Перейти к:
Инсулинотерапия методом закрытой петли с применением некоммерческих систем в клинической практике: результаты сравнительного исследования с традиционными методами введения инсулина
https://doi.org/10.14341/DM13366
Аннотация
ОБОСНОВАНИЕ. Проблема достижения целевых показателей гликемического контроля у пациентов с сахарным диабетом 1 типа (СД1) остается актуальной. В настоящее время активно ведутся разработки новых, более технологичных методов инсулинотерапии (ИТ). Одним из них является ИТ методом закрытой петли (do-it-yourself closed loop system, DIY-CLS). Данный вид терапии не зарегистрирован в России, тем не менее, пациенты устанавливают себе данные системы самостоятельно, в связи с чем представляется важным обсуждение принципа работы DIY-CLS, возможностей и перспектив их использования.
ЦЕЛЬ. Оценить показатели гликемического контроля, частоту острых осложнений СД у пациентов с СД1 на разных видах терапии.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Проведено наблюдательное исследование 98 пациентов с СД1. Пациенты были разделены на 3 группы в зависимости от вида используемой ИТ: пациенты, получающие ИТ методом множественных инъекций инсулина (МИИ, n=40); пациенты, получающие ИТ в режиме постоянной подкожной инфузии инсулина (ППИИ, n=40); пациенты, получающие ИТ методом DIY-CLS (n=18). Группы сопоставимы по возрасту, полу и длительности СД1.
РЕЗУЛЬТАТЫ. Большинство пациентов составили женщины (73,47%), средний возраст 33,3±2,4 года, длительность СД 17,1±2,2 года. Было выявлено, что у пациентов из группы DIY-CLS, по сравнению с группами МИИ и ППИИ, по данным непрерывного мониторирования глюкозы, значимо выше time in range, значимо ниже средняя глюкоза, standard deviation, time above range 10,1–13,9 ммоль/л и time above range >13,9 ммоль/л. Количество гипогликемических состояний и гипергликемических событий, приводящих к развитию кетоза, было сопоставимо.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Показатели гликемического контроля были значимо лучше у пациентов, использующих DIY-CLS. Пациенты из группы DIY-CLS чаще достигали целевых уровней time in range и коэффициента вариабельности.
Ключевые слова
Для цитирования:
Черная М.Е., Халимов Ю.Ш., Волкова А.Р., Лискер А.В., Нерсесян А.А., Короткова Е.В., Объедкова Ю.А. Инсулинотерапия методом закрытой петли с применением некоммерческих систем в клинической практике: результаты сравнительного исследования с традиционными методами введения инсулина. Сахарный диабет. 2026;29(2):157-168. https://doi.org/10.14341/DM13366
For citation:
Chernaya M.E., Khalimov Y.S., Volkova A.R., Lisker A.V., Nersesyan A.A., Korotkova E.V., Obiedkova Y.A. Non-commercial insulin delivery closed-loop systems: results of comparative research with traditional methods of insulin therapy. Diabetes mellitus. 2026;29(2):157-168. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM13366
ОБОСНОВАНИЕ
Во всем мире численность больных сахарным диабетом 1 типа (СД1) увеличивается с каждым годом. Число пациентов с СД1 в Российской Федерации на 01.01.2024 составило 349 338 человек [1]. В связи с нарушением базальной и стимулированной секреции инсулина у таких больных отмечается высокая вариабельность гликемии (ВГ), которая опосредует прогрессирование макро- и микрососудистых осложнений [2], а также является независимым фактором риска развития гипогликемических состояний у пациентов с СД1.
На сегодняшний момент применяются базис-болюсная инсулинотерапия (ИТ) методом множественных инъекций инсулина (МИИ) и терапия в режиме постоянной подкожной инфузии инсулина (ППИИ). Тем не менее, по данным Базы данных клинико-эпидемиологического мониторинга сахарного диабета на территории РФ, лишь 29% пациентов достигают целевого уровня гликированного гемоглобина (HbA1c) [3].
