一种面向胰岛素和 pramlintide 的 AI 启用双激素模型预测控制算法
摘要
当前闭环胰岛素输送算法需要获悉碳水化合物摄入扰动，这会给使用这些系统的人带来负担。Pramlintide 是一种激素，可延迟胃排空，从而使胰岛素动力学与碳水化合物吸收动力学一致。将 pramlintide 集成到自动胰岛素输送系统中有助于降低餐后血糖波动，可能有助于实现完全闭环，从而无需公告餐食。我们提出了一种 AI 启用双激素模型预测控制 (MPC) 算法，用于在不要求公告餐食的情况下输送胰岛素和 pramlintide。该 MPC 算法包含一种新的 pramlintide 药代动力学和药效学模型，该模型是通过来自实施餐食挑战的1型糖尿病患者收集的数据识别得出。使用模拟器，我们评估了各种 pramlintide 输送方法和控制器模型，以及基线仅胰岛素情景。餐食是使用神经网络餐食检测和给药 (MDD) 算法自动给药的。主要结果是血糖在目标范围内的时间比例 (TIR: 70-180 mg/dL)。结果表明，以 6 微克 pramlintide:1 单位胰岛素的固定比例输送 pramlintide，并使用能够识别 pramlintide 的 MPC 算法，可实现显著提升的 TIR，与仅胰岛素的 MPC (91.6% vs. 64.1%) 相比。以固定比例输送 pramlintide 的效果优于以恒定速率输送基础 pramlintide，表明 MDD 算法的益处。独立控制胰岛素和 pramlintide 与以固定比例输送胰岛素和 pramlintide 相比没有优势。初步的来自人类受试者的真实世界结果进一步表明了 pramlintide 输送的益处。
关键词
引用
@article{arxiv.2503.17887,
title = {An AI-enabled dual-hormone model predictive control algorithm that delivers insulin and pramlintide},
author = {Peter G. Jacobs and Wade Hilts and Robert Dodier and Joseph Leitschuh and Jae H. Eom and Deborah Branigan and Forrest Ling and Matthew Howard and Clara Mosquera-Lopez and Leah Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17887},
year = {2025}
}
备注
15 pages, 8 figures, 4 tables, pre-print with expanded Supplementary Materials section, accepted and will be published in IFAC Diabetes Technology Conference