使用 Hypo-Safe 低血糖报警装置预防严重低血糖

血糖控制接近正常化已成为糖尿病的既定治疗目标，以降低肾病、神经病、视网膜病和心血管疾病等晚期并发症的风险 (1)。 然而，在强化胰岛素治疗期间，胰岛素诱导的低血糖的发生率增加数倍 (2;3)，低血糖是胰岛素治疗糖尿病中最常见的急性并发症。 对低血糖的恐惧阻碍了糖尿病患者保持严格的血糖控制的努力，这反过来又导致糖尿病相关的发病率和死亡率增加 (4;5)。 低血糖的症状可分为由儿茶酚胺释放引起的自主神经（警告）症状和由大脑缺乏葡萄糖供应引起的神经性低血糖症状。 由于肾上腺素和胰高血糖素对葡萄糖的反调节反应受损，低血糖的症状可能在夜间出现（夜间无症状低血糖）。 大约 25% 的 1 型糖尿病患者会随着糖尿病病程长和血糖控制严格 (4;6;7) 而出现不同程度的意识丧失。

几项研究评估了连续血糖监测系统 (CGMS) 作为低血糖警报的潜在用途，但迄今为止未能显示严重低血糖频率的降低 (8;9)。 尽管该技术在不断改进，但它仍然存在许多问题 (10)。 该技术相当不精确，尤其是在较低的葡萄糖测量范围内，并且在大型临床试验中仅检测到约 33% 的低血糖事件 (11)。 当血糖发生快速变化时，读数的准确性会降低 (12)。 从血糖变化到间质室变化之间存在显着且可变的延迟，范围为 4 - 10 分钟 (13)，并且导管相当昂贵并且必须每 72 小时更换一次。

脑电信号反映大脑的功能状态和新陈代谢。 大脑几乎完全依赖于持续供应葡萄糖，当葡萄糖水平低于大脑的代谢需求时，其功能就会恶化。 接受胰岛素治疗的糖尿病患者的神经性低血糖症与脑电图的特征性变化有关，即 alpha 活动减少以及 delta 和 theta 活动增加 (14-17)。 在出现严重认知功能障碍之前，血糖约为 2.0 毫摩尔/升 (14;15) 时可以清楚地看到这些变化 (18)。 我们最近证明，可以使用基于非线性光谱分析的自动数学算法从皮下放置的电极记录低血糖相关的脑电图变化，并且可以在严重的发展前 10 分钟以上证明脑电图变化高于预定阈值大多数患者 (19) 出现低血糖。 我们发现误报率非常低，并且没有与电极植入相关的不良反应。 我们随后对暴露于胰岛素引起的低血糖的 1 型糖尿病患者进行了实时警报研究。 在这些研究中，患者被指示在他/她听到警报声时摄入碳水化合物。 在四分之三的案例中，患者能够这样做，而第四名患者虽然没有自发地进食，但他完全清醒并且没有受到低血糖的临床影响。 这些发现表明，在脑电图变化时发出警报可以帮助患者避免因摄入碳水化合物而导致的严重低血糖。

对于临床适用性，该设备应该能够区分低血糖引起的 EEG 变化与 EEG 中的噪声、伪影和生理变化，包括睡眠期间看到的低频波，使用对真实 EEG 进行分类的数学算法具有高灵敏度和特异性-时间。 低血糖引起的脑电图变化和严重认知障碍之间应该有一个“时间窗”。 该设备应与正常的日常活动完全兼容。 因此，该设备应体积小、完全生物相容且可植入，监测和处理单元应体积小并具有足够的电池电量。

这是第一个测试基于 EEG 信号实时分析的低血糖警报临床适用性的大规模试验。