Последние технологические разработки в виде систем непрерывного мониторирования глюкозы (НМГ) кардинально изменили стандарты контроля гликемии. Это привело к распространению систем автоматической доставки инсулина, в т.ч. и систем закрытой петли (closed loop system, CLS). Системы автоматической доставки инсулина объединили 3 ключевых компонента — инсулиновую помпу, систему НМГ и алгоритм, корректирующий скорость инфузии инсулина в зависимости от уровня гликемии по данным НМГ [4–5]. Современные системы оснащены технологией искусственной поджелудочной железы, основанной на принципах «нечеткой логики» (fuzzy logic) [6–8]. Алгоритм данных систем включает прогностическую модель контроля (ПМК), объединяющую стратегии контроля диапазона и «цели». Прототипический алгоритм получил название MD-Logic Artificial Pancreas (MDLAP) (рис. 1).

Рисунок 1. Принцип работы стратегий CRM (Control-to-Range Module) и CTM (Control-to-Target Module) в алгоритме MDLAP.
MDLAP в СLS имеет значительное преимущество, т.к. позволяет индивидуализировать инфузию инсулина для каждого пациента: они учитывают характеристики пациента, режим доставки инсулина и фармакодинамику инсулина [6–7]. Имеется возможность импорта старых данных пациента в систему для настройки работы ПМК: старые записи НМГ, измерения гликемии глюкометром, предшествующую ИТ и ее результаты, а также данные дневника активности пациента.
Новейшие алгоритмы можно разделить на 2 группы: одобренные к применению в клинической практике («коммерческие», например, Medtronic® 670G, Medtronic® Minimed 780G, Medtrum TouchCare®) и системы искусственной поджелудочной железы самостоятельной сборки (некоммерческие алгоритмы с открытым исходным кодом — "do-it-yourself artificial pancreas system" (DIYAPS, DIY-CLS), например, OpenAPS, AndroidAPS, Loop [9–11]. Различное программное обеспечение влияет на совместимость алгоритма с устройствами и выбор компонентов DIY-CLS (инсулиновые помпы, НМГ, совместимость с мобильными устройствами и операционными системами).
DIY-CLS с помощью алгоритма считывает показатели НМГ и изменяет инфузию инсулина каждые 5 минут, основываясь на недавних настройках и таких факторах, как текущая и максимальная базальная скорость подачи инсулина, недавно введенные болюсы, «активный» инсулин (insulin on board, IOB), продолжительность действия инсулина (duration of insulin acting, DIA), фактор чувствительности к инсулину (insulin sensitivity factor, ФЧИ), углеводный коэффициент (carb ratio, УК), целевой диапазон гликемии. Далее осуществляется анализ с помощью программного обеспечения, которое выполняет последовательность команд для сбора данных НМГ, передает их алгоритму и рассчитывает дозы на основе настроек инсулиновой помпы. Система может давать рекомендации по коррекции настроек УК и ФЧИ, в случае если алгоритм видит в этом необходимость (рис. 2).

Рисунок 2. Принцип терапии методом закрытой петли, использующей алгоритмы с системами передачи данных в облачное хранилище DIY-CLS.
Актуальность исследования безопасности и эффективности терапии с применением DIY-СLS обусловлена тем, что пациенты самостоятельно устанавливают себе DIY-СLS и используют в ней алгоритмы с открытым исходным кодом, при этом терапия с применением DIY-CLS не зарегистрирована в России и мало изучена. Данный аспект предрасполагает к появлению проблем в ведении пациентов, применяющих ИТ методом DIY-CLS, ввиду недостаточно изученного профиля безопасности и эффективности, отсутствия возможности врачебного контроля за использованием системы пациентом и проведения обучения для ее правильной эксплуатации.
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Оценить показатели гликемического контроля (ГК), частоту острых осложнений СД у пациентов с СД1 на разных видах терапии (МИИ, ППИИ, ИТ методом закрытой петли с применением некоммерческих систем — DIY-CLS).
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Изучаемая популяция
В исследование включено 98 пациентов с СД1, не менее 12 месяцев стабильно применяющих ИТ различными методами: МИИ, либо ППИИ, либо DIY-CLS (рис. 3), наблюдаемые амбулаторно в 2024–2025 гг.

Рисунок 3. Потоковая диаграмма набора участников.
Примечание. DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина; СД — сахарный диабет.
Критерии отбора пациентов
- Возраст старше 18 лет.
- Длительность СД1 не менее 12 месяцев.
