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PROYECTOS

TAILOR

SOLUCIONES A MEDIDA DEL PACIENTE PARA EL CONTROL DE GLUCOSA EN SANGRE EN DIABETES TIPO 1

Datos administrativos

Referencia del proyecto: PID2019-107722RB-C21
Título: Soluciones a medida del paciente para el control de glucosa en sangre en diabetes tipo 1  – TAILOR
Entidades participantes: Proyecto coordinado
Subproyecto 1: Universitat Politècnica de València (coordinador)
Subproyecto 2: Universitat de Girona
Investigador principal: Jorge Bondia (coordinador); Josep Vehí
Entidad financiadora: Agencia Estatal de Investigación
Duración: 01/06/2020-31/05/2023
Financiación recibida: Subproyecto 1: 220.341,00€
Subproyecto 2: 211.508,00 €

Resumen del proyecto

En el diseño de cualquier sistema para el control glucémico en diabetes tipo 1 se debe buscar la maximización de la percepción de utilidad y facilidad de uso para cubrir los diferentes perfiles psicosociales de los pacientes a los que se dirige la tecnología. Esto sigue siendo una necesidad insatisfecha en el páncreas artificial, donde se ha puesto de manifiesto recientemente el abandono del uso tras la comercialización del primer sistema híbrido comercial. Motivado por este hecho, el proyecto TAILOR aborda nuevos desafíos tecnológicos para el control automatizado de la glucosa en diabetes tipo 1 con el objetivo de mejorar el control glucémico, al tiempo que satisfacer la interacción esperada por los pacientes con el sistema, dando lugar a soluciones personalizadas que maximizan la percepción de utilidad y facilidad de uso para fomentar la adopción de la tecnología. Como objetivo final, se persigue el progreso tecnológico para ampliar el acceso de soluciones tecnológicas a todos los pacientes que puedan beneficiarse de ellas.

Para lograr este objetivo, ya sea en el páncreas artificial o en nuevas soluciones tecnológicas para usuarios de plumas de insulina con monitor continuo de glucosa (MDI+MCG), los dispositivos deben ser lo suficientemente flexibles para adaptarse a diferentes usuarios, ampliando su población objetivo. Esto implica que se debe dar libertad al paciente con respecto al manejo de las comidas y el ejercicio (con / sin anunciamiento, carbohidratos de rescate / glucagón) y el uso de wearables adicionales (siempre / a veces / nunca) mientras se mejora el control glucémico con respecto a la terapia actual. Para este fin, las herramientas de aprendizaje para una mejor gestión de la variabilidad y la personalización del sistema serán clave.

El proyecto abordará los siguientes desafíos. Primero, la mejora del control glucémico requerirá nuevas herramientas de simulación que caractericen mejor la variabilidad en diversas cohortes. De especial interés será el estudio de las diferencias fisiológicas entre hombres y mujeres con respecto al efecto glucémico del ejercicio. En segundo lugar, se derivarán nuevas herramientas de personalización basadas en métodos de aprendizaje avanzados, que se espera mejoren el control glucémico debido a un mejor manejo de la variabilidad. Tercero, el alivio de la carga en el control de las comidas se abordará mediante el desarrollo de sistemas automáticos de detección de comidas sin perjuicio del control glucémico, lo que dará lugar a sistemas de páncreas artificial con anunciamiento opcional de comidas. Cuarto, la mitigación de la hipoglucemia, especialmente bajo ejercicio no anunciado, se abordará mediante la infusión automática de glucagón en un páncreas artificial bihormonal en comparación con la recomendación de los carbohidratos de rescate. Quinto, se abordará la automatización de la toma de decisiones y la mejora del control glucémico en usuarios de MDI+MCG, trasladando a este contexto resultados del páncreas artificial. Se realizarán cuatro estudios clínicos para la evaluación de estas tecnologías.

Como resultado final del proyecto, se desarrollará un nuevo sistema, jAP-TAILOR, con una interacción flexible para adaptarse a diferentes perfiles de usuario, tanto para el páncreas artificial como para usuarios de MDI aumentado con MCG, además de proporcionar un control satisfactorio de la glucosa.

Investigadores

Universitat Politècnica de València
  • Jorge Bondia (coordinador)
  • José Luis Díez
  • Sergio Romero
  • Beatriz Ricarte
  • Pedro García
  • Alejandro J. Laguna
  • Juan Fernando Martín
  • Ricardo Sanz
  • Iván Sala
  • Clara Furió
  • Michelle A. Caicedo
Óbuda University
  • György Eigner
  • Levente Kovács
Universitat de Girona
  • Josep Vehí (co-IP)
  • Quim Armengol
  • Ningsu Luo
  • Charrise Raamkimsoon
  • Aleix Beneyto
  • Iván Contreras
  • Sayyar Ahmad
  • Adrià Parcerisas
Imperial College London
  • Pau Herrero
Hospital Clínic de Barcelona
  • Ignacio Conget
  • Marga Giménez
  • Clara Viñals
  • Judith Viaplana
Hospital Francesc de Borja de Gandía
  • Paolo Rossetti
Hospital Clínico de Valencia
  • F. Javier Ampudia
  • Ana Palanca
Facultad de Fisioterapia, Universitat de València
  • Rodrigo Martín San Agustín
Hospital Sant Joan de Déu
  • Roque Cardona