Новая формула для точного расчета дозы инсулина у пациентов с сахарным диабетом 1 типа: результаты проспективного исследования

В проспективном исследовании, опубликованном в журнале The Lancet Diabetes & Endocrinology, ученые представили революционную модель расчета дозы инсулина для пациентов с сахарным диабетом 1 типа (СД1), основанную на индивидуальном профилировании углеводной нагрузки и колебаниях уровня глюкозы. Традиционно выбор инсулинотерапии у пациентов с СД1 является трудоемким процессом, требующим тщательного мониторинга гликемии и многочисленных корректировок дозы. Новое исследование, в котором приняли участие более 2500 человек с СД1, разработало алгоритм, который предлагает более точный и персонализированный подход к инсулинотерапии.

Исследователи разработали интерактивный онлайн-инструмент, который анализирует индивидуальные данные о потреблении углеводов, физической активности, уровне глюкозы в крови (как в начале, так и после приема пищи), а также генетическую предрасположенность к изменениям уровня глюкозы. Модель, основанная на машинном обучении, использует полученные данные для расчета оптимальной дозы инсулина в течение дня, разделяя ее на базальную и корректирующую (до или после приема пищи) части. Ключевым нововведением модели является учет индивидуального профиля переработки углеводов с учетом скорости усвоения глюкозы и пиковых реакций на различные виды пищи у каждого пациента.

Результаты исследования показали, что использование данной модели привело к статистически значимому улучшению контроля гликемии у пациентов с СД1 по сравнению с традиционным методом подбора инсулина. Участники, использовавшие модель, достигли более стабильного уровня глюкозы в крови, с меньшим количеством эпизодов гипогликемии и гипергликемических состояний. Кроме того, уменьшилось общее количество корректировок дозы инсулина, что повысило удобство и комфорт для пациентов в повседневной практике.

Авторы исследования отмечают, что разработанная модель представляет собой важный шаг вперед в персонализированной инсулинотерапии для пациентов с СД1. Автоматизированный анализ данных и прогнозирование потребности в инсулине могут значительно упростить жизнь людей с этим заболеванием, снизить стресс от постоянного мониторинга и корректировки дозы, а также помочь улучшить качество жизни и уменьшить количество осложнений. Необходимы дальнейшие клинические исследования с участием более разнообразной группы пациентов с различными формами СД1 и метаболическими нарушениями, чтобы подтвердить эффективность модели в реальных клинических условиях и усовершенствовать ее алгоритмы.

Эта разработка потенциально может не только оптимизировать существующую практику инсулинотерапии, но и заложить основу для разработки интеллектуальных систем управления сахарным диабетом 1 типа, где искусственный интеллект будет активно взаимодействовать с пациентом и врачом, предлагая оптимальные решения для поддержания стабильного уровня глюкозы и здоровья.