Artificial Pancreas: Evaluating the ARG Algorithm Without Meal Announcement

Fushimi, Emilia; Colmegna, Patricio; Battista, Hernán De; Garelli, Fabricio; Peña, Ricardo

doi:10.1177/1932296819864585

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“…16 To switch between the conservative and aggressive modes, any meal detection algorithm can be used. 17 However, just like in the inpatient study of the ARG, a cautious approach was followed during this trial. Here, the participants had to announce the mealtime.…”

Section: Glucose Controllermentioning

confidence: 99%

First Outpatient Clinical Trial of a Full Closed-Loop Artificial Pancreas System in South America

Garelli

Fushimi

Rosales

et al. 2022

J Diabetes Sci Technol

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Background: The first two studies of an artificial pancreas (AP) system carried out in Latin America took place in 2016 (phase 1) and 2017 (phase 2). They evaluated a hybrid algorithm from the University of Virginia (UVA) and the automatic regulation of glucose (ARG) algorithm in an inpatient setting using an AP platform developed by the UVA. The ARG algorithm does not require carbohydrate (CHO) counting and does not deliver meal priming insulin boluses. Here, the first outpatient trial of the ARG algorithm using an own AP platform and doubling the duration of previous phases is presented. Method: Phase 3 involved the evaluation of the ARG algorithm in five adult participants (n = 5) during 72 hours of closed-loop (CL) and 72 hours of open-loop (OL) control in an outpatient setting. This trial was performed with an own AP and remote monitoring platform developed from open-source resources, called InsuMate. The meals tested ranged its CHO content from 38 to 120 g and included challenging meals like pasta. Also, the participants performed mild exercise (3-5 km walks) daily. The clinical trial is registered in ClinicalTrials.gov with identifier: NCT04793165. Results: The ARG algorithm showed an improvement in the time in hyperglycemia (52.2% [16.3%] OL vs 48.0% [15.4%] CL), time in range (46.9% [15.6%] OL vs 50.9% [14.4%] CL), and mean glucose (188.9 [25.5] mg/dl OL vs 186.2 [24.7] mg/dl CL) compared with the OL therapy. No severe hyperglycemia or hypoglycemia episodes occurred during the trial. The InsuMate platform achieved an average of more than 95% of the time in CL. Conclusion: The results obtained demonstrated the feasibility of outpatient full CL regulation of glucose levels involving the ARG algorithm and the InsuMate platform.

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Section: Glucose Controllermentioning

confidence: 99%

First Outpatient Clinical Trial of a Full Closed-Loop Artificial Pancreas System in South America

Garelli

Fushimi

Rosales

et al. 2022

J Diabetes Sci Technol

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“…Por lo tanto, cualquier algoritmo de detección de ingestas previamente diseñados (Dassau et al (2008); Hughes et al (2011); Harvey et al (2008); Colmegna et al (2016c); Turksoy et al (2016); Samadi et al (2017)) puede ser empleado en la generación de la señal de conmutación que comanda qué control LQG se utiliza. En (Fushimi et al, 2019) se propuso y aplicó exitosamente al algoritmo ARG un generador de señal de conmutación (SSG) automático propio.…”

Section: Detección Automática De Comidaunclassified

“…En el desarrollo de un sistema de Páncreas Artificial existen diferencias significativas entre las pruebas simuladas en Matlab, las in silico realizadas en un simulador de alta fidelidad (Hi-Fi) como es el caso del UVa/Padova (aprobado por la FDA), las pruebas clínicas intra-hospitalarias y las ambulatorias. Es por eso que, si bien se han ido desarrollando nuevas versiones del algoritmo ARG sin anuncio de comidas (Fushimi et al, 2019) o para ejercicio físico (Colmegna et al, 2016a(Colmegna et al, , 2021 de modo de poder incorporar en el futuro estos nuevos desafíos, en este estudio se utiliza el algoritmo ARG original a fin de evaluar su desempeño en cada una de las cuatro etapas mencionadas. La novedad del presente trabajo no radica sólo en que se trata de la primera prueba ambulatoria de un algoritmo de páncreas artificial en Iberoamérica, sino que además se trata de un algoritmo no-híbrido e implementado en una plataforma propia basada en desarrollos de código abierto.…”

Section: Introductionunclassified

Control no-híbrido de glucemia ensayado en pacientes ambulatorios con Diabetes Tipo 1