- Стабильное использование выбранного метода ИТ, а также применение системы НМГ в постоянном режиме в течение 12 месяцев, предшествующих включению в исследование.
- Отсутствие клинически значимых отклонений тиреоидного статуса, применения в течение 6 недель до включения в исследование любых глюкокортикоидных препаратов, а также беременности, периода лактации.
- Подписанное информированное добровольное согласие.
Дизайн исследования
Одноцентровое, наблюдательное, одномоментное, выборочное, сравнительное, контролируемое исследование.
Методы
Проведено наблюдательное исследование пациентов с СД1. Пациенты были разделены на 3 группы в зависимости от вида используемой ИТ: группа 1 — пациенты, получающие ИТ методом МИИ; группа 2 — пациенты, получающие ИТ в режиме ППИИ; группа 3 — пациенты, получающие ИТ методом закрытой петли с открытым исходным кодом (DIY-CLS).
Анализировались показатели ВГ и HbA1c. HbA1c оценивался иммунохимическим методом. Для оценки ВГ использовали системы НМГ тканевой жидкости FreeStyle Libre®. Анализировали следующие показатели ВГ: средний уровень глюкозы тканей жидкости — mean glucose (MG), стандартное отклонение — standard deviation (SD), коэффициент вариабельности — coefficient of variation (CV), время нахождения в целевом диапазоне — time in range (TIR), время нахождения в диапазоне выше целевого — time above range: диапазон №1 — 10,1–13,9 ммоль/л (TAR1), диапазон №2 — >13,9 ммоль/л (TAR2), время нахождения в диапазоне ниже целевого — time below range: диапазон №1 — 3,0–3,9 ммоль/л (TBR1), диапазон №2 — <3,0 ммоль/л (TBR2). Данные по показателям ВГ были получены за 14 суток из сформированного отчета через веб-платформу LibreView® (Abbott).
Оценивались следующие острые осложнения СД за соответствующий период (14 суток):
- общее количество гипогликемических событий;
- количество гипогликемических событий 1, 2 и 3 уровней;
- количество асимптоматических гипогликемических событий;
- количество случаев гипергликемических событий, приводящих к развитию кетоза.
Статистический анализ
Статистическая обработка проводилась средствами языка программирования R (версия 4.4.0, R Core Team, Австрия) с применением пакета jmv (версия 2.7.0, Selker R. и соавт., Австралия, Нидерланды). Дескриптивная статистика представлена средними значениями и стандартными отклонениями (M±SD), для категориальных переменных — абсолютными значениями и процентными долями (n, %). Количественные показатели представлены значениями медианы (Me), нижнего и верхнего квартилей [ Q1; Q3]. Уровень значимости различий количественных признаков между тремя группами оценивался с помощью критерия Краскелла-Уоллиса. Апостериорные попарные сравнения — по критерию Двасса-Стила-Кричлоу-Флигнера. Различия считались статистически значимыми при p<0,05. При среднем размере эффеĸта по Коэну (0,25), необходимой мощности 95%, вероятности ошибки первого рода 5% для 3 групп необходимо минимальное общее количество пациентов составляет 252 человек (расчет производился с применением программного обеспечения G*Power, версия 3.1.9.6).
