胰岛素泵治疗 1 型糖尿病的混合膳食试验：人工胰腺的优化

背景：理想情况下，T1DM 的最佳治疗应达到接近正常的血糖水平，无低血糖并保持生活质量。 在临床领域，即使是目前可用的最复杂的策略，即葡萄糖传感器增强型胰岛素泵疗法，其中患者同时佩戴皮下胰岛素输送泵 (CSII) 和皮下葡萄糖传感器进行连续葡萄糖监测 (CGM)，也没有充分满足患者的需求。 人工胰腺 (AP) 或集成闭环控制 (CLC) 算法 - 考虑 CGM 读数和先前胰岛素输注的影响，以连续计算要施用的胰岛素剂量 - 旨在实时最小化葡萄糖变异性并防止极端的血糖波动。 许多研究小组多年来一直致力于开发可穿戴 AP，以部分或完全将患者（和/或护理人员）从开环控制的负担中解放出来。 然而，仍然缺乏完美的血糖控制，尤其是在餐后血糖波动中。 通过研究 T1DM 患者在传感器增强 CSII 上对膳食的底物/激素反应，可能会获得进一步的见解，可能与正常生理学的金标准进行比较，特别考虑葡萄糖的许多因素所起的相对作用-胰岛素泵系统控制血糖水平。

代谢控制分析 (MCA) 是一个理论框架，旨在定量描述代谢系统和衡量控制分布。 MCA 通过计算量化系统中每个组件的作用（例如：快速胰岛素类似物的吸收率、通过肠道的碳水化合物吸收等）在控制感兴趣的变量（最显着的是系统本身的通量或浓度）方面的作用比例控制系数 (CCs)。 CC 通常在 -1 到 +1 之间，绝对值越大，控制越强。 将 MCA 应用于 CGM/CSII 的 T1DM 患者可以量化系统每个组件所发挥的个体作用，并可能有助于理解并可能克服实现稳定和严格的葡萄糖控制的障碍，并进一步开发 CLC 算法以优化管理这种病。

目的：研究具有 CGM 的 T1DM 患者葡萄糖-胰岛素泵系统的特征和决定因素，特别强调系统水平（即 葡萄糖 CC)。 我们将对 T1DM 患者和健康对照者进行单一混合膳食耐受性测试以及 24 小时研究。 我们将应用我们开发的数学建模工具，并从该数据库创建虚拟患者和虚拟控制，以进一步了解患者体内葡萄糖-胰岛素泵系统的变化。

具体目标：

• 目的 1：概述和比较 T1DM 患者和健康对照者在不同份量的早餐期间葡萄糖-胰岛素系统的特征
• 目标 2：测试模型评估的葡萄糖-胰岛素泵系统在 T1DM 患者中的可重复性
• 目标 3：概述和比较 1 型糖尿病患者和健康对照者 24 小时内葡萄糖-胰岛素系统的特征

假设：我们假设在接受 CGM 和 CSII 治疗的 T1DM 患者中：

1. 与健康人相比，MCA 评估的血浆葡萄糖控制分布存在偏差；
2. 血浆葡萄糖和来自目前使用的 CGM 的葡萄糖之间的控制分布不同，这是可穿戴 AP 的 CLC 算法中使用的推定信号；
3. 在开发有效且安全的 CLC 算法时，需要考虑上述假定的更改。

方法：这项研究在三个不同的协议中进行了阐述。 在研究之前，所有受试者将进行一周的等热量、迷宫和无蔗糖饮食。 所有 T1DM 患者都将接受 CGM/CSII，并将从参加我们门诊胰岛素泵治疗诊所的患者群体中招募。 每个患者将继续使用他/她自己的泵装置、胰岛素类似物和葡萄糖传感器。 所有研究都将在禁食过夜（≥ 10 小时）后的 07:00 AM 开始。 所有血样将收集在冷藏管中，并迅速以 1500 g 离心；血浆将被分离并储存在-80°C。根据血浆的计划用途，血液样本管将含有用于抗凝的乙二胺四乙酸（EDTA）±抗糖酵解剂±丝氨酸蛋白酶和DPP4抑制剂。

