継続的なグルコースモニタリングによる最適なメタボリックヘルス (CGM)

最適な代謝の健康と血糖コントロールを達成することは、糖尿病患者だけでなく、健康な個人、アスリート、エリート軍人、および感染症の予防と回復力にとっても共通の目標です. 現在、全体的な代謝の健康のマーカーとして遍在的に受け入れられている分離されたバイオマーカーはなく、ほとんどは分離されたスナップショット (単一時点) 分析に依存しており、継続的なクローズドループのバイオマーカーデータ評価ではありません。 グリコシル化ヘモグロビン (A1c) は、血糖調節異常の進行に寄与する血糖変動の限定的な特徴付けを提供します。 たとえば、新たな証拠は、心血管疾患 (CVD) に関連する独立した危険因子として、血糖変動の振幅と期間を関連付けています (Di Flaviani 2011, Monnier 2006)。 高血糖による内皮機能障害と酸化ストレスは、血糖変動が大きいほど大きくなります (Monnier 2006, Buscemi 2010)。 血糖変動は、持続的な高血糖よりも心血管系にとって有害で​​す (Nalysnyk 2010)。 日々の活動、水泳、運動、睡眠などのさまざまな条件下で、長期間にわたる継続的なバイオマーカーのモニタリングを可能にするテクノロジーはほとんどありません。 複数の証拠が、糖尿病集団と非糖尿病集団の急性および慢性の健康状態に対する血糖変動のモニタリングの予測的影響と価値を強く示唆しています (Rodriguez-Segade 2018, Zeevi 2015)。 したがって、血糖変動を減少させようとする治療アプローチに新たな関心が寄せられています。 この血糖調節異常の早期発見の可能性は、CGM を情報デバイスとして使用することの最も有益な効果である可能性が高く、特に定期的に他のバイオマーカーを測定する場合にはそうです。 リアルタイムの GCM 追跡血糖変動を通じて検出された差し迫った健康問題を認識している場合、人々はライフスタイルを変更する可能性があります。 米国のある大規模な研究 (Diabetes Prevention Program Researchグループ 2002)。 他の国際研究の長期追跡調査では、管理されたライフスタイル介入が終了してから 4 年後 (Tuomilehto 2001) と 14 年後 (Li 2008) に、糖尿病の発生率がそれぞれ 58% と 43% 減少したことを含め、同様に有意な結果が示されました。

代謝の健康状態には幅があることが知られており、糖尿病患者集団を対象とした長期研究では、心血管合併症を減らすという点で、ベースラインの高血糖を下げるよりも血糖変動を減らすことが重要であることが実証されています (Hall 2018)。 したがって、代謝意識の潜在的な利点は糖尿病集団を超えて広がるため、非糖尿病患者の代謝の健康を最適化できる介入を研究する科学的根拠が存在します。 ライフスタイルへの影響について厳密なフィードバックを提供できる新しい技術は、教育を改善し、生涯にわたる病気のリスクを減らしたいと考えている非糖尿病患者にとって価値のあるメカニズムとなる可能性があります。 そのような結果は長期研究ではまだ実証されていませんが、既存の研究では、代謝リスクのスクリーニングの改善 (Rodriguez-Segade 2018)、ライフスタイル介入の効果の明確な観察可能性 (Hall 2018、Brynes 2005、Freckmann 2007) など、有望な結果が明らかにされています。 、および非糖尿病集団における予防ツールとして使用するための最小リスク戦略の受け入れ (Liao 2018)。 糖尿病予防プログラム研究グループは、これらの傾向を逆転させるために対応の転換を求め、次のように述べています。 予防策としては証明されていませんが、血糖変動のモニタリングは、最悪の場合でも、問題を悪化させる可能性は低いです. しかし、それが広く普及したライフスタイル ツールになれば、改善された個人の代謝意識と教育を受けた行動の利点が、より大きな社会規模で複合的な効果をもたらす可能性があります。

したがって、改善された血糖モニタリング技術で代謝の健康を最適化できる介入を研究する科学的根拠が存在します (Danne 2017)。 糖尿病集団に加えて、正常で健康な集団が、安定した制御された血糖値の恩恵を受けることができ、ウェアラブル技術を含むフィードバックメカニズムを採用できることが明らかになりつつあります. したがって、CGM は、実質的に誰にとっても代謝の健康のバイオマーカーを改善する有望な方法である可能性があります。 さらに、最適な代謝の健康は、通常、行動の健康と認知の回復力と意思決定の改善に関連しています (Hadj-Abo 2020)。 したがって、血糖コントロールの最適化とモニタリングはメンタルヘルスに役立つ可能性があり、代謝ストレス下にある軍人や初期対応者にとって貴重なツールになる可能性があります. ソフトウェアおよびハードウェア技術の進歩は、血糖変動を測定、分析、予測するために開発されており、この動的バイオマーカーが代謝フィットネスとどのように相関するかについての洞察を提供します。 具体的には、CGM テクノロジーの新たな進歩により、閉ループ フィードバック システムを通じて行動を監視、予測、変更する可能性がもたらされます。 CGMデータを、代謝の健康状態（例：HbA1c、インスリンなど）および炎症（例： hsCRP、サイトカイン) および感情、認知、行動の評価とともに、実験的介入による CGM データのより堅牢な解釈とデコンボリューションが可能になる可能性があります。