Pancreas artificiale 2.0: cosa non possono ancora fare i sistemi di somministrazione automatica di insulina e come risolvere il problema

Diabetes Technology & Therapeutics ha pubblicato una revisione condotta da un gruppo internazionale di ingegneri e medici sulle lacune che impediscono ai sistemi di somministrazione automatica di insulina (AID) di diventare un vero e proprio "circuito completamente chiuso". Gli autori affermano onestamente che i dispositivi attuali riducono l'HbA1c, migliorano la qualità della vita e gestiscono la glicemia in modo più sicuro, ma funzionano meglio di notte e durante il giorno richiedono all'utente di dichiarare i pasti e l'attività fisica per evitare iperglicemie e ipoglicemie. Inoltre, molti sistemi non sono ancora progettati per donne in gravidanza e anziani. La revisione mostra i risultati di nuovi algoritmi che riconoscono automaticamente cibo ed esercizio fisico, e i primi dati sull'uso dell'AID in gruppi "complessi". Conclusione chiave: il prossimo ciclo di evoluzione è l'intelligenza artificiale e il controllo adattivo, anche per le configurazioni multiormonali (insulina ± glucagone).

Contesto dello studio

I sistemi di somministrazione automatica di insulina (AID) sono una combinazione di un sistema di monitoraggio continuo del glucosio (CGM), una pompa per insulina e un algoritmo di controllo che regola l'erogazione di insulina in tempo reale. Negli ultimi anni, i circuiti "ibridi" hanno ridotto significativamente l'HbA1c, aumentato il tempo di intervallo (Time in Range) e ridotto l'ipoglicemia notturna nelle persone con diabete di tipo 1. Tuttavia, il "pilota automatico completo" non è ancora disponibile: durante il giorno, quando il glucosio è costantemente influenzato da cibo, stress e movimento, la maggior parte dei sistemi richiede ancora l'inserimento manuale di carboidrati e un avviso di attività, altrimenti l'algoritmo non può compensare i rapidi picchi glicemici.

La pratica clinica ha evidenziato altre lacune. Gli algoritmi funzionano meglio durante il sonno, quando il metabolismo è più stabile, ma i picchi postprandiali, l'esercizio fisico e i ritardi nei boli rimangono il tallone d'Achille. Alcuni sistemi non sono ancora progettati per le donne in gravidanza (diversi target glicemici, elevato costo degli errori) e per gli anziani (polimorbilità, aumento del rischio di ipoglicemia), dove sono necessarie modalità di sicurezza e interfacce adattate che riducano il carico cognitivo.

Tecnicamente, la prossima frontiera è ridurre il "fattore umano". A tal fine, si stanno sviluppando algoritmi per il riconoscimento automatico dell'assunzione di cibo e dell'attività fisica basati su modelli CGM e sensori indossabili; si stanno testando circuiti multiormonali (insulina ± glucagone) come "assicurazione" contro l'ipoglicemia; si stanno implementando modelli adattivi/di intelligenza artificiale che si adattano ai ritmi individuali dell'utente e al contesto della giornata. Parallelamente, il settore necessita di standard di interoperabilità e sicurezza informatica in modo che i sistemi vengano aggiornati "over-the-air" e i dati vengano scambiati in modo sicuro tra dispositivi e cliniche.

Infine, non è solo il controllo della glicemia a essere importante, ma anche la comodità della vita: meno ansia e azioni manuali, sonno stabile, accessibilità della tecnologia per persone con diversi livelli di competenze digitali e reddito. Pertanto, il "pancreas artificiale 2.0" non è solo un algoritmo "più veloce", ma un ecosistema che funziona con la stessa affidabilità giorno e notte, richiede un minimo di interventi e copre ampi gruppi di pazienti.

Perché è importante?

I circuiti automatizzati rappresentano una delle principali innovazioni in diabetologia degli ultimi decenni e il loro contributo si riflette ufficialmente nei moderni standard di gestione del diabete. Tuttavia, la "piena autonomia" è ancora irraggiungibile: l'utente inserisce ancora i carboidrati "manualmente" e, con uno stile di vita attivo, gli algoritmi sono spesso in ritardo. La revisione sistematizza dove muoversi in modo che gli AID diventino più accessibili e intelligenti, anche per chi è in gravidanza, ha più di 65 anni, pratica sport o semplicemente non può contare i carboidrati ogni poche ore.

Cosa può fare l'AID ora e dove i progressi sono in stallo

Gli odierni "pancreas" ibridi sono eccellenti nel mantenere il Time in Range (TIR) e nel ridurre il Time Below Range (TBR), soprattutto durante il sonno. Ma durante le "sfide" diurne - cibo, stress, allenamento - emergono punti deboli:

• Sono obbligatori gli annunci di pasti/attività fisica. Senza di essi, il circuito non ha il tempo di "catturare" l'ondata di insulina postprandiale o di prevenire l'ipoglicemia dopo l'attività fisica.
• Limitata idoneità "civile". Diversi sistemi non sono pensati per donne incinte e anziani, dove gli obiettivi e i rischi sono diversi.
• Instabilità diurna. I dispositivi sono più efficaci di notte; i livelli di glucosio variano di più durante il giorno.
• "Fattore umano": il conteggio dei carboidrati e i passaggi manuali sono noiosi e rendono difficile l'aderenza alla dieta; questo è sottolineato dalle revisioni cliniche e dalla pratica.