Этическая экспертиза
Исследование было одобрено локальным этическим комитетом ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» (Протокол заседания №261 от 25.04.2022). Все пациенты подписали добровольное информированное согласие на участие в исследовании.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Клиническая характеристика пациентов, включенных в исследование, представлена в табл. 1. Выборки были сопоставимы по возрастно-половому составу и длительности СД (p>0,05), средний возраст составил 33,3±2,4 года (от 18 до 79 лет), длительность СД1 — 17,1±2,2 года. В группе МИИ пациенты использовали следующие препараты инсулина короткого действия: лизпро (n=8; 20%), глулизин (n=11; 27,5%), аспарт (n=14; 35%), аспарт + никотинамид (n=7; 17,5%), — и препараты инсулина длительного действия: гларгин 100 Ед/мл (n=9; 22,5%), гларгин 300 Ед/мл (n=10; 25%), детемир (n=5; 12,5%), деглудек (n=16; 40%). Постоянно использовали НМГ 12 человек (30%). В группе ППИИ пациенты использовали следующие препараты инсулина короткого действия: лизпро (n=3; 7,5%), глулизин (n=12; 30%), аспарт (n=15; 37,5%), аспарт + никотинамид (n=10; 25%); инсулиновые помпы: Medtronic® MiniMed Paradigm REAL-Time MMT-722 (n=15; 37,5%), Medtronic® MiniMed 720G MMT-1859 (n=9; 22,5%), Medtronic® Paradigm MMТ-715 (n=7; 17,5%), ACCU-CHEK® Combo (n=9; 22,5%). Постоянно использовали НМГ 23 чел. (57,5%). В группе DIY-CLS пациенты использовали следующие препараты инсулина: лизпро (n=1; 5,5%), глулизин (n=5; 27,8%), аспарт (n=7; 38,9%), аспарт + никотинамид (n=5; 27,8%); инсулиновые помпы: Medtronic® MiniMed Paradigm REAL-Time MMT-722 (n=8; 44,4%); Medtronic® MiniMed 720G MMT-1859 (n=1; 5,5%), Medtronic® Paradigm MMТ-715 (n=2; 11%), ACCU-CHEK® Combo (n=6; 33,6%), OmniPod® (n=1; 5,5%); алгоритмы: Loop (n=2; 11%), AAPS (n=12; 67%), iAPS (n=4; 22%).
Таблица 1. Клиническая характеристика групп пациентов
Показатель | МИИ (n=40) | ППИИ (n=40) | DIY-СLS (n=18) | p-value | |
Возраст, лет | 30,0 [ 23,75; 41] (от 18 до 79) | 30,0 [ 23,5; 36,5] (от 19 до 57) | 39,5 [ 30,5; 41,0] (от 19 до 63) | 0,255 | |
Количество женщин, n (%) | 29 (73) | 31 (78) | 12 (67) | 0,442 | |
Длительность СД1, лет | 14,0 [ 6,5; 23,0] | 17,0 [ 11,0; 22,5] | 21,0 [ 11,25; 28,0] | 0,189 | |
Длительность применения данного вида ИТ, лет | 9,0 [ 4,0; 23,0] | 5,0 [ 0,9; 7,0] | 1,3 [ 1,0; 2,0] | 0,004 | |
1–2 | 0,708 | ||||
1–3 | <0,001 | ||||
2–3 | 0,229 | ||||
HbA1c, % | 8,17 [ 7,80; 9,46] | 7,96 [ 7,29; 9,04] | 6,25 [ 5,90; 6,80] | <0,001 | |
1–2 | 0,479 | ||||
1–3 | <0,001 | ||||
2–3 | <0,001 | ||||
Количество пациентов, достигших целевого значения HbA1c, n (%) | 4 (10) | 4 (10) | 11 (61) | <0,001 | |
1–2 | 0,996 | ||||
1–3 | <0,001 | ||||
2–3 | <0,001 | ||||
Средняя суточная доза инсулина, Ед/сут | 44,0 [ 32,3; 61,1] | 45,0 [ 35,0; 55,0] | 39,5 [ 32,0; 45,0] | 0,224 | |
1–2 | 0,842 | ||||
1–3 | 0,598 | ||||
2–3 | 0,126 | ||||
Примечание. HbA1c — гликированный гемоглобин; DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; ИТ — инсулинотерапия; МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина; СД1 — сахарный диабет 1 типа.
Выявлены статистически значимые различия в длительности применения пациентами изучаемых видов терапии: длительность применения DIY-CLS была значимо ниже, чем в группе МИИ (p<0,001), при этом уровень HbA1c у пациентов из группы №3 был значимо ниже, чем в группах №1 и №2.
В табл. 2 приведены данные сравнения показателей ВГ. При оценке было выявлено, что у пациентов из группы DIY-CLS, по сравнению с группами МИИ и ППИИ, значимо ниже показатели MG, SD, TAR1 и TAR2 (p<0,001), значимо выше TIR (p<0,001). В группе DIY-СLS по сравнению с группами МИИ и ППИИ также значимо больше пациентов, достигших целевых значений TIR (p<0,001). Уровень СV в группе DIY-СLS был значимо ниже, чем в группе ППИИ (p=0,045), при этом не выявлены значимые различия по количеству пациентов, достигших цели по показателю СV (р=0,068). Тем не менее уровень значимости p2-3=0,068 говорит о тенденции группы DIY-CLS к более частому достижению цели по СV по сравнению с группой ППИИ. Уровень CV и частота достижения целевого CV (≤36%) у пациентов, использующих DIY-CLS и МИИ, сопоставимы (p=0,116 и p=0,158 соответственно) (рис. 4).
