КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 23-24-00461
НазваниеИсследование и математическое моделирование системы регуляции глюкозы в организме и создание симулятора пациентов с сахарным диабетом 1-го типа для повышения эффективности автоматизированной инсулинотерапии
Руководитель Пожар Кирилл Витольдович, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники" , г Москва
Конкурс №78 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора 04 - Биология и науки о жизни; 04-204 - Биофизика
Ключевые слова Сахарный диабет, математическое моделирование, регуляция глюкозы, искусственная поджелудочная железа, оптимизация, идентификация модели, прогнозирование, виртуальный пациент
Код ГРНТИ76.13.19
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Сахарный диабет является одним из наиболее распространенных заболеваний, которым страдает порядка полумиллиарда людей. Это заболевание зачастую приводит к значительным системным осложнениям и инвалидизации пациентов из-за нарушений в метаболизме глюкозы, являющейся одним из главных источников энергии для организма. Единственным способом терапии более тяжелого диабета 1-го типа является инсулинотерапия, то есть введение в организм генноинженерного инсулина в необходимых дозах.
Недостатками существующих методов терапии являются: необходимость самостоятельного расчета доз инсулина, необходимость регулярного контроля гликемии, сложность устранения ситуаций, вызванных ошибками в дозировке инсулина, высокое влияние человеческого фактора.
Создание автоматической персонализированной носимой системы адаптивной инсулинотерапии позволило бы без участия пациента осуществлять расчет и введение необходимых доз инсулина, имитируя работу биологической поджелудочной железы. Ввиду того, что подкожно вводимый инсулин в отличие от вырабатываемого естественным образом имеет высокое время поступления в кровь, важно принимать решения о регулировании режима инфузии (введения инсулина) заблаговременно с учетом текущего состояния организма, предыстории воздействий на организм и ряда других факторов.
Для решения проблемы необходимо создание новых методов адаптивного управления инсулиновыми помпами, в первую очередь основанных на более совершенном прогнозировании гликемического состояния организма, позволяющем своевременно и более точно осуществлять регулирование концентрации глюкозы.
Целью настоящего проекта является создание эффективных инструментов для совершенствования методов управления системами инсулинотерапии для повышения их эффективности и степени автоматизации. В рамках данной проблемы поставлены задачи, для реализации которых предложено проведение новых междисциплинарных научных исследований, направленных на получение новых научных результатов:
1) создание карты метаболизма глюкозы в организме, включающей физиологические процессы, обеспечивающие метаболизм глюкозы, участвующие в них вещества (гормоны, ферменты и др.), типы их взаимодействия, факторы стимуляции и ингибирования их секреции;
2) построение математической модели метаболизма глюкозы, основанной на актуальных, широких и систематизированных знаниях о процессах, веществах и их взаимодействии в рамках регуляции концентрации глюкозы, с применением методов описания ферментативной кинетики и ингибирования;
3) построение программного симулятора виртуального пациента с открытым кодом, позволяющего модифицировать имеющиеся и тестировать новые математические модели, тестировать алгоритмы управления гликемией, а также идентифицировать математические модели по доступным профилям глюкозы, что позволит осуществлять обучение систем прогнозирования под конкретного пациента.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1.
Д.А.Чупраков, К.В. Пожар
Analysis of Methods for Calculating Optimal Parameters for Insulin Boluses in Automated Insulin Therapy Systems with Control Based on Predictive Models
Biomedical Engineering, Biomedical Engineering, Vol. 57, P. 102–106 (год публикации - 2023)
10.1007/s10527-023-10278-8
2.
Пожар К.В., Чупраков Д.А., Струкова Э.И., Литинская Е.Л.
Modeling of Blood Glucose Dynamics to Automate Personalized Insulin Therapy for Patients with Type 1 Diabetes Mellitus
2023 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 2023 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT) (pp. 049-052). IEEE. (год публикации - 2023)
10.1109/USBEREIT58508.2023.10158815
3. Э.И. Струкова, К.В. Пожар Обзор процессов, участвующих в метаболизме глюкозы, и принципов их математического описания для управления инсулинотерапией на основе прогнозирующих моделей Медицинская техника (год публикации - 2024)
Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Второй год проекта направлен на программную реализацию симулятора виртуальных пациентов, его тестирование, а также экспериментальную проверку математической модели. Для решения данных задач проведён комплекс исследований и получен ряд результатов, описанных ниже.
1. Разработан прототип симулятора виртуальных пациентов с открытым программным кодом, содержащий режим проверки алгоритма управления инсулиновым насосом, позволяющий тестировать алгоритмы управления скоростью подачи инсулина с представлением результатов по метрикам: минимальное и максимальное значения гликемии, минимальное значение гликемии при задержке приёме пищи на 30 минут, доли значений ниже, выше и в пределах целевого диапазона, доли значений ниже и выше критических пороговых значений, интегральное превышение верхней границы диапазона после приёма пищи, метрики HBGI, LBGI, диаграмма Пуанкаре, шкала вариабельности управления, режим проверки математической модели метаболизма человека позволяющий модифицировать имеющиеся и тестировать новые математические модели, построенные на основе обыкновенных дифференциальных уравнений и дифференциальных уравнений с задержками, режим идентификации модели позволяющий идентифицировать математические модели с гладкими решениями, заданные в форме обыкновенных дифференциальных уравнений по доступным суточным профилям глюкозы.
В основе программного обеспечения используется разработанная математическая модель метаболизма глюкозы. Реализована имитация погрешностей технических элементов системы инсулинотерапии, таких как инсулиновая помпа и монитор глюкозы. Имитируются временные и амплитудные задержки введения данных о внешних возмущениях пользователем. Программное обеспечение реализовано на языке Python с открытым исходным кодом. Симулятор подан на регистрацию РИД в качестве программы для ЭВМ.
2. Разработан математический аппарат для обоснованной взаимокоррекции прогнозируемого и измеренного значения глюкозы в крови.
Математический аппарат позволяет компенсировать высокочастотную составляющую ошибки стандартного электрохимического датчика обратной связи (непрерывного монитора глюкозы), моделируемого в соответствии с распределением Джонсона, а также накапливающуюся погрешность прогноза. Результатом является гладкая функция динамики концентрации глюкозы в крови, сохраняющая близость к истинным значениям динамики на протяжении длительного времени.
Разработанный математический аппарат интегрирован в алгоритм управления системой инсулинотерапии. Алгоритм позволяет выявлять следующие события: не введены данные о приеме пищи, самостоятельном введении инсулина, начале и окончании стресса, физических нагрузках, приёме лекарственных препаратов, фактический объём глюкозы в принятой пище не соответствуют заявленному более, чем на 25%.
Испытания проведены на симуляторе T1DMS и разработанном симуляторе. Минимальная средняя чувствительность наблюдалась для события «не введены данные о физической нагрузке» и составила 98,3 %. Минимальная специфичность наблюдалась для события «не введены данные о самостоятельном введении инсулина» и составила 96,5 %.
3. Разработаны программные методы оптимизации процесса идентификации математической модели, обеспечивающие идентификацию разработанной математической модели по 7 суточным профилям глюкозы.
Время работы оптимизированного алгоритма идентификации математической модели на персональном компьютере составило 3,9 ч, расчёт происходил без распараллеливания вычислений, что позволяет предположить, что «облачная» идентификация с параллельными вычислениями на мощных вычислителях может занять менее 20 минут.
Среднеквадратичное отклонение модели с проверкой на 7 других суточных профилях глюкозы составило 6,9 мг/дл, среднее отклонение пиковых значений составило 2,1 %, предельное отклонение пиковых значений составило 9%.
4. В составе технической системы реализованы алгоритмы управления на основе разработанной математической модели. Проведено экспериментальное тестирование алгоритмов.
Реализован разработанный коллективом ранее алгоритм управления, основанный на комбинации пропорционального управления по обратной связи с гистерезисом при отсутствии приёмов пищи и прогнозирующего управления, направленного на расчёт оптимального количества инсулина, необходимого к введению в ответ на приём пищи. В качестве ядра алгоритма оптимизации болюса использовалась разработанная математическая модель, а также разработанные на этапе 1 методы оптимизации и численного решения систем жёстких нелинейных ОДУ.
В ходе 3-х трёхсуточных экспериментов симулировалось несколько сценариев приёмов пищи (на основе данных из базы DirecNet) с суточной углеводной нагрузкой в пересчёте на чистую глюкозу и на объём модельной ёмкости от 215 до 280 г.
Средняя концентрация глюкозы в ходе автоматического регулирования составила от 124 до 136 мг/дл, что соответствует HbA1C от 5,97 до 6,39 %. Минимальная концентрация глюкозы в ходе экспериментов составила 84 мг/дл.
5. Опубликовано 4 научных работы.
Все запланированные работы выполнены в полном объёме, а целевые показатели достигнуты.
Публикации
1. Струкова Э.И., Пожар К.В. Математическое моделирование метаболизма глюкозы для повышения эффективности управления системой автоматизированной инсулинотерапии МАТЕРИАЛЫ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ "МИКРОЭЛЕКТРОНИКА И ИНФОРМАТИКА - 2024", Материалы научно-технической конференции "Микроэлектроника и информатика - 2024" : Сборник статей, Москва - Зеленоград, 25–26 апреля 2024 года. – Москва: Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники", 2024. – С. 181-185. (год публикации - 2024)
2.
Струкова Э.И., Пожар К.В.
A structural model of glucose regulation for building prognostic algorithms for controlling insulin therapy
Biomedical Engineering, Volume 58, pages 62–67, (2024) (год публикации - 2024)
10.1007/s10527-024-10367-2
3. Струкова Э.И., Пожар К.В., Чупраков Д.А. Разработка математической модели метаболизма глюкозы при сахарном диабете 1-го типа на основе уравнений ферментативной кинетики Медицинская техника (год публикации - 2025)
4.
Струкова Э.И., Чупраков Д.А., Пожар К.В., Литинская Е.Л.
Design of the Glucose Metabolism Simulator for Personalized Automated Insulin Therapy Systems Development
2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 2024 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). IEEE, 2024. P. 188-191. (год публикации - 2024)
10.1109/USBEREIT61901.2024.10583972
5. Чупраков Д.А., Пожар К.В., Струкова Э.И., Кирюточкин Н.С. Разработка программного обеспечения для тестирования систем автоматизированной инсулинотерапии in silico Известия высших учебных заведений. Электроника (год публикации - 2025)
Возможность практического использования результатов
Результаты проекта будут являться технологическим заделом для создания первой отечественной системы автоматизированной инсулинотерапии. Создание такой системы обеспечит повышение эффективности инсулинотерапии пациентов с сахарным диабетом 1-го типа, повысит качество жизни молодых людей с данным заболеванием, снизит инвалидизацию трудоспособного населения, что в свою очередь снизит трудовые потери экономики Российской Федерации