-方案 1：在 T1DM 患者和健康对照者的两次混合膳食测试中研究葡萄糖-胰岛素系统。

将招募 10 名 T1DM 患者和 10 名健康年龄性别和 BMI 匹配的对照受试者。 患者将接受他们通常的胰岛素泵治疗，基础胰岛素化率将从凌晨 02:00 保持不变，直到研究结束。 所有科目将以 1-2 周的间隔在 3 个不同的场合进行研究。 在患者中，研究 1 将是标准的 120 分钟正常血糖胰岛素钳夹。 定时采集血样，以 10'-30' 的间隔测量胰岛素水平。 通过 YSI 葡萄糖分析仪在床边测量血浆葡萄糖；皮下葡萄糖将由 CGM 监测。 在对照中，研究 1 将是持续时间为 240 分钟的频繁采样 IVGTT。 将收集葡萄糖、C 肽和胰岛素的定时血样 (n=27)。 研究 2 和 3 在患者和对照中都是相同的。 它们将以随机顺序进行，并将持续 360 分钟。 在 60 分钟的基线期后，在时间 0' 时，受试者将摄入 320 kcal（研究 2）或 640 kcal（研究 3）的膳食。 膳食成分（%Kcal：53.3% 碳水化合物、28.2% 脂质、18.5% 蛋白质）将是印度玉米粥加帕玛森芝士。 患者将对他们的泵进行编程以在时间 0' 注射如往常一样计算的膳食胰岛素推注剂量。 将按时间间隔收集血样 (n=20) 以测量血浆葡萄糖、13C/12C-葡萄糖比、胰岛素、胰高血糖素和 C 肽（后者仅在对照受试者中）。 在较低的时间频率下，还将测量甘油三酯、非酯化脂肪酸 (NEFA)、活性胰高血糖素样肽-1 (GLP1) 和总胃抑制肽 (GIP)。 仅在患者中通过 CGM 监测皮下葡萄糖。 来自 IVGTT 的对照数据将取代 T1DM 患者的胰岛素钳夹数据。 我们实验室过去的实验和未发表的观察结果表明，在健康人群中使用 IVGTT 和胰岛素钳夹可获得相似的胰岛素敏感性值。 另一个区别是，如前所述，将使用 β 细胞分泌最小模型而不是胰岛素泵。 12C/13C-葡萄糖比率测定的可用性将进一步丰富这幅图，允许计算膳食碳水化合物对总血浆葡萄糖的贡献，以及不同的是，内源性（主要是肝脏）产生对总葡萄糖的贡献。 这种数据丰富将导致在步骤 3（在对照组和患者中）的进一步模型开发，并将允许将总胰岛素作用分为两个部分，一个作用于内源性葡萄糖产生，一个作用于葡萄糖利用。 前者将与解释胰高血糖素相关，也可能与活性 G​​LP1 数据相关。

使用此策略，可以为血浆和 CGM 值计算 G(t) 的所有相关 CC。 表型结果按复杂性递增分为三个层次：

1. 无模型测量：膳食底物和激素水平，特别是胰高血糖素和活性 GLP1 对肝葡萄糖产生和总 GIP 的作用，作为脂肪细胞代谢的调节剂；
2. 葡萄糖/胰岛素系统单一特性的模型推导估计：它们包括但不限于葡萄糖敏感性 (SG)、胰岛素敏感性 (SI)、碳水化合物到达全身循环的时间、胰岛素到达体循环的平均通过时间从皮下储库到达体循环（仅限患者）；
3. 葡萄糖-胰岛素系统（对照）和葡萄糖-胰岛素泵系统 (T1DM) 患者的系统特性的模型衍生评估：它们包括所有葡萄糖（也包括患者的 CGM 葡萄糖）控制系数。

