SAP のインスリン感受性推定用の新しいウィザード: T1D 青年を対象としたランダム化対照試験

インスリン感受性 (IS) を評価する新しい方法が、パドバ大学の PI と彼のグループによって提案され、研究されました。 「SISP」と名付けられた新しいインスリン感受性指数は、インスリン ポンプと継続的グルコース モニタリング (CGM) のアップロードから得られたデータから計算されます。 SISP の効率は、バージニア大学/パドバ T1D シミュレーターを使用し、患者ごとに最適化された炭水化物比 (CR) (20% 増加または減少) と最適な CR を使用して 1 回の食事のシナリオを模倣することにより、インシリコでテストされました。 すべてのシミュレーションにおいて、提案された方法で計算された最適な CR の使用により、全体的な血糖コントロールが改善されました。 この目的で使用されるシミュレーター (S2013) は検証されており、閉ループ アルゴリズムを含むインスリン治療の前臨床試験の代替品として FDA によって承認されています。 これは、一般的な実際の糖尿病集団の生物学的変動を表す 100 人のインシリコ患者からのデータで構成されています。 したがって、インシリコ解析に基づいて調整されたアルゴリズムは、現実の環境でも安全に実装できます。

SAP データから SISP を推定し、CR を最適化する方法は、現在臨床試験で使用されているいくつかの閉ループ アルゴリズムが、事前にプログラムされたオープンループインスリン療法。

個別化された SISP が計算されると、インシリコでテストされたアルゴリズムを使用して CR をカスタマイズし、個別化された CR (CRIND) を決定することができます。

その結果、CRIND は外来患者の設定で安全にテストでき、よく説明された自己学習アプローチを使用して実行ごとのフレームワークで調整できます。後者では、自己学習を使用して CGM データに基づいてインスリン療法の漸増が可能になります。アルゴリズムは前述したとおりです。

• フェーズ 1:「制御期間」。 このフェーズは制御フレーム時間を表し、この期間中、患者は登録後、スクリーニング訪問時に記録されたパラメータに従って CR および補正係数を調整せずに SAP を使用します。 このフェーズは CGM データを記録することを目的としており、研究の対照期間となります。 3週間続きます。
• フェーズ 2:「構築期間」 このフェーズは、提案されたアルゴリズムに従って各被験者の特定の特徴に合わせてインスリン ポンプ パラメーターをカスタマイズするための適切な量のデータを取得することを目的としています。 これは、3 つの標準化された食事 (図 2) と慣らしフェーズで構成されます。

被験者は、T1D 小児患者の IS アルゴリズムを調整するために使用されるパラメーターを決定するために、1:1 の比率で 2 つの異なる食前インスリン CR グループにランダムに割り当てられます。 CR の食前ボーラス投与後の食後血糖パターン、CR 20% 増加、CR 20% 減少は、特定の T1D 患者集団向けにアルゴリズムをカスタマイズするために必要な検証済みパラメーターであるため、被験者は 2 つの異なる CR でチャレンジされます。 、ランダム化に応じて、アルゴリズムを微調整するために十分なデータを収集します。

各被験者は 3 回の食事研究を行います。

グループ 1. 食事 1: CR が 20% 増加。食事2：CRホーム。食事 3: CR を個別化したグループ 2。食事 1: CR が 20% 減少。食事2：CRホーム。食事 3:CR 個別

• 最初の食事の前に、被験者は、1:1 の比率で修正食前ボーラス (20% の増加または減少、CR+/-20%) を受けるようにランダムに割り当てられます。 ホーム CR (CRHOME) のこの変更により、CRHOME の精度と誤差を推定し、説明したアルゴリズム ((21) 以下) に従って最適化された CR (CRIND) を計算できるようになります。 後者は、自宅での 3 番目の食事として両方のグループでテストされます。
• 3 回の食事の後には、介入フェーズで使用されるアルゴリズム計算を実行するための最小限の CGM データを収集するために必要な 7 日間の慣らし期間が続きます。 この期間中、被験者は標準的な食事の後に得られた CRIND を採用します。
• フェーズ 3:「介入期間」。 この段階は、「ru​​n-to-run」アプローチに従って CR と基礎レートを定期的に調整する自宅ベースの研究によって、食後高血糖の緩和に対する CRIND の有効性をテストすることを目的としています。 これは、CGM の食後血糖パターンと食前のインスリンボーラスに基づいてインスリンレジメン (基礎レートと CRIND) を調整する自己学習アルゴリズムメソッドで構成されています。

被験者は、個別のインスリン基礎速度 (BasalR2R) とともに、慣らし運転期間から得られた個別の ISR2R および CRR2R に従って調整された SAP を使用します。 実行から実行までの期間中、被験者は過去 7 日間のデータ分析に基づく実行から実行のアルゴリズムに基づいて毎週修正されたパラメーターを受け取ります。 3週間続きます。