PA og APS arrangementer. Mål 2b: At udvide vores multivariable glucose-insulin-fysiologiske variable simulator (mGIPsim) til in silico undersøgelser af mvAP til simulering af APS-induceringer og deres virkninger på glukoseniveauer og fysiologiske variable output fra simulatoren. Mål 3: At udføre kliniske eksperimenter med anden generation af mvAP i kliniske omgivelser og i frit liv for at vurdere ydeevnen af ​​vores fuldautomatiske mvAP i lukket sløjfe drift. På nuværende tidspunkt er IRB-godkendelse for mål 1, 2a og 2b opnået. Mål 3 vil blive gennemført på et senere tidspunkt. De kliniske studier vil finde sted på University of Illinois i Chicago (UIC)-College of Nursing og i forsøgspersonernes hjem. Protokollen vil omfatte 1 screeningsbesøg og 5 sessioner på laboratoriet. Forsøgspersonerne vil bære en CGM og både Empatica- og Actigraph-armbånd under hele undersøgelsen. De primære aktiviteter på hvert møde vil omfatte: (1) screening; (2) estimering af maksimal træningskapacitet fra sub-maksimale træningstests (cykel og løbebånd); (3) estimering af maksimal styrke fra sub-maksimale styrketests; (4) sub-maksimale anfald af aerob og modstandstræning; (5) brug af socialt evalueret koldtrykstest; (6) køresimulering; (7) modstandsøvelser og daglige aktiviteter med og uden stress (f.eks. mentale beregninger, videospil); (8) brug af GoPro/Dash Cam under kørsel (hvis det er relevant) og spørgeskemaer. Disse aktiviteter vil blive inkluderet i besøg 3, 4 og 5 efter behov. Derudover vil forsøgspersoner udføre aktiviteter derhjemme, herunder: husholdningsopgaver, stationær cykel (hvis tilgængelig); løbebånd (hvis tilgængeligt); gang; og lette vægte (hvis tilgængelig) og en søvnmonitor (Z-Machine Insight+). Med jævne mellemrum vil forskningsassistenten ringe til forsøgspersonen i disse tider og bede dem om at udføre stressfremkaldende aktiviteter, mens de udfører aktiviteten. De stressfremkaldende aktiviteter vil omfatte mentale udfordringer såsom en matematisk beregning, mens du udfører aktiviteten. Forsøgspersonerne vil blive kaldt hjemme 3-5 gange i løbet af undersøgelsen. Den fuldt automatiserede algoritme vil blive testet i hjemmet. Når metoden er forfinet, vil Institutional Review Board (IRB) godkendelse for mål 3 blive opnået.