1 型糖尿病の青年における完全に自動化された閉ループ制御 (RocketAP)

1 型糖尿病 (T1D) の青少年の間で血糖 (BG) コントロールを維持することは、間違いなく、T1D の分野全体で最大の課題です。 この貧弱なコントロールの理由の 1 つは、食事ボーラスの欠落に関連しており、青年の 65% が週に 1 回以上影響を受けており、38% がボーラスの少なくとも 15% を失っています。 週に 4 回のボーラス投与を行わない青少年は、HbA1c が 1% 上昇します。 人工膵臓 (AP) の出現により、HbA1c の安全な低下が期待されますが、研究チームは以前、AP が逃した食事のインスリンを部分的に補うだけであることを発見しました。昼寝。 このプロセスを自動化する 1 つの方法は、自動インスリン プライミング (このようなインスリン投与の安全な状況を予測する継続的なグルコース モニター状態に基づく) と、一般的なグルコース速度を再構築 (推定) できる閉ループ コントローラーとの間で、食事中の投与の責任を共有することです。予告なしの食事からの外観の。 研究チームは、このようなインスリン プライミング スキーマを開発し、堅牢なモデル予測コントローラー バージニア大学 AP システム (RocketAP と呼ばれる) の新しいバージョンに統合しました。

現在の研究では、研究者はこの新しい AP システムを 2 つの構成でテストしています: ハイブリッドと完全に自動化された、最大 20 人の若者の間で。 主な結果は、新しいシステムが炭水化物 (CHO) アナウンスメントの非存在下で食後 BG をどの程度うまく制御するかを評価する際の有効性の 1 つになりますが、同じ状況ではありますが、UVa および UVa で設計された Control-IQ 閉ループ アルゴリズムを使用します。同じモジュラー アーキテクチャと安全システムを使用しますが、インスリン プライミングがなく、高度ではないモデルベースのコントローラーを使用します。 RocketAP での CHO アナウンスと Control-IQ での CHO アナウンスの BG コントロールについて、さらに比較を行います。 青少年は、それぞれのバージニア大学の AP システム (ランダムな順序で RocketAP と Control-IQ、どちらも DiAs プラットフォーム、MAF 2109 に実装されています) で開始され、2 つのプラットフォームのそれぞれで 2 つのディナーのコースが続きます。 CHOは通常どおりアナウンスされ、アナウンスが行われない2日目。

調査チームは、完全自動モードでの RocketAP のパフォーマンスは、ハイブリッドと完全自動 Control-IQ の中間にあるという仮説を立てています。 やがて、これは、食事の通知を逃した青年の間でBGコントロールを改善する機会を提供するかもしれません.