Cosa suggeriscono gli autori della revisione

I ricercatori indicano le aree in cui negli ultimi anni sono emersi risultati incoraggianti e in cui sono necessari ulteriori sforzi:

• Riconoscimento automatico di cibo e attività. Algoritmi in grado, senza l'intervento dell'utente, di valutare l'entità e l'entità dell'assunzione di cibo/esercizio fisico e di dosare l'insulina di conseguenza.
• Circuiti multiormonali. L'aggiunta del glucagone come "pedale di sicurezza" contro l'ipoglicemia è un ramo separato dello sviluppo.
• Nuovi gruppi target. Sperimentazioni su anziani e durante la gravidanza con adattamento degli obiettivi e delle barriere protettive.
• Intelligenza artificiale e controllo adattivo: i modelli personalizzati che “imparano” dai dati quotidiani eliminano parte del lavoro manuale e semplificano l’accesso alla tecnologia.

Dove cercare sviluppatori e regolatori

Per portare l’AIDS a un “ciclo completo” per tutti, oltre agli algoritmi, dovremo risolvere anche problemi “sistemici”:

• Interoperabilità e aggiornabilità. Standard di scambio dati e aggiornamenti software remoti sicuri.
• Parametri di beneficio "reali". Oltre a HbA1c - TIR/TBR, carico di allerta, sonno notturno, carico cognitivo dell'utente.
• Accesso ed equità: semplificare l'interfaccia e rendere i sistemi più economici, in modo che gli aiuti umanitari possano essere accessibili anche a chi oggi non li utilizza.
• Sicurezza informatica e privacy. Soprattutto nel contesto di dispositivi sempre più intelligenti e connessi in rete.

Cosa significa questo per le persone con diabete - ora

Anche senza essere "completamente autonomi", i moderni dispositivi di ausilio alla vescica (AID) offrono già vantaggi in termini di zuccheri e sicurezza, come confermato da studi randomizzati e osservazionali. Se si utilizza un contouring oggi, il principale "trucco di vita" è un elevato coinvolgimento (annunci tempestivi di cibo/carichi, carica/connettività del sensore, corretta impostazione degli obiettivi). E per chi sta solo prendendo in considerazione un AID, la revisione fornisce un chiaro esempio: nelle prossime generazioni, i dispositivi richiederanno meno azioni manuali e saranno più adatti al giorno, e non solo alla notte.

Dove sono i confini e cosa succederà dopo?

Questa è una revisione: non sostituisce gli studi clinici, ma ne definisce l'agenda: intellettualizzazione dei contorni e ampliamento delle indicazioni. Sono già in corso sperimentazioni domiciliari di sistemi che si dosano in modo indipendente in base al cibo e al carico; soluzioni multi-ormonali sono in fase di sviluppo in parallelo. Il passo successivo sono studi multicentrici su anziani, donne in gravidanza, persone con un programma "imprevedibile", nonché lavori sull'accessibilità e l'implementazione.

Un breve promemoria: cosa impedisce un “ciclo completo” e cosa lo avvicinerà

Interferisce con:

• la necessità di inserimento manuale dei carboidrati e delle dichiarazioni di attività;
• diminuzione della stabilità durante il giorno (cibo, sport, stress);
• mancanza di modalità per la gravidanza e gli anziani in alcuni sistemi.

Approssimativo:

• rilevamento automatico del cibo/carico e algoritmi adattivi;
• circuiti multiormonali (insulina ± glucagone);
• standard di dati unificati, sicurezza, accessibilità.

Conclusione

La revisione formula chiaramente l'obiettivo della "versione 2.0" del pancreas artificiale: ridurre al minimo il ruolo dell'utente, rendere i circuiti ugualmente affidabili giorno e notte e consentire l'accesso a coloro che sono attualmente esclusi, comprese donne incinte e anziani. La strada per raggiungere questo obiettivo passa attraverso algoritmi di intelligenza artificiale, controllo adattivo e schemi multi-ormonali, e ci sono già risultati iniziali che dimostrano che questo è reale. Ora tocca agli studi clinici e agli ingegneri trasformare queste idee in dispositivi affidabili "per tutti e ogni giorno".

Fonte della ricerca: Jacobs PG et al. Lacune, sfide e opportunità nella ricerca sui sistemi automatizzati di somministrazione di insulina. Diabetes Technology & Therapeutics 27(S3):S60-S71. https://doi.org/10.1089/dia.2025.0129