SITEMI INTEGRATI:
dalla tecnologia alla
terapia, quali scenari
futuri
Daniela Bruttomesso
Sistema integrato : microinfusore + sensore per la glicemia
Paradigm Real Time systems




A: Pompa da insulina e
ricevitore CGM
B: Set da Infusione
C: Sensore
D: Transmettitore
Combinare RT-CGM e CSII
è un valore aggiunto
per la terapia del tipo 1?
Microinfusore integrato al sensore (SAP)
vs
terapia multiiniettiva (MDI)
Pompe à insuline : perfusion sous-cutanée d’insuline analogue rapide
+
CGM
(Port de capteurs de glucose > 70% du temps)
STAR 3:
30 centri coinvolti
(USA e Canada)
(STAR 3)
Bergenstal RM et al. N Engl J Med , 2010; 363:311-320

Tipo 1 (n°485 pts,156 ragazzi, 329 adulti)

In terapia con MDI basata su analoghi lenti

Età : 7-70 anni (ragazzi=123 ys; adulti=42 12 anni)



HbA1c 7,4-9,5% (MSD = 8,30,5%)
Randomizzati a

Pompa integrata al sensore

Iniezioni multiple giornaliere
Follow-up: 1 anno
SAP
Controllo
Emoglobina glicata nel tempo - Tutti i pazienti
Il gruppo SAP ottiene a 3 mesi una riduzione di HbA1C statisticamente
significativa rispetto a MDI e la mantiene fino ai 12 mesi
8.5%
8.3%
8.1%
8.1%
7.5%
7.5%
7.5%
6
9
12
8.0%
A1C
8.0%
8.0%
7.5%
7.3%
7.0%
0
3
Months
MESI
Confronto tra i gruppi statisticamente significativo per
tutti i periodi di tempo considerati (P<0.001).
= SAP
n = 244
= MDI
n = 241
Variazione media di HbA1C a 1 anno
SAP
MDI
Differenza
P<0.001
Tutti i pazienti (Δ A1C)
•
-0.8
-0.2
(8.3 - 7.5%)
(8.3 - 8.1%)
-0.6
la riduzione media di HbA1C è 4 volte maggiore in SAP vs MDI (-0.8 vs -0.2)
Variazione media di HbA1C a 1 anno
SAP
MDI
Differenza
P<0.001
Tutti i pazienti (Δ A1C)
Adulti ≥ 19 anni (Δ A1C)
Pediatrici 7–18 anni (Δ A1C)
•
•
•
-0.8
-0.2
(8.3 - 7.5%)
(8.3 - 8.1%)
-1.0
-0.4
(8.3 - 7.3%)
(8.3 - 7.9%)
-0.4
+0.2
(8.3 - 7.9%)
(8.3 - 8.5%)
-0.6
-0.6
-0.5
la riduzione media di HbA1C è 4 volte maggiore in SAP vs MDI (-0.8 vs -0.2)
nella popolazione adulta, riduzione media di HbA1C = 1.0%
miglioramento significativo di HbA1C nella popolazione pediatrica SAP
rispetto al gruppo MDI (fase difficile per la gestione del diabete!)
La riduzione di HbA1C è correlata alla
frequenza di utilizzo del sensore

La maggioranza dei pazienti ha utilizzato il sensore > 60% del tempo
I pazienti che hanno utilizzato il sensore per un tempo ≥ 81% presentano ad 1
anno una riduzione di HbA1C di 1.2% rispetto al baseline
Frequency of Sensor Use (% of Time)
Change in A1C at 1 Year vs Baseline

21-40%
41-60%
61-80%
81-100%
0
-0.19
-0.5
-0.64
-0.79
-1
-1.21
-1.5
n =27
n =46
n =108
n =56
Sensor augmented pump therapy substantially lowers
HbA1c; a randomized controlled trial
The Eurythmics-trial study team
Academic Medical Centre, The Netherlands
J.H. DeVries; J. Hermanides; I.M. Wentholt;
J.B. Hoekstra; P. Wentzel; D. Dragt; T. Brouwer
University of Padova, Italy
D. Bruttomesso; S. Costa
Hvidovre University Hospital, Denmark
University of Bristol, United Kingdom
K. Nørgaard; M. Meldgaard
C.M. Dayan; D. Tatovic; K. Green
Catholic University Leuven, Belgium
Malmö University Hospital, Sweden
C. Mathieu; H. Morobé; P. Callewaert
M. Carpentier; C. Peeters
A. Frid; I. Wetterholtz; H. Söderling
Lille University Hospital, France
University Hospital of Bern, Switzerland
C. Fermon
P. Diem; A. Egger; A. Lanker
Diabetic Medicine, 2010
Risultati
Rispetto a MDI, la terapia con SAP si associava a:
 maggiore riduzione della HbA1c
 senza aumento del tempo passato in ipoglicemia
maggiore soddisfazione per il trattamento
 minor stress legato al diabete

