Full-DIY-AID-System: Abdeckung des prandialen Insulinbedarfs bei einer Nutzerin

Alle aktuell verfügbaren AID-Systeme, sowohl die kommerziell verfügbaren, wie auch die selbstgebauten (DIY) bzw. open-source AID-Systeme, decken durch unterschiedliche Dosierungsstrategien den basalen und prandialen Insulinbedarf ab. Dabei werden je nach Algorithmus die Basalraten temporär angepasst und/oder Microboli abgegeben. Die Notwendigkeit, für die Mahlzeiten den Kohlenhydratgehalt zu berechnen bzw. zu schätzen und dafür einen Bolus abzugeben, verblieb bis zuletzt bei den NutzerInnen. Daher werden die AID-Systeme auch als „Hybrid“-Closed-Loop-Systeme bezeichnet. Je nach Flexibilität des AID-Systems und der benutzerdefinierten Einstellungen werden zumindest zum Teil auch prandiale Hyperglykämien mit ausgeglichen. Ein Betrieb im „Full“-Closed-Loop ohne Intervention der NutzerInnen war bislang jedoch noch nicht möglich. Sowohl die Hersteller von kommerziellen als auch die EntwicklerInnen von Open-source-AID-Systemen arbeiten intensiv an Lösungen, die eine vollständige (= „Full“) automatische Abdeckung des Mahlzeitenbedarfs ermöglichen.

Zu den klaren Vorteil von Open-source-AID-Systemen zählt die Zusammenarbeit innerhalb der Community sowie die Möglichkeit der zeitnahen Implementierung neuer Ideen, welche die NutzerInnen im Selbstexperiment austesten können. Eine Vorreiterin ist dabei PD Dr. Katarina Braune an der Charité – Universitätsmedizin Berlin. Sie war auch federführend an diversen Publikationen zu Open-source-AID-Systemen beteiligt und hat uns nun Daten von einem Eigenversuch zur Verfügung gestellt (Abb. 1). Verwendet wurde hierbei ein neuer „iAPS“-Algorithmus aus der OpenAPS-/AndroidAPS-Algorithmus-Familie als iOS-App, gekoppelt mit einem Dexcom G7-CGM-System und einem Omnipod Dash als Insulinpumpe (Quelle: https://github.com/Artificial-Pancreas/iAPS). Das verwendete Insulin war eine 50:50 Mischung von FIAsp und NovoRapid.

Die konsumierten Mahlzeiten waren vegetarische Mischkost mit hohem bis mittlerem glykämischen Index und einer Gesamtmenge von 150 Gramm pro Tag bei einer Time-in-Range von 94%. Die Graphik zeigt, wie das AID-System nach Konsum von 60 g Kohlenhydraten versucht, durch Infusion von einer Reihe von kleinen Insulindosen den Anstieg der Glykämie von ca. 5 mmol/l auf knapp 13 mmol/l zu begrenzen. Die Funktionsweise des AID-Systems im Full-Closed-Loop wurde durch die Aktivierung der Features „unannounced meals“ (nicht-angekündigte Mahlzeiten, UAM, Quelle: https://iaps.readthedocs.io/en/dev/settings/configuration/concepts/smb-uam.html) und „dynamic ISF“ (dynamischer Insulinsensitivitätsfaktor, Quelle: https://iaps.readthedocs.io/en/dev/settings/configuration/concepts/autosens-dynamic.html) ermöglicht. Danach sinkt die Glykämie recht rasch und kontrolliert wieder auf den Zielwert von 5 mmol/l bzw. 90 mg/dl ab. Durch verschiedene Sicherheitstools mit benutzerdefinierten Grenzwerten wird eine versehentliche Überkorrektur verhindert.

Der Kommentar von Katarina Braune dazu: „Es ist beeindruckend, wie iAPS im kompletten Autopilot-Modus die postprandialen Anstiege abfangen kann. Die Settings sind im Vergleich zum Hybrid-Closed-Loop verschieden, und müssen noch etwas angepasst werden, um die Dynamik der Glucoseänderungen in der interstitiellen Flüssigkeit besser abzudecken, dann sollte die postprandiale Exkursion noch effektiver zu reduzieren sein. Insbesondere könnten Kleinkinder, Jugendliche und Berufstätige profitieren, bei denen es oft durch ihren flexiblen Alltag nicht möglich oder nicht gewünscht ist, einen Bolus vor dem Essen abzugeben.“

Bisher gibt es nur eine Studie (wir haben darüber berichtet) zu einem Full-DIY-AID-System, hier mit einem AAPS-Algorithmus. Der iAPS verwendet den gleichen Basisalgorithmus, aber mit zusätzlichen Features [1]. So liefert der Algorithmus Aussagen erstmals Aussagen zur exakten Menge an benötigten Gramm Kohlenhydrate, die Nutzer:innen zu sich nehmen sollten, wenn der Loop die Insulinzufuhr nicht weiter reduzieren kann.

Fazit: Auch wenn dies ein Einzelversuch eines hochengagierten Menschen mit Diabetes ist, so zeigt er doch deutlich auf, wohin die Reise, und das vermutlich schon bald, gehen wird.

1. Petruzelkova L, Neuman V, Plachy L, Kozak M, Obermannova B, Kolouskova S, et al. First Use of Open-Source Automated Insulin Delivery AndroidAPS in Full Closed-Loop Scenario; Pancreas4ALL Randomized Pilot Study. Diabetes Technol Ther. 2023. Epub 20230313. doi: 10.1089/dia.2022.0562. PubMed PMID: 36826996.

DiaTec weekly – September 22, 23