Таблица 2. Показатели вариабельности гликемии у пациентов с сахарным диабетом 1 типа в зависимости от вида инсулинотерапии
Показатель | МИИ (n=40) | ППИИ (n=40) | DIY-СLS (n=18) | p-value | Попарные сравнения | |
MG, ммоль/л | 9,85 [ 8,86; 11,17] | 9,80 [ 8,10; 10,50] | 6,70 [ 6,30; 7,33] | <0,001 | 1–2 | 0,454 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
SD, ммоль/л | 3,46 [ 3,02; 4,26] | 3,55 [ 2,73; 4,17] | 2,10 [ 1,85; 2,45] | <0,001 | 1–2 | 0,941 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
CV, % | 35,25 [ 31,63; 39,95] | 36,80 [ 32,10; 41,75] | 31,81 [ 27,41; 34,60] | 0,052 | 1–2 | 0,824 |
1–3 | 0,116 | |||||
2–3 | 0,045 | |||||
TIR, % | 51,50 [ 36,00; 61,50] | 53,50 [ 43,00; 67,25] | 84,15 [ 64,83; 93,00] | <0,001 | 1–2 | 0,469 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
TBR1, % | 2,00 [ 0,00; 4,00] | 2,00 [ 0,78; 3,08] | 3,10 [ 1,08; 7;32] | 0,203 | 1–2 | 1,000 |
1–3 | 0,214 | |||||
2–3 | 0,251 | |||||
TBR2, % | 0,00 [ 0,00; 1,00] | 0,30 [ 0,00; 1,25] | 0,75 [ 0,00; 2,08] | 0,291 | 1–2 | 0,618 |
1–3 | 0,276 | |||||
2–3 | 0,695 | |||||
TAR1, % | 27,00 [ 21,75; 33,50] | 29,50 [ 19,58; 35,00] | 7,75 [ 2,95; 10,90] | <0,001 | 1–2 | 1,000 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
TAR2, % | 15,00 [ 5,75; 26,50] | 14,00 [ 3,08; 19,25] | 0,05 [ 0,00; 1,27] | <0,001 | 1–2 | 0,420 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
Количество пациентов, достигших целевого значения TIR, n (%) | 10 (25) | 9 (23) | 17 (94) | <0,001 | 1–2 | 0,963 |
1–3 | <0,001 | |||||
2–3 | <0,001 | |||||
Количество пациентов, достигших целевого значения CV, n (%) | 21 (53) | 18 (45) | 12 (67) | 0,081 | 1–2 | 0,841 |
1–3 | 0,158 | |||||
2–3 | 0,068 | |||||
Примечание. МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина; DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; MG — средний уровень глюкозы тканевой жидкости (mean glucose); SD — стандартное отклонение (standard deviation); СV — коэффициент вариабельности (coefficient of variation); TAR1 — время в диапазоне выше целевого 1 (time above range, 10,0–13,9 ммоль/л); TAR2 — время в диапазоне выше целевого 2 (time above range, >13,9 ммоль/л); TIR — время нахождения в целевом диапазоне (time in range, 3,9–10,0 ммоль/л); TBR1 — время в диапазоне ниже целевого 1 (time below range, 3,0–3,9 ммоль/л); TBR2 — время в диапазоне ниже целевого 2 (time below range, <3,0 ммоль/л).

Рисунок 4. Количество пациентов, достигших целевого уровня гликированного гемоглобина, времени нахождения в целевом диапазоне (time in range), коэффициента вариабельности.
Примечание. СV — коэффициент вариабельности (coefficient of variation); DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; HbA1c — гликированный гемоглобин; TIR — время нахождения в целевом диапазоне (time in range, 3,9–10,0 ммоль/л); МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина.
