Idean un método para monitorizar la glucosa en la diabetes

Redacción. Madrid
Investigadores del Instituto de Automática e Informática Industrial de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y del Instituto de Informática y Aplicaciones de la Universidad de Gerona (UdG) han desarrollado un nuevo método para la monitorización continua de glucosa en pacientes con diabetes mellitus tipo 1.

Se basa en un nuevo algoritmo de calibración que, adaptado a los actuales dispositivos utilizados en los tratamientos con pacientes diabéticos, permite aumentar la exactitud en la estimación de glucosa en sangre y ayuda a regular de manera controlada y automática la liberación de insulina. El sistema está patentado por la UPV y la UdG y sus resultados han sido publicado en la revista Biomedical and Health Informatics.

“Nuestro método supone un paso más en el desarrollo del páncreas artificial para la automatización del control glucémico, ayudando así a mejorar la calidad de vida de los pacientes con diabetes mellitus tipo 1”, ha comentado el investigador del Instituto ai2 de la Politécnica de Valencia, Jorge Bondia.

En la actualidad, según explica Jorge Bondia, el paciente es sometido a una terapia intensiva de insulina, bien mediante inyecciones diarias múltiples o con la infusión continua mediante bombas de insulina. Sin embargo, la terapia intensiva de insulina tiene como contrapartida el incremento de episodios de hipoglucemia, que puede tener consecuencias graves como por ejemplo el coma diabético. Así, la monitorización de la glucemia constituye un elemento “fundamental” en el tratamiento y control de los pacientes diabéticos

En concreto, este tipo de seguimiento se basa en la medición de la concentración de glucosa en el fluido intersticial, es decir, en un compartimento diferente al que tradicionalmente se usa como referencia, que es el plasma.

“Para llevar a cabo estos estudios, son necesarios algoritmos de calibración, fundamentales para la estimación correcta de la glucemia. Los algoritmos actuales se basan en técnicas de regresión lineal; en ellos, la información de la dinámica entre los distintos compartimentos biológicos es ignorada, lo que puede provocar errores de estimación elevados. Es precisamente la magnitud del error la que provocó  que la monitorización continua de glucosa se considere hoy como una herramienta complementaria y no sustitutiva a la medición capilar”, ha señalado Bondia.