Un nuovo approccio al pancreas artificiale per pazienti diabetici di tipo 1
Un nuovo approccio al pancreas artificiale per pazienti diabetici di tipo 1: controllo ottimo impulsivo della glicemia
Uno studio congiunto dell’Istituto di analisi dei sistemi ed informatica del Cnr e dell’Università campus bio-medico di Roma ha mostrato come regolare in modo ottimo i livelli di glicemia nei pazienti con diabete di tipo 1, mediante tecniche di controllo impulsivo. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista IEEE Transactions on Control Systems Technology
Ricercatori dell’Istituto di analisi dei sistemi ed informatica ‘A. Ruberti’ del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Iasi), in collaborazione con l’Università campus Bio-Medico di Roma, hanno sviluppato un nuovo approccio alla regolazione della glicemia nei pazienti con diabete di tipo 1, basato su strategie di ‘controllo ottimo impulsivo’, progettato specificamente per la gestione tramite iniezioni multiple giornaliere (MDI). Come è noto, il diabete di tipo 1 è una malattia cronica caratterizzata da livelli elevati e persistenti di glucosio nel sangue, causati da una assenza di produzione dell’ormone insulina, che pertanto deve essere somministrata esternamente e con frequenza regolare, aprendo la strada all’adozione di tecniche avanzate di controllo automatico. Il ‘controllo ottimo impulsivo’ è una tecnica innovativa di controllo che ha l’obiettivo di determinare la dose ottimale di insulina da iniettare in base a misure periodiche di glicemia, a una stima del livello di insulina nel sangue e alle abitudini alimentari del paziente.
Il metodo, pubblicato sulla rivista IEEE Transactions on Control Systems Technology, si caratterizza per la capacità di calcolare inizialmente offline una traiettoria glicemica ottimale in condizioni ideali. “Questo calcolo avviene attraverso un modello matematico continuo e non lineare, che rappresenta le variazioni della glicemia come un processo influenzato da una serie di fattori complessi e variabili”, spiega Alessandro Borri, ricercatore del Cnr-Iasi. “Una volta definita la traiettoria ideale, il metodo è in grado di seguirla in tempo reale con un impegno computazionale ridotto, grazie a un algoritmo di stima online che si aggiorna basandosi su misurazioni glicemiche effettuate sporadicamente”. Questo approccio consente al sistema di adattarsi e compensare eventuali condizioni non ideali che si presentano nella vita quotidiana, come l’assunzione di pasti a orari variabili, con composizioni e carichi calorici diversi e non prevedibili.
La metodologia di controllo è stata validata ‘in silico’, cioè mediante simulazione numerica al computer, su una popolazione virtuale di mille pazienti diabetici di tipo 1, generati secondo un noto modello approvato dalla Food and Drug Administration come sostituto della sperimentazione animale nei test preclinici di strategie di controllo della glicemia ad anello chiuso. “Tale campagna di validazione preclinica ha confermato l’efficacia di questo approccio, che promette di migliorare la gestione della glicemia nei pazienti e di ottimizzare l’uso della terapia insulinica, puntando a semplificare la vita quotidiana e a migliorare il benessere di chi convive con il diabete di tipo 1”, conclude il ricercatore.
Roma, 13 novembre 2024
Didascalia immagine:
Figura 1: Traiettorie di glicemia (a sinistra) e insulinemia (a destra), generate da strategie ottime impulsive periodiche, in tre scenari corrispondenti a dosaggi giornalieri di 35, 50 e 70 UI/giorno, rispettivamente. A sinistra: la soglia di iperglicemia lieve (linea tratteggiata gialla) e la soglia di iperglicemia severa (linea punto-trattino rossa) sono fissate rispettivamente a 10 e 13,9 mM, in conformità con le linee guida internazionali sul diabete.
La scheda
Chi: Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica “A. Ruberti” del Cnr di Roma (Cnr-Iasi), Università Campus Bio-Medico di Roma.
Che cosa: A. Borri, F. Cacace, A. De Gaetano, M. Pompa, S. Panunzi, “Optimal Periodic Impulsive Strategies in Glycemic Control”, IEEE Transactions on Control Systems Technology, Volume 32, Issue 6, pp. 2062-2074, November 2024. https://doi.org/10.1109/TCST.2024.3398288, link https://ieeexplore.ieee.org/document/10533199
Non ci sono commenti, vuoi farlo tu?
Scrivi un commento