Значимых отличий по длительности нахождения уровня гликемии в диапазонах ниже целевого не выявлено между группами (p>0,05). В табл. 3 представлена оценка безопасности по количеству эпизодов гипогликемических состояний и кетоза. Уровень безопасности всех методов ИТ относительно риска развития гипогликемических состояний и кетоза был сопоставим (p>0,05) (рис. 5 — графическое представление результатов).
Таблица 3. Частота гипогликемических состояний и кетозов у пациентов с сахарным диабетом 1 типа в зависимости от вида инсулинотерапии
Показатель | МИИ (n=40) | ППИИ (n=40) | DIY-СLS (n=18) | p-value | Попарные сравнения | |
Частота гипогликемических событий (<3,9 ммоль/л), эпизодов в неделю | 5 [ 0; 10] | 6,5 [ 3; 11,25] | 8 [ 3; 11,75] | 0,476 | 1–2 | 0,736 |
1–3 | 0,449 | |||||
2–3 | 0,860 | |||||
Частота гипогликемий 1 уровня (3,0–3,9 ммоль/л), эпизодов в неделю | 4,5 [ 0; 7,25] | 4 [ 3; 7,25] | 5,5 [ 3; 8,5] | 0,417 | 1–2 | 0,720 |
1–3 | 0,394 | |||||
2–3 | 0,792 | |||||
Частота гипогликемий 2 уровня (<3,0 ммоль/л), эпизодов в неделю | 0 [ 0; 3,25] | 1 [ 0; 3] | 2 [ 0; 3,75] | 0,578 | 1–2 | 0,793 |
1–3 | 0,591 | |||||
2–3 | 0,829 | |||||
Частота гипогликемий 3 уровня (потребовали посторонней помощи), эпизодов за период наблюдения | 0 [ 0; 0] | 0 [ 0; 0] | 0 [ 0; 0] | 0,739 | 1–2 | 0,746 |
1–3 | 0,833 | |||||
2–3 | 1,000 | |||||
Частота асимптоматических гипогликемий, эпизодов в неделю | 0 [ 0; 2] | 1 [ 0; 1,25] | 1 [ 0; 1] | 0,721 | 1–2 | 0,846 |
1–3 | 0,725 | |||||
2–3 | 0,944 | |||||
Частота кетоза, эпизодов в неделю | 0 [ 0; 1] | 0 [ 0; 1] | 0 [ 0; 0,75] | 0,709 | 1–2 | 0,828 |
1–3 | 0,945 | |||||
2–3 | 0,732 | |||||
Примечание. DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина.

Рисунок 5. Сравнение медианы показателей частоты острых осложнений сахарного диабета.
Примечание. DIY-СLS — инсулинотерапия методом закрытой петли; МИИ — инсулинотерапия методом множественных инъекций инсулина; ППИИ — инсулинотерапия методом постоянной подкожной инфузии инсулина.
ОБСУЖДЕНИЕ
Небольшая длительность использования терапии с применением системы DIY-CLS у пациентов, включенных в исследование, указывает на их недавний переход на данный метод, что, в свою очередь, свидетельствует о росте востребованности и интереса к некоммерческим алгоритмам DIYAPS. Данный интерес к DIY-CLS может быть связан с медленным развитием, редкими обновлениями коммерческих алгоритмов, слишком высокой стоимостью одобренных систем и недостаточной обратной связью и поддержкой со стороны разработчиков [12]. Также алгоритмы DIYAPS удобны для пациентов, т.к. существует программное обеспечение для смартфонов с понятным пользовательским интерфейсом [13]. Высокий интерес пациентов говорит о важности дальнейшего изучения технологий CLS и некоммерческих алгоритмов.
Сопоставление с другими публикациями
Ожидалось, что, в связи с технически сложным устройством СLS, применять DIY-CLS будут преимущественно молодые пациенты, однако в данном исследовании группы были сопоставимы по возрастному составу. В выборке во всех трех группах встречались пациенты не только молодого и среднего возрастов, но и пожилого, что говорит о доступности и удобстве DIY-СLS в эксплуатации, а также актуальности данного вида ИТ для разных групп пациентов.
