一项新研究发现，除了碳水化合物之外的因素（运动、激素和压力等）也对血糖水平有很大影响，这意味着目前的自动胰岛素输送系统错过了血糖调节所需的重要信息。
布里斯托大学的一组研究人员分析了1型糖尿病患者的自动胰岛素输送数据，发现胰岛素需求的意外模式与已知的模式一样常见。
图片由控糖指南用户 @吃猫的鱼 提供
该研究发表在《JMIRx Med》上，旨在确定胰岛素需求变化的模式，并分析这些变化在使用一种最先进的自动胰岛素输送系统（AID）的1型糖尿病患者中发生的频率。
布里斯托尔科学与工程学院的研究人员说：研究结果支持了我们的假设，即碳水化合物以外的因素在正常血糖（即血糖水平在标准范围内的状态）中起着重要作用。然而，由于缺乏关于这些因素的可测量信息，自动胰岛素输送系统只能根据血糖水平过低或过高的情况谨慎地调整胰岛素。
1型糖尿病是一种慢性疾病，患者体内产生的胰岛素过少。1型糖尿病的主要治疗方法是注射或泵入胰岛素。胰岛素的量和时间必须与碳水化合物的摄入量巧妙匹配，以避免血糖水平升高。除了碳水化合物之外，运动、激素和压力等各种其他因素也会影响胰岛素需求。
然而，这些因素对血糖水平造成重大意外影响的频率却很少被发现，这意味着胰岛素给药仍然是一项复杂的任务，可能出错并导致血糖水平超出保护1型糖尿病患者免受不利健康影响的范围。
该研究结果强调了1型糖尿病中血糖调节的复杂性，并证明了1型糖尿病患者胰岛素需求的异质性，强调了个性化治疗方法的必要性。
为了将碳水化合物以外的因素更系统地纳入临床实践，科学家需要找到一种方法来测量和量化它们的影响，并在胰岛素给药中利用这些信息。这也有助于更准确地预测血糖，研究表明，仅凭胰岛素和碳水化合物的信息无法始终如一地预测血糖。
研究人员说：我们的研究表明，管理1型糖尿病远比计算碳水化合物复杂得多。通过研究自动胰岛素输送数据可以获得丰富的见解，值得我们花精力研究这类真实数据。最让我们吃惊的是，即使在我们相对较小且同质的参与者群体中，我们也观察到了各种各样的模式。很明显，在糖尿病管理方面，并不存在“一刀切”的办法。我们希望我们的研究结果能够激发进一步研究影响胰岛素需求的较少探索的因素，以改善胰岛素剂量。
该团队目前正在研究先进的时间序列模式发现方法，以处理现实医疗数据的多样性和复杂性，包括不规则采样和缺失数据。他们目前的重点是开发针对多变量时间序列数据的创新分割和聚类技术，以发现更精细的模式并应对自动胰岛素输送系统数据带来的挑战。
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