Garelli

Fushimi

Rosales

et al. 2022

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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En este trabajo se presenta la experiencia argentina en el problema de regulación de los niveles de glucosa en sangre para pacientes con Diabetes Mellitus Tipo 1 (insulino-dependientes), denominado Páncreas Artificial. El grupo de trabajo ha realizado 3 pruebas clínicas, las primeras en Latinoamérica. Las dos primeras fueron concretadas en 2016 y 2017, ambas en el Hospital Italiano con 5 pacientes adultos durante 36 hs. En la segunda de ellas se utilizó un nuevo algoritmo de control de lazo cerrado puro (sin bolo prandial), llamado ARG (Automatic Regulation of Glucose) y basado en un control LQG conmutado en combinación con la capa de seguridad SAFE (Safety Auxiliary Feedback Element), desarrollado por investigadores de nuestro equipo. Este año se llevó a cabo la primera prueba ambulatoria, realizada en un hotel con 5 pacientes durante 6 días en marzo de 2021. En esta tercera prueba además, se utilizó una plataforma desarrollada por la Universidad Nacional de La Plata (UNLP), denominada InsuMate. Ésta conecta el celular con la bomba de insulina y el monitor de glucosa, aloja el algoritmo de control y permite el monitoreo remoto de múltiples pacientes. Los resultados obtenidos sugieren que el uso del algoritmo ARG en forma ambulatoria es factible, seguro y eficaz en comparación con la terapia usual. Asimismo, la plataforma InsuMate resultó ser intuitiva y sencilla para los usuarios, tanto médicos como pacientes participantes del ensayo, logrando un tiempo de funcionamiento del lazo cerrado superior al 95 %.

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“…Por lo tanto cualquier algoritmo pre-existente de detección de comidas puede ser implementado [170][171][172][173][174] para generar la conmutación entre K 1,j y K 2,j . De hecho, recientemente se publicó la implementación del algoritmo ARG sin anuncio de comidas [175], evaluado de forma in-silico a aprtir de los datos de los ensayos clínicos.…”

Section: Detección Automática De Comidasunclassified

“…O2 Estudiar y desarrollar estimadores de la excursión de glucosa posprandial y/o detectores de comida. A partir de trabajos del grupo [175], desarrollar e implementar un detector de comidas para realizar un anuncio automático de las mismas al controlador. Mediante el mismo, establecer las reglas de conmutación entre un controlador conservador y otro agresivo.…”

Section: Tesis De Doctorado Nicolás Rosalesunclassified

Modelado y simulación de tecnologías para el tratamiento de la diabetes

Rosales¹,

Garelli²,

Battista³

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En las últimas dos décadas hubo un gran crecimiento en la investigación y el desarrollo de sistemas de Páncreas Artificial (PA). Estos sistemas, compuestos por un lazo de control realimentado, una bomba de insulina y un sensor continuo de glucosa, permiten la regulación automática de glucosa para personas con Diabetes Mellitus Tipo I (DMT1). Aún así, las limitaciones que presenta este desafío, como los son la gran variabilidad inter- e intrapaciente, la incertidumbre y retardos del sistema, dificultan la concepción de un control de lazo cerrado puro. Además de estas limitaciones, el riesgo de exponer a la persona a hiper- e hipoglucemias es un gran impedimento a la hora de desarrollar las estrategias de control glucémico. En esta tesis se plantean objetivos que cubren distintos aspectos del desarrollo de terapias para el control de la glucosa en la DMT1. En primer lugar, se desarrolló una plataforma de simulación que cuenta con un amplio espectro de configuraciones. Luego, a partir de la estimación de la insulina activa en el cuerpo (IOB), se proponen dos algoritmos para el tratamiento a lazo abierto: uno para periódos posprandiales y otro para la actividad física. A su vez, a partir de la limitación de IOB, se proponen técnicas de lazo cerrado. Por un lado, se propone un algoritmo que permite la transición en confi guraciones híbridas, entre el bolo posprandial de lazo abierto y el controlador de lazo cerrado. Por otro lado, a partir de una participación interdisciplinaria, se presenta el desarrollo y ensayo clínico de un algoritmo de control de lazo cerrado sin bolo para la compensación de comidas. Por último, se presenta el algoritmo GSAFE para lazos cerrados de control puro donde se propone adaptar la salida de un controlador principal con el fin de imponer una limitación en la pendiente de caída de glucosa con el objetivo de prevenir futuras hipoglucemias debido a la sobreactuación.

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Artificial Pancreas: Evaluating the ARG Algorithm Without Meal Announcement

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First Outpatient Clinical Trial of a Full Closed-Loop Artificial Pancreas System in South America

First Outpatient Clinical Trial of a Full Closed-Loop Artificial Pancreas System in South America

Control no-híbrido de glucemia ensayado en pacientes ambulatorios con Diabetes Tipo 1

Modelado y simulación de tecnologías para el tratamiento de la diabetes

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