Un modelo de páncreas artificial híbrido personalizado obtiene mejores resultados que las terapias con bomba

Un trabajo internacional liderado por un equipo del CIBER-BBN y el Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid (CTB-UPM), junto a investigadores pertenecientes al Centro Universitario de los Lagos de la Universidad de Guadalajara, en México, ha avanzado en el desarrollo de algoritmos de control en la aplicación del páncreas artificial logrando conseguir normoglucemia ante diversas planificaciones de ingestas de alimentos. Los resultados de este trabajo se han publicado en la revista Biocybernetics and Biomedical Engineering.

“El páncreas artificial es un artificio para restaurar la función endocrina del páncreas relacionada con la insulina y las subidas de glucosa. Desde hace más de 50 años se aplican algoritmos autónomos para dosificar adecuadamente la insulina con la intención de conseguir la normoglucemia en pacientes con diabetes tipo 1” explica Agustín Rodríguez-Herrero, investigador del CIBER-BBN en el CTB-UPM, que ha coordinado el estudio. “La automatización de este proceso mejora la calidad de vida de los pacientes con diabetes puesto que los libera de la toma continuada de decisiones sobre las actuaciones a realizar con las ingestas, ejercicio físico y la aportación de insulina exógena”, añade.

El equipo de investigación propone en este trabajo un páncreas artificial donde la insulina se usa como hormona responsable de corregir las subidas de glucosa y utilizando la información de las ingestas para ajustar la insulina que se va a administrar previa a las comidas principales. El estudio se desarrolló in silico con una cohorte de pacientes virtuales obtenidos mediante modelado matemático. Los resultados se comparan con los obtenidos de la terapia convencional por bomba (CSII, continuos subcutaneous insulin infusion) en unos escenarios comprendidos por 21 días; los 7 primeros días no varían la cantidad de carbohidratos ni el horario, los 7 siguientes se varía tanto el horario como la cantidad y por último, en la última semana algunos días presentan transgresiones como son olvido de aviso por parte del paciente de que va a realizar una ingesta, imposibilidad de realizar una ingesta y una comida copiosa.

“Para este trabajo hemos utilizado una de las técnicas menos exploradas en la aplicación del páncreas artificial: el control no lineal por bloques, complementado con modos deslizantes unidirecionales (CNB-MDU), ya que se intenta restaurar la normoglucemia con solo la aplicación de insulina” explican desde el grupo CIBER-BBN que coordina Elena Hernando. Esta restricción de modo unidireccional obliga a complementar los algoritmos de control con sistemas de seguridad, que modulan las decisiones del algoritmo de control en algunas condiciones determinadas, y con prealimentación, que utiliza información extraordinaria relativa a las ingestas y ejercicio físico.

Los resultados mostraron que CNB-MDU superó a CSII en todos los escenarios, aumentando el tiempo en rango de normalidad (70-180 mg/dl), tanto en la primera semana con las ingestas esperadas (días laborables 74.9 vs 78.4; fines de semana 71.5 vs 73.4), como en la segunda semana con variabilidad en las comidas (días laborables 74.3 vs 77.6; fines de semana 71.6 vs 72.7) y en los casos con transgresión de olvido 50.1 vs 63.4, transgresión de omisión 78.2 vs 82.03 y transgresión de exceso 60.1 vs 63.4.

Imagen: Pixabay (PublicDomainPictures)

Artículo de referencia:

Onofre Orozco-López, Carlos E. Castañeda, Gema García-Sáez, M. Elena Hernando, Agustín Rodríguez-Herrero, Personalized hybrid artificial pancreas using unidirectional sliding-modes control algorithm, Biocybernetics and Biomedical Engineering, Volume 42, Issue 4, 2022, Pages 1218-1235, ISSN 0208-5216, https://doi.org/10.1016/j.bbe.2022.10.003.