В данном исследовании у пациентов, самостоятельно использующих ИТ методом DIY-CLS в течение сравнительно короткого срока, показатели ВГ были значимо лучше, чем в группах МИИ и ППИИ: значимо ниже такие показатели ГК, как HbA1c, MG и SD; существенно увеличилось TIR за счет снижения TAR1, TAR2. У пациентов, использующих DIY-CLS, была более низкая ВГ по сравнению с пациентами на ППИИ, о чем свидетельствует уровень CV. Также отмечалась тенденция к более частому достижению целевого CV у пациентов группы DIY-CLS по сравнению с группой ППИИ. При этом уровень CV и число пациентов, достигших целевого CV, значимо не отличались в группах DIY-CLS и МИИ. Однако если стабильность гликемии во времени достигалась в группе МИИ за счет более высокого TAR1 и TAR2, то в группе СLS низкая ВГ достигалась более длительным TIR. Так, у пациентов на терапии DIY-CLS ВГ была меньше, чем у пациентов из других групп.
Работа Brown S.A. и соавт. (2019) также продемонстрировала, что использование CLS, по сравнению с помповой ИТ, приводит к улучшению ГК, увеличению TIR преимущественно за счет меньшей длительности TAR1, TAR2 [14]. Однако по результатам исследования выявлена более высокая частота встречаемости осложнений ИТ у пациентов, использующих СLS (17 событий среди 16 пациентов из группы СLS, 2 события у 2 пациентов из группы ППИИ с НМГ) с пограничным уровнем значимости (p=0,05). Ни в одной из групп не было тяжелых гипогликемий, при этом 14 случаев осложнений в группе CLS были связаны с гипергликемией: 1 случай диабетического кетоацидоза, 13 случаев гипергликемии, сопровождающейся кетозом. Авторы связывают наличие осложнений, обусловленных гипергликемией, с неисправностью инфузионной системы. В работе Tauschmann M. и соавт. (2018) также проводилось сравнение пациентов на ИТ методом ППИИ с НМГ (40) и CLS (46), при этом также было показано значимое увеличение TIR, значимое снижение уровня HbA1c у пациентов из группы CLS [15]. Однако также, как и у Brown S.A. и соавт. (2019), было показано более частое развитие осложнений, обусловленных применением помповой ИТ, у пациентов с CLS и единичные случаи гипергликемии у пациентов с МИИ, чего не было выявлено в нашем исследовании [14–15].
В данном исследовании показано, что безопасность DIY-CLS относительно развития гипогликемических состояний сопоставима с таковой у МИИ и ППИИ, о чем свидетельствует отсутствие значимых различий в длительности нахождения уровня гликемии в диапазонах ниже целевого, а также в количестве эпизодов гипогликемии в неделю. Тем не менее в группе DIY-СLS это было обусловлено стабильным уровнем гликемии в целевом диапазоне, в то время как в группах МИИ и ППИИ редкость гипогликемических состояний была обусловлена склонностью пациентов к поддержанию более высоких значений гликемии (что может быть обусловлено страхом гипогликемии) и более длительным временем нахождения в диапазонах выше целевого (TAR1, TAR2). Единичные случаи кетозов при применении МИИ были связаны с выраженной гипергликемией, обусловленной недостаточной дозировкой инсулина, в частности базального, редкими случаями пропуска инъекций инсулина пациентами — это было характерно для больных с небольшой длительностью СД. Относительно ППИИ и DIY-CLS такие эпизоды были связаны с закупоркой или загибом канюли при неправильной эксплуатации помп, включая неправильную установку или использование инфузионной системы дольше рекомендуемого срока. Важно отметить, выявленные осложнения в группе DIY-CLS зачастую ассоциированы не непосредственно с методом ИТ, а отражают технические особенности применения помповой ИТ в целом. В свою очередь DIY-CLS позволяет более достоверно регистрировать выявленные осложнения по сравнению с ППИИ с НМГ.
Клиническая значимость результатов
ИТ методом DIY-СLS имеет потенциал в улучшении ГК за счет возможности создания системы, которая, помимо индивидуального подхода к ИТ, позволяет реализовать автоматическую доставку инсулина. Возможность автоматического подбора доз и введения инсулина может существенно снизить т.н. бремя заболевания и улучшить качество жизни пациентов с СД1.