方案 2：在 T1DM 患者的单次混合膳食测试中葡萄糖-胰岛素系统评估的可重复性。

将招募 10 名接受胰岛素泵治疗和皮下连续血糖监测 (CGM) 的 T1DM 患者。 研究方案与方案 1 相同，但有以下不同： 1. 在 5 名 T1DM 患者中，研究 2 和研究 3 将重复两次 320 kcal 膳食； 2. 在 5 名 T1DM 患者中，研究 2 和研究 3 将重复两次 640 kcal 的膳食。 表型结果将按照协议 1 进行分层，以进行重现性分析。

-方案 3：T1DM 患者和对照组 24 小时内的葡萄糖-胰岛素系统。

将招募 10 名 T1DM 患者和 10 名健康年龄性别和 BMI 匹配的对照受试者。 所有科目将以 1-2 周的间隔在 2 个不同的场合进行研究。 在患者和对照组中，研究 1 将与方案 1 相同（即分别为胰岛素钳夹和 IVGTT）。 在研究 2 中，所有受试者都将在研究当天早上（07:00 AM）进入临床研究中心 (CRC)，并在整个研究期间（24 小时）呆在那里。 受试者将被允许在 CRC 内自由活动，但他们不会进行任何体育锻炼。 在整个研究过程中，患者将继续他们通常的胰岛素治疗，包括膳食胰岛素剂量计算和注射。 在上午 08:00、13:00 和 19:00，受试者将摄入三餐混合餐（200 kcal/m-2 体表面积 (BSA)、400 kcal/m-2 BSA 和 400 kcal/m-2 BSA，分别；饮食组成：54% 碳水化合物，28% 脂肪，18% 蛋白质）。 在 6 名患者和 6 名对照者中，13:00 的膳食将是印度玉米粥加调味的意大利 DOP 帕尔马干酪。 在其他 6 名患者和 6 名对照者中，19:00 的膳食将是印度玉米粥和调味意大利 DOP 帕尔马干酪。 将收集定时血样 (n=62)。 将在所有时间点测量血浆葡萄糖、胰岛素、胰高血糖素和 C 肽（后者仅在对照受试者中）。 在较低的时间频率下，还将测量甘油三酯、非酯化脂肪酸 (NEFA)、氨基酸、活性 GLP1 和总 GIP。 在 13:00 摄入玉米粥餐的那些受试者中，13C/12C-葡萄糖比率将从 12:00 到 24:00 测量。 在 19:00 摄入玉米粥的那些受试者中，13C/12C-葡萄糖比率将在次日早上 18:00 至 07:00 测量。 仅在患者中通过 CGM 监测皮下葡萄糖。 由于通过糖原/糖异生进行的葡萄糖碳再循环/再循环，玉米粥餐将仅在每天一餐中使用，以避免失去 13C/12C-葡萄糖比率数据的可解释性。 早餐时间葡萄糖/胰岛素系统的行为已在协议 1 中进行了探讨。结果将按照协议 1 中的描述进行分层和分析。

预期：胰岛素钳夹和混合膳食测试 (MMT) 数据的综合分析将允许在每个受试者的 MMT 期间建立葡萄糖胰岛素系统的综合模型，从而将作为计算机虚拟患者工作，根据井我们实验室开发的既定方法。 接受 MMT 的 1 型糖尿病虚拟患者的集合将形成源自该研究的计算机生物库。 虚拟患者将用于执行 MCA 以计算 CC。 此外，肠促胰岛素激素、胰高血糖素和底物对混合膳食的反应将被量化，从而可以推定鉴定葡萄糖-胰岛素系统的进一步调节剂。 该数据库将有助于设计一种控制算法，该算法能够保证在接受胰岛素泵治疗的 CGM 的 1 型糖尿病患者的混合餐期间正常的葡萄糖调节。