数字孪生赋能！1型糖尿病患者人工胰腺调整更安心

美国研究人员设计了一种交互式人工胰腺系统，利用数字孪生技术控制1型糖尿病，早期试验显示出良好效果。

这项由弗吉尼亚大学科学家开发的新技术名为“自适应生物行为控制（ABC）”，通过更紧密地适应用户不断变化的生理需求，显著改善了血糖控制。

弗吉尼亚大学糖尿病技术中心主任、研究首席作者Boris Kovatchev博士透露，该技术每两周优化一次人工胰腺中的自动胰岛素输送系统。它还为用户提供数字孪生模拟功能，允许他们在实际应用前安全地试验不同的血糖管理策略。

“人工胰腺系统需要使用者进行调整，以适应用户不断变化的胰岛素需求。”Kovatchev指出。

数字孪生技术最早在20世纪60年代NASA的阿波罗任务中使用，是复制现实世界系统或过程的虚拟模型，在模拟环境中反映其特征、行为和性能。尽管该技术已存在数十年，但这是首次通过个性化的云端模型将其与每位用户关联，为糖尿病患者提供了一种安全方式，在实际调整前测试并了解不同调整可能对其人工胰腺产生的影响。

研究团队开展的一项为期六个月的临床试验发现，使用ABC技术的参与者在安全血糖范围内的时间从72%增加到77%，平均血糖（糖化血红蛋白A1c）从6.8%降至6.6%。

Kovatchev表示，尽管人工胰腺等自动胰岛素输送系统已帮助用户管理1型糖尿病，但新技术旨在解决两个剩余的关键挑战：第一个是改善白天的血糖控制（此时饮食、运动等活动会导致血糖频繁波动）；第二个是克服大多数用户在早期进展后遇到的平台期（通常稳定在70%至75%的安全血糖时间，研究人员认为这一趋势是由于难以随时间适应系统功能）。

研究团队透露，ABC技术通过两大主要策略应对这些挑战，包括使用数字孪生（复制每位用户代谢系统的计算机模拟）。除了根据用户生理和行为变化调整人工胰腺外，该系统还提供交互式模拟工具，使得用户能够在实际设备上应用前，安全测试不同设置（如调整夜间胰岛素输送速率）。

“对于1型糖尿病这类需由人工胰腺算法和使用者共同做出治疗决策的疾病，人机协同适应至关重要，”Kovatchev详细解释道，“数字孪生技术对促进这种协同适应非常有帮助。”