Wielozmienna sztuczna trzustka: wykrywanie i łagodzenie niezapowiedzianej aktywności fizycznej i ostrego stresu psychicznego

Rozwój sztucznej trzustki (AP) poczynił znaczne postępy w ciągu ostatniej dekady. Celem systemów AP jest opracowanie urządzenia, które będzie dostarczać insulinę na żądanie w odpowiedzi na poziom glukozy we krwi w taki sam sposób, jak własna trzustka. Pierwsza generacja systemów AP, hybrydowy AP z zamkniętą pętlą, zbiera dane z urządzeń do ciągłego monitorowania glikemii (CGM) i opiera się na ręcznych danych wprowadzonych przez użytkownika w celu złagodzenia skutków posiłków i aktywności fizycznej. Celem tej propozycji jest zademonstrowanie realnej, funkcjonalnie zintegrowanej wielowymiarowej sztucznej trzustki (mvAP), która poradzi sobie z wyzwaniami związanymi z posiłkiem, aktywnością fizyczną (PA) i ostrym stresem psychicznym (APS) bez żadnych ręcznych danych wejściowych, aby lepiej regulować poziom glukozy u osób z cukrzycą . Ostry stres psychiczny i wiele innych form PA poza zaplanowanymi ćwiczeniami może wpływać na poziom glukozy we krwi i powodować trudności w utrzymaniu euglikemii u osób z cukrzycą typu 1 (T1DM). Różne PA i APS w różny sposób wpływają na metabolizm i wrażliwość na insulinę. Dlatego ich rodzaje, intensywność i czas trwania, a także ich indywidualna i jednoczesna obecność muszą być wykrywane w celu określenia optymalnego podawania insuliny. Podejście mvAP zapewnia dobrze zintegrowaną i przyjazną dla użytkownika technologię przy minimalnym obciążeniu użytkownika i łagodzi skutki nieoczekiwanych bodźców PA i APS. Celem tej propozycji jest zademonstrowanie wykonalnego, funkcjonalnie zintegrowanego mvAP, który poradzi sobie z wyzwaniami związanymi z posiłkami, PA i APS bez żadnych ręcznych danych wejściowych, aby lepiej regulować poziom glukozy u osób z T1DM. Nasza hipoteza jest taka, że ​​wielowymiarowa AP nowej generacji, która obejmuje wykrywanie i określanie charakterystyki PA i APS w czasie rzeczywistym oraz łagodzenie ich skutków przez automatyczną kontrolę, będzie skuteczniejsza w poprawie kontroli glikemii u osób z T1DM. Dodatkowo technologia ta będzie bezpieczniejsza w porównaniu z AP opartymi wyłącznie na danych CGM, zmniejszając liczbę i czas trwania epizodów hipoglikemii i hiperglikemii. Takie systemy mvAP można opracować tylko przy użyciu wyrafinowanego podejścia opartego na wielu zmiennych, które wykorzystuje informacje w czasie rzeczywistym z CGM i zmienne fizjologiczne uzyskane z urządzeń noszonych na ciele noszonych w życiu codziennym. Proponuje się zbudowanie na tych ramach w pełni zautomatyzowanej technologii mvAP, która będzie łagodzić wyzwania związane z posiłkami, PA i APS, w tym nieoczekiwane i nieplanowane zdarzenia. Szczegółowe cele proponowanych badań to: Cel 1. Opracowanie algorytmów i modułów mvAP, które identyfikują różne rodzaje aktywności fizycznej, epizody ostrego stresu psychicznego, ich jednoczesną obecność i ich charakterystykę w czasie rzeczywistym. Cel 2a: Przeprowadzenie badań metodą otwartej pętli w warunkach klinicznych i na wolności w celu rozszerzenia rodzajów i intensywności bodźców PA i APS, wzbogacenia naszej bazy danych o dane zebrane podczas codziennych czynności (samodzielnie lub w połączeniu z APS), w tym nieplanowanych spontanicznych Imprezy PA i APS. Cel 2b: Rozszerzenie naszego wielowymiarowego symulatora zmiennych fizjologicznych glukozy-insuliny (mGIPsim) o badania in silico mvAP w celu symulacji pobudzeń APS i ich wpływu na poziomy glukozy i wyjścia zmiennych fizjologicznych symulatora. Cel 3: Przeprowadzenie eksperymentów klinicznych z drugą generacją mvAP w warunkach klinicznych i na wolności, aby ocenić wydajność naszego w pełni zautomatyzowanego mvAP w pętli zamkniętej. W tej chwili uzyskano zgodę IRB dla celu 1, 2a i 2b. Cel 3 zostanie zrealizowany w terminie późniejszym. Badania kliniczne będą odbywać się na University of Illinois at Chicago (UIC)-College of Nursing oraz w domach pacjentów. Protokół obejmie 1 wizytę przesiewową i 5 sesji w laboratorium. Przez cały czas trwania badania uczestnicy będą nosić CGM oraz opaski Empatica i Actigraph. Główne działania na każdym spotkaniu będą obejmowały: (1) badanie przesiewowe; (2) oszacowanie maksymalnej wydolności wysiłkowej na podstawie prób wysiłkowych submaksymalnych (rowerek i bieżnia); (3) oszacowanie wytrzymałości maksymalnej na podstawie prób wytrzymałości submaksymalnej; (4) submaksymalne serie ćwiczeń aerobowych i oporowych; (5) wykorzystanie społecznie ocenionego testu na zimno; (6) symulacja jazdy; (7) ćwiczenia oporowe i codzienne czynności ze stresem i bez (np. obliczenia umysłowe, gry wideo); (8) korzystanie z GoPro/Dash Cam podczas jazdy (w stosownych przypadkach) i wypełnianie kwestionariuszy. Czynności te zostaną odpowiednio uwzględnione podczas wizyty 3, 4 i 5. Ponadto badani będą wykonywać czynności w domu, w tym: prace domowe, rower stacjonarny (jeśli jest dostępny); bieżnia (jeśli jest dostępna); pieszy; i lekkie ciężarki (jeśli są dostępne) oraz monitor snu (Z-Machine Insight+). Okresowo asystent badawczy będzie dzwonił do badanego w tym czasie i prosił go o wykonanie czynności wywołujących stres podczas wykonywania czynności. Czynności wywołujące stres będą obejmować wyzwania umysłowe, takie jak obliczenia matematyczne podczas wykonywania czynności. Podczas badania badani będą wzywani do domu 3-5 razy. W pełni zautomatyzowany algorytm zostanie przetestowany w warunkach domowych. Po dopracowaniu metodologii uzyskana zostanie zgoda Instytucjonalnej Komisji Rewizyjnej (IRB) dla Celu 3.