Преимуществом алгоритмов с открытым исходным кодом является возможность взаимодействия разработчиков с пользователями (при этом в разработке участвуют пациенты с СД1, владеющие навыками программирования). Это позволяет качественно обновлять алгоритм и создавать программное обеспечение, совместимое с более широким спектром устройств и систем. Необходимо отметить, что «коммерческие» алгоритмы разработаны под конкретные системы НМГ и инсулинового дозатора, поэтому пользователю для наиболее эффективной терапии желательно все время использовать систему от одного разработчика. Системы с открытым исходным кодом также имеют долгосрочную поддержку, бесплатное обслуживание, т.е. пациенту не нужно платить за приложение и обновления к нему. Тем не менее среди недостатков — риск наличия незамеченных уязвимостей и полное отсутствие врачебного контроля при эксплуатации данного метода.
В настоящее время активно ведутся разработки алгоритмов на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), способных самостоятельно распознавать гликемические паттерны в соотношении с текущим уровнем активности пациента, в том числе с учетом иных метаболических изменений [13][16]. Дальнейшее развитие технологии СLS должно стремиться к достижению максимального автоматизма (СLS как закрытая система в перспективе может имитировать физиологические механизмы обратной связи), что позволило бы работать системе без введения пользователем данных о текущих или предстоящих физических нагрузках и приемах пищи (из-за необходимости ввода данных пользователем системы, применяемые в настоящий момент, называются гибридными — «hybrid closed loop system»). В связи с чем также представляется важным изучение работы актуальных алгоритмов и CLS.
Ограничения исследования
Среди ограничений проведенного исследования следует отметить малое количество пациентов в выборке (для достижения мощности выборки 95% при среднем размере эффекта по Коэну минимальное необходимое количество пациентов — 252, т.е. по 84 в каждой группе, в связи с малым количеством участников мощность выборки понижается, что приводит к увеличению риска ошибки второго рода), что связано с отсутствием возможности включения большого количества пациентов в группу терапии DIY-СLS. Как было показано, пациенты используют DIY-СLS в течение относительно непродолжительного срока, в связи с чем в данном исследовании нет возможности оценить эффективность и безопасность данного вида ИТ в долгосрочной перспективе. Также необходимо отметить в качестве ограничения отсутствие в дизайне исследования группы пациентов, использующих коммерческие гибридные помпы с алгоритмом СLS.
Еще одним ограничением данного исследование является отсутствие регистрации случаев технических сбоев при использовании DIY-CLS и ППИИ, что связано с недостаточностью данных. Системы DIY-СLS у пациентов зачастую собраны по принципу «сделай сам», что может вызывать проблемы в эксплуатации DIY-СLS, в т.ч. алгоритма, инсулиновой помпы и ее компонентов: например, при нарушении правил эксплуатации инфузионных систем развиваются осложнения, ассоциированные с риском применения ППИИ (образование липодистрофий, закупорка, перегиб канюли, протечка инсулина, отключение помпы и т.д.).
Также важно отметить, что данные системы вызывают большие опасения со стороны врачей, связанные с осуществлением ИТ в бесконтрольном режиме: пациенты могут полностью полагаться на DIY-CLS и в меньшей степени контролировать терапию, что может привести к острым осложнениям СД, таким как гипогликемические состояния и диабетический кетоацидоз. Однако в представленной работе было показано, что подобные осложнения встречались с сопоставимой частотой в группах МИИ, ППИИ и DIY-CLS.
Необходимо обратить внимание на то, что на текущий момент нет легитимного способа контроля работы таких систем медицинским персоналом, поскольку системы DIY-CLS не зарегистрированы как метод лечения, при этом пациенты самостоятельно их устанавливают без консультации со специалистом, в связи с чем возникает необходимость наблюдения за пациентами с DIY-CLS. Также требуется разработка подходов к отбору пациентов, их обучению и мониторингу для повышения эффективности и безопасности терапии DIY-СLS.
Направления дальнейших исследований
В дальнейших исследованиях планируется расширение выборки (поиск и включение большего числа пациентов с DIY-CLS) для более качественного сравнения, а также более длительное наблюдение для оценки эффективности и безопасности. Интерес также представляет изучение показателей ГК у пациентов с ППИИ непосредственно после установки DIY-СLS. Представляет интерес изучение времени нахождения уровня гликемии не только в пределах целевого диапазона, но и в диапазоне нормальной гликемии (time in normal glycemia, TING — 3,9–7,8