Microinfusore integrato al sensore (SAP)
vs
Microinfusore convenzionale
(CSII)
Raccah D et al, Diabetes Care 2009; 32:2245-2250) :
 132
pazienti (81A e 51P)
 HbA1c
≥8% durante MDI
 Randomizzati
a
Sistema integrato (SAP)
CSII convenzionale
 Follow-up:
6 mesi
The Real Trend Study
Raccah D, Diabetes Care 32:2245-2250, 2009
-0,55%
-1,23%
Tutti i pazienti
Pazienti che usavano il
sensore > 70%
Sistema integrato « sensore – microinfusore » :
risultati di grandi studi
Studio
Paz (n)
Metodi
HbA1c
iniziale
HbA1c
finale
Altro
STAR 1
2008
138 DT1
CSII
CSII vs SAP
6 mesi
≥ 7.5%
(8.44%)
CSII : -0.56%
SAP : -0.71%
AUC < 70 mg/dl
(< in SAP)
REAL
Trend
2009
132 DT1
MDI
CSII vs SAP
6 mesi
≥ 8.0%
CSII : -0.55%
(9.1-9.3%) SAP : -0.96%
AUC >190 mg/dl
(<in SAP)
CSII vs SAP
3 mesi
CGM ≥ 70%*
≤ 8.5%
CSII : +0.30%
(7.3-7.5%) SAP : -0.20%
≠ 0.51%*
Tempo trascorso
≤3,9 mM (ns)
10.1 mM (ns)
O’Connell 62 DT1
2009
CSII
ONSET
2010
154 DT1 CSII vs SAP
11.2alla
12 mesi
11.5%
diagnosi. CGM ≥1x/sem
CSII : 7.6%
SAP : 7.4%
≠ 0.50%*
C-Peptide (>in
SAP)
Variabilità (< in
SAP)
Il successo della terapia dipende da:


tempo
utilizzo
del
sensore
tempo utilizzo del sensore
> 70% del tempo
> 70% del tempo


adeguatezza
dell’intervento
adeguatezza dell’intervento
educazione del paziente
Tempo di esposizione (ore) all’iper-ipoglicemia
Kowalski A, Diab Tech Ther, 11: S113-S119, 2009
Pancreas artificiale
Cos’è un pancreas artificiale?
Closed-loop insulin delivery concept
9
8
7
1.4
g/L
mmol/L
HbA1c <6.5%
6
5
0.9
0
Continuous
Glucose
Monitoring
2
4
6
8 10 12 14 16 18 20 22 24
Control
Algorithm
Closed Loop
Insulin
Delivery
ALGORITMO

MODELLO PREDITTIVO DI CONTROLLO (MPC)
The AP System
FreeStyle Navigator™
(Abbott Diabetes Care)
Study
Participant
OmniPod Insulin
Management System
Attending
Physician
Frequent YSI provides
time
reference
reference
BGBG
PC running
Model Predictive Control
JDRF trial:Virginia, Padova and Montpellier
Decide il
(20 patients)
Decide
paziente
l’algoritmo
Bruttomesso D et al, J Diabetes Sci Technol, 2009
Inpatient Admission 1: Baseline Physician-Supervised Open-Loop Control
Inpatient Admission 2: Closed-Loop Control, which begins at 21:30
BG target
100 mg/dl
plasma insulin (Total & Free)
CGM
every 30 minutes measurements
frequent measurements*
CGM measurements
plasma glucose
frequent measurements*
every 30 minutes measurements
Closed Loop Control on Admission 2
16:00
Admission: 16:00
21:30
Dinner: 19:30
6:00
Breakfast : 7:00
12:00
Lunch & Insulin
Bolus : 13:30
Bruttomesso D et al, J Diabetes Sci Technol, 2009
Kovatchev B, et al. J Diabetes Sci Technol, 2010, 4:1374-1381
Overnight control (ore 21-8)
% time within the target range
of 70-140 mg/dl
*p=0.029
100
Number of hypoglycemic
episodes (BG<70 mg/dl)
*p=0.001
25
90
80
20
70
60
15
50
40
64
78
23
10
30
20
5
5
10
0
0
Open-Loop
Closed-Loop
Open-Loop
Closed-Loop
Kovatchev B, et al. J Diabetes Sci Technol, 2010, 4:1374-1381
Breakfast control (ore 8-12)
% time within the target range of
70-180 mg/dl
100
200
90
180
80
160
70
140
60
120
50
100
40
61
30
52
167
176
80
60
20
40
10
20
0
Glicemia media
0
Open-Loop
Closed-Loop
Open-Loop
Closed-Loop
Conclusions
D. Bruttomesso eta l, J Diabetes Science Technol, 2009
Results:
•
•
Excellent overnight control with 5-fold reduction of
hypoglycemia overnight
Margins for improvement during breakfast
Closed-loop di notte in T1DM: Ragazzi e adolescenti
Hovorka R, et al. Lancet 2010;375:43–51.
19 DM1
5-18 anni
CL h 20-8
L’esperienza di Cambridge ha dimostrato che
il tempo trascorso in ipoglicemia veniva ridotto
Project EU AP@Home
6 universities
2 clinical centers
4 industrial partners.
Academic Medical
Center Amsterdam
University of
Cambridge
University of
Cambridge
Profil Institute for
Metabolic Research GmbH
(DE )
Triteq Ltd
Ecole Polytechnique
Federale de Lausanne,
Sensile Medical AG
Medical University Graz,
4a engineering GmbH
CHRU Montpellier
University
of Pavia
STMicroelectronics
Duration: 4 years
Started: 1st February 2010
University of
Padova
Prossime tappe per portare il pancreas artificiale
dal centro di ricerca a casa del paziente



Closed-loop solo per la notte per minimizzare il
rischio di ipoglicemia
Closed-loop per l’infusione basale (24 ore) e
gestione manuale da parte del paziente dell’insulina
del pasto e durante l’esercizio fisico
Closed-loop per l’infusione basale con “annuncio
all’algoritmo” del tempo del pasto e dell’esercizio
fisico
University of Padova:
• Claudio Cobelli, Chiara Dalla Man, Simone Del Favero,
Giovanni Sparacino, Andrea Facchinetti, Stefania Guerra
• Angelo Avogaro, Daniela Bruttomesso, Silvana Costa, Alessio
Filippi, Alberto Maran, Rachele Scotton, Monica Vedovato
University of Pavia:
• Lalo Magni, Giuseppe De Nicolao, Chiara Toffanin
Grazie
per l’attenzione
Daniela Bruttomesso