Páncreas artificial multivariable: detección y mitigación de actividad física no anunciada y estrés psicológico agudo

El desarrollo de un páncreas artificial (AP) ha avanzado considerablemente en la última década. El objetivo de los sistemas AP es desarrollar un dispositivo que suministre insulina bajo demanda en respuesta a los niveles de glucosa en sangre de la misma manera que el propio páncreas. La primera generación de sistemas AP, el AP híbrido de circuito cerrado, recopila datos de dispositivos de monitoreo continuo de glucosa (CGM) y depende de las entradas manuales del usuario para mitigar los efectos de las comidas y las actividades físicas. El objetivo de esta propuesta es demostrar un páncreas artificial multivariable (mvAP) viable y funcionalmente integrado que abordará los desafíos relacionados con las comidas, la actividad física (AF) y el estrés psicológico agudo (APS) sin ninguna entrada manual para regular mejor los niveles de glucosa de las personas con diabetes. . El estrés psicológico agudo y muchas otras formas de actividad física además del ejercicio planificado pueden afectar los niveles de glucosa en sangre y dificultar el mantenimiento de la euglucemia en personas con diabetes mellitus tipo 1 (T1DM). Varios PA y APS afectan el metabolismo y la sensibilidad a la insulina de diferentes maneras. Por lo tanto, deben detectarse sus tipos, intensidades y duraciones, y su presencia individual y concurrente para determinar la administración óptima de insulina. El enfoque mvAP proporciona una tecnología bien integrada y fácil de usar con una carga mínima para el usuario y mitiga los efectos de los incentivos inesperados de PA y APS. El objetivo de esta propuesta es demostrar un mvAP viable y funcionalmente integrado que abordará los desafíos de comidas, AF y APS sin ninguna entrada manual para regular mejor los niveles de glucosa de las personas con DM1. Nuestra hipótesis es que un AP multivariable de nueva generación que incorpore la detección y determinación en tiempo real de las características de PA y APS y la mitigación de sus efectos mediante el control automático será más eficaz para mejorar el control de la glucosa en personas con DM1. Además, esta tecnología será más segura en comparación con los PA basados ​​exclusivamente en datos de CGM, al reducir el número y la duración de los eventos de hipoglucemia e hiperglucemia. Dichos sistemas mvAP solo pueden desarrollarse utilizando un enfoque multivariable sofisticado que utiliza información en tiempo real de CGM y variables fisiológicas obtenidas de dispositivos portátiles que se usan en la vida diaria. Se propone construir sobre este marco una tecnología mvAP completamente automatizada que mitigará los desafíos de comidas, PA y APS, incluidos los eventos inesperados y no planificados. Los objetivos específicos de la investigación propuesta son: Objetivo 1. Desarrollar los algoritmos y módulos mvAP que identifiquen diversos tipos de actividades físicas, episodios de estrés psicológico agudo, su presencia concurrente y sus características en tiempo real. Objetivo 2a: realizar estudios de circuito abierto en la clínica y en la vida libre para expandir los tipos e intensidades de incentivos de AF y APS, para enriquecer nuestra base de datos con datos recopilados durante las actividades de la vida diaria (solo o junto con APS), incluidos los espontáneos no planificados Eventos PA y APS. Objetivo 2b: extender nuestro simulador multivariable de variables fisiológicas de glucosa-insulina (mGIPsim) para estudios in silico de mvAP para simular inducciones de APS y sus efectos en los niveles de glucosa y las salidas de variables fisiológicas del simulador. Objetivo 3: realizar experimentos clínicos con mvAP de segunda generación en entornos clínicos y en la vida libre para evaluar el rendimiento de nuestro mvAP totalmente automatizado en funcionamiento de circuito cerrado. En este momento, se ha obtenido la aprobación del IRB para el Objetivo 1, 2a y 2b. El objetivo 3 se llevará a cabo en una fecha posterior. Los estudios clínicos se llevarán a cabo en la Facultad de Enfermería de la Universidad de Illinois en Chicago (UIC) y en el hogar de los sujetos. El protocolo incluirá 1 visita de cribado y 5 sesiones en el laboratorio. Los sujetos usarán un CGM y pulseras Empatica y Actigraph durante todo el estudio. Las actividades principales en cada reunión incluirán: (1) proyección; (2) estimación de la capacidad de ejercicio máxima a partir de pruebas de ejercicio submáximo (bicicleta y cinta rodante); (3) estimación de la fuerza máxima a partir de pruebas de fuerza submáxima; (4) sesiones submáximas de ejercicio aeróbico y de resistencia; (5) uso de la prueba de presión en frío evaluada socialmente; (6) simulación de conducción; (7) ejercicio de resistencia y actividades de la vida diaria con y sin estrés (p. ej., cálculos mentales, videojuegos); (8) uso de GoPro/Dash Cam durante la conducción (si corresponde) y cuestionarios. Estas actividades se incluirán en la visita 3, 4 y 5 según corresponda. Además, los sujetos realizarán actividades en el hogar que incluyen: tareas domésticas, bicicleta estacionaria (si está disponible); cinta de correr (si está disponible); caminando; y pesas livianas (si están disponibles) y un monitor de sueño (Z-Machine Insight+). Periódicamente, el asistente de investigación llamará al sujeto durante estos tiempos y le pedirá que realice actividades que le produzcan estrés mientras realiza la actividad. Las actividades que inducen estrés incluirán desafíos mentales como un cálculo matemático mientras se realiza la actividad. Los sujetos serán llamados a casa de 3 a 5 veces durante el estudio. El algoritmo totalmente automatizado se probará en un entorno doméstico. Una vez refinada la metodología, se obtendrá la aprobación de la Junta de Revisión Institucional (IRB) para el Objetivo 3.