Un algoritmo migliora il dosaggio dell'insulina nei pazienti con diabete di tipo 2. / Algorithm improves insulin dosing in type 2 diabetes

Un algoritmo migliora il dosaggio dell'insulina nei pazienti con diabete di tipo 2. / Algorithm improves insulin dosing in type 2 diabetes

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Un algoritmo abbinato ad un monitoraggio continuo del glucosio può aiutare le persone affette da diabete di tipo 2 a gestire meglio la propria condizione, suggerendo aggiustamenti della dose di insulina.

Questa è l'affermazione dei ricercatori del Center for Diabetes Technology dell'Università della Virginia (UVA), i cui risultati sono descritti in dettaglio nella rivista Diabetes Technology & Therapeutics.

In uno studio clinico, 30 partecipanti sono stati assegnati in modo casuale ad effettuare aggiustamenti della terapia insulinica per 16 settimane, basandosi o sulle raccomandazioni settimanali dell'algoritmo e del monitor del glucosio, oppure sull'automonitoraggio dei propri livelli di glicemia.

I partecipanti che hanno utilizzato l'algoritmo hanno visto il loro tempo medio trascorso in un intervallo di glicemia sicuro aumentare dal 54,1% al 75,3%. I partecipanti che hanno monitorato autonomamente la propria glicemia hanno visto il loro tempo medio trascorso in un intervallo di glicemia sicuro aumentare solo dal 50,2% al 55,3%.

"Questi risultati dimostrano chiaramente che la tecnologia per il diabete e gli algoritmi avanzati possono essere sfruttati con grande efficacia, ben oltre il paradigma classico della somministrazione automatizzata di insulina", ha affermato Marc D. Breton, PhD, autore principale dello studio e vicedirettore della ricerca presso l' UVA Center for Diabetes Technology . "Con la diffusione del monitoraggio continuo del glucosio e dei dispositivi medici connessi, abbiamo l'opportunità di fornire consulenza e monitoraggio altamente personalizzati alle persone con diabete e di guidarle nell'uso di insulina e farmaci. Dimostrare l'impatto di queste tecnologie nella fase iniziale della terapia insulinica - con una sola dose al giorno - apre la strada ad aiutare la stragrande maggioranza delle persone che utilizzano l'insulina, ben oltre quanto siamo stati in grado di ottenere con la somministrazione automatizzata di insulina."

Molte persone iniziano il trattamento del diabete di tipo 2 con farmaci progettati per abbassare la glicemia, ma l'efficacia di questi farmaci tende a diminuire nel tempo, rendendo necessario l'uso di insulina. Il processo di aggiustamento delle dosi di insulina tramite l'automonitoraggio dei livelli di glicemia, noto come titolazione insulinica, può essere lungo e complesso sia per i pazienti che per gli operatori sanitari, e non esiste una procedura di titolazione standard. 

Questo ha spinto Anas El Fathi, PhD, ricercatore presso UVA Health, a sviluppare l'algoritmo con l'obiettivo di semplificare e migliorare il processo di titolazione. L'algoritmo analizza i dati delle due settimane precedenti provenienti dal monitoraggio continuo del glucosio per generare una raccomandazione settimanale su come gli utenti dovrebbero regolare la dose di insulina.

"Dal punto di vista medico, è stato affascinante constatare che l'algoritmo non solo si è dimostrato migliore delle raccomandazioni standardizzate per la titolazione dell'insulina, ma anche che la tecnologia è stata ben accolta dai partecipanti con diabete di tipo 2", ha affermato il dottor Ralf Nass, ricercatore presso UVA Health e coautore dello studio. "Questo tipo di tecnologia ha il potenziale per aiutare i medici a consentire ai propri pazienti di raggiungere un migliore controllo glicemico più rapidamente, grazie ad un approccio personalizzato."

Sebbene saranno necessari studi clinici più lunghi con un maggior numero di partecipanti per confermare l'efficacia dell'algoritmo, i ricercatori si dichiarano incoraggiati dai risultati iniziali.

