Mesterséges hasnyálmirigy, cukorbetegek optimális kezelését elősegítő általános (robusztus) szabályozási algoritmusok


A téma kutatói

Kovács Levente Prof. Dr. Kovács Levente, egyetemi tanár
Eigner György Eigner György, doktorjelölt
Drexler Dániel András Dr. Drexler Dániel András, egyetemi adjunktus


A kutatás fő irányai

  • Nemlineáris modell alapú robusztus szabályozások és LPV (Linear Parameter Varying) módszertan
  • Virtuális páciens identifikáció Levenberg-Marquardt algoritmussal
  • A módszer nem érzékeny különböző ételbevitel profilokra
  • Hypoglikémia hatékonyan elkerülhető


A kutatás részletes leírása

A cukorbetegség napjaink egyik komoly népbetegsége. Az Egészségügyi Világszervezet (WHO) előrejelzései alapján a cukorbeteg populáció, a 2010-ben becsült 6,4%-ról 7,7%-ra fog nőni 2030-ra [1], és a 2000-ben mért állapothoz képest gyakorlatilag megduplázódik [2].

Az 1970-es évektől kezdődően, számos kutató foglalkozott és foglalkozik a mesterséges hasnyálmirigy kialakításának problematikájával [3]. Ez egy zárt körben történő, automatikus vércukorszint szabályozást jelentene, mely a páciens aktuális fiziológiai állapota szerint működne és három komponensből állna [3], [4]: folyamatos vércukormérő szenzorból (CGMS), inzulin befecskendezéshez szükséges inzulinpumpából és a szabályozási algoritmusból, mely a glukóz mérések alapján képes meghatározni a megfelelő inzulindózis értékét ("closing the loop").

Az egységes kórképe miatt, a mesterséges pancreas kialakítására irányuló kutatások az 1-es típusú diabétesz mellitusz modellezésére és szabályozására fókuszálnak [5]. A szakirodalomban elért eredmények bíztatóak [6] és a klinikai kísérletek megkönnyítése és gyorsítása érdekében az Egyesült Államokbeli Élelmiszeri és Gyógyszerészeti Hivatal (FDA) is közzétette már saját ajánlását [7]. A kapott eredmények azonban egyénre szabott algoritmusok és ebből kifolyólag általános elveket (úgy mint a hypoglikaemia elkerülése) nem képesek garantálni egy általános populáción.

A szabályozás tekintetében viszont ma már nemcsak az elsődleges, alapvető (egyénre szabott) szempontok, hanem optimális szempontok (esetünkben az inzulin minél optimálisabb felhasználása, hiszen végső soron minden a tervezés költségeire hat ki), valamint a szabályozás minél általánosabb (szabályozástechnikai terminológiában robusztus) alkalmazhatósága is cél.

Mivel maga a szabályozás adott fiziológiai modellre van tervezve, ami szintén egy ideális leírása a valós és egyénenként változó glükóz-inzulin kölcsönhatásnak, ezért a modellezési hibák kiszűrését szintén robusztus garanciákkal kell tudni kivédeni.

Modern robusztus szabályozási algoritmusok tervezésével a mesterséges hasnyálmirigy témakörében laborunk régóta foglalkozik [5], [8]. A biztató eredményekből kiindulva, a Magyar Diabétesz Társasággal (MDT) 2010 szeptemberében megalakítottuk a Magyar Mesterséges Pancreas Munkacsoportot (MAP) [9], mely keretében a csatlakozott (és folyamatosan csatlakozó) inzulinpumpa centrumokkal együttműködve ezen algoritmusok validációjában dolgozunk együtt. Az algoritmusokat a szakirodalomban fellelhető legegyszerűbb vércukor modelltől (Bergman-modell) a legbonyolultabbig (Sörensen-modell) teszteltük, eredményeinket több nemzetközi fórumon prezentáltuk. Jelenleg, ún. in-silico környezetben folytatott szimulációkat végzünk, melynek lényege, hogy a páciens valós CGMS adatsorait felhasználva, virtuális páciens modelleket hozunk létre és ezeken teszteljük algoritmusaink hatékonyságát.

 

 

[1] Shaw J. E., Sicree R. A., Zimmet P. Z.: Global Estimates of the Prevalence of Diabetes for 2010 and 2030, 2010, Diabetes Research and Clinical Practice, vol. 87, pp. 4–14.
[2] Wild S., Roglic G., Green A., Sicree R., King H.: Global Prevalence of Diabetes - Estimates for the year 2000 and projections for 2030, 2004, Diabetes Care, Vol. 27 (5), pp. 1047-1053.
[3] Cobelli C., Dalla Man C., Sparacino G., Magni L., de Nicolao G., Kovatchev B.: Diabetes: Models, Signals, and Control (Methodological Review), IEEE Reviews in Biomedical Engineering, 2009, Vol. 2, pp. 54–96.
[4] Harvey R., Wang Y., Grossman B., Percival M., Bevier W., Finan D., Zisser H., Seborg D., Jovanovic L., Doyle F., Dassau E.: Quest for the Artificial Pancreas, IEEE Engineering in Medicine and Biology, 2010, Vol. 29 (2), pp. 53–62.
[5] Kovács L.: Új elvek és céladekvát algoritmusok az inzulinadagolás szabályozásra cukorbetegek esetében, PhD disszertáció, BME, 2007.
[6] Cobelli C., Renard E., Kovatchev B.: Artificial Pancreas: Past, present and future, Diabetes, 2011, Vol. 60 (11), pp. 2672-2682.
[7] The Content of Investigational Device Exemption (IDE) and Premarket Approval (PMA) Applications for Artificial Pancreas Device Systems, http://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DeviceRegulationandGuidance/...
[8] Kovács L., Benyó B., Bokor J., Benyó Z.: Induced L2-norm Minimization of Glucose-Insulin System for Type I Diabetic Patients, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 2011, Vol. 102 (2), pp. 105-118.
[9] Kovács L., Barkai L.: Magyar Mesterséges Pancreas Workshop, Diabetologia Hungarica,2010, Vol. XXVIII (4), pp. 336-337.

magyar