"Questo è solo l'inizio di questi sforzi", ha dichiarato Breton in un comunicato. "Avendo alle spalle le prime dimostrazioni, possiamo concentrarci su approcci solidi che saranno efficaci con popolazioni più eterogenee. L'integrazione di metodologie basate sui dati sviluppate di recente, in particolare i gemelli digitali, per migliorare ulteriormente la nostra capacità di personalizzare la gestione del diabete in base alle esigenze individuali, rivoluzionerà probabilmente ancora una volta la cura del diabete."

La sperimentazione clinica è stata finanziata da una sovvenzione di Novo Nordisk.

ENGLISH

An algorithm paired with a continuous glucose monitor can help people living with type 2 diabetes better manage their condition by recommending insulin-dose adjustments.

This is the claim of researchers from the University of Virginia (UVA) Center for Diabetes Technology whose findings are detailed in Diabetes Technology & Therapeutics.

In a clinical trial, 30 participants were randomly assigned to make insulin adjustments for 16 weeks based either on weekly recommendations from the algorithm and glucose monitor or by self-monitoring their blood-sugar levels.

Participants who used the algorithm saw their average time spent in a safe blood-sugar range increase from 54.1 per cent to 75.3 per cent. Participants who self-monitored their blood sugar saw their average time spent in a safe blood-sugar range increase only from 50.2 per cent to 55.3 per cent.

“These results clearly show that diabetes technology and advanced algorithms can be leveraged to great effects, well beyond the classical paradigm of automated insulin delivery,” said Marc D. Breton, PhD, the study’s lead author and associate director of research at the UVA Center for Diabetes Technology. “As continuous glucose monitoring and connected medical devices become ubiquitous, we have the opportunity to provide highly personalised advice and monitoring to people with diabetes and guide their use of insulin and medications. Showing the impact of these technologies in early insulin therapy - only one dose a day - opens the door to helping the vast majority of people using insulin, well beyond what we were able to achieve with automated insulin delivery.”

Many people begin their treatment for type 2 diabetes with medications designed to lower their blood sugar, but the effectiveness of those drugs tends to decrease over time, leading to the need for insulin. The process of adjusting insulin doses by self-monitoring blood-sugar levels, known as insulin titration, can be time-consuming and challenging for patients and healthcare providers, and there is no standard titration process. 

This led Anas El Fathi, PhD, a UVA Health researcher, to develop the algorithm with the goal of streamlining and improving the titration process. The algorithm analyses the previous two weeks of data from the continuous glucose monitor to generate a weekly recommendation on how users should adjust their insulin dose.

"From a medical point of view, it was fascinating to see that the algorithm was not only better than the standardised insulin titration recommendations, but also how well the technology was accepted by the participants with type 2 diabetes,” said Ralf Nass, MD, a UVA Health researcher and study co-author. “This type of technology has the potential to help physicians enable their patients to achieve better glycemic control faster by using a personalised approach."

While longer clinical trials with more participants will be needed to confirm the effectiveness of the algorithm, the researchers are encouraged by the initial findings.

“It is only the very beginning of these efforts,” Breton said in a statement. “With early demonstration behind us, we can focus on robust approaches that will be effective with more varied populations. Integrating recently developed data-driven methodologies, especially digital twins, to further improve our capacity to tailor diabetes managements to individuals is likely to once more revolutionise diabetes care.”

The clinical trial was supported by a grant from Novo Nordisk.

Da:

https://www.theengineer.co.uk/content/news/algorithm-improves-insulin-dosing-in-type-2-diabetes?rcip=giuseppecotellessa%40libero.it&utm_campaign=Daily%20Bulletin%20-%20250326%20-%20Wednesday&utm_content=&utm_term=https%3A%2F%2Fwww.theengineer.co.uk%2Fcontent%2Fnews%2Falgorithm-improves-insulin-dosing-in-type-2-diabetes&utm_medium=email&utm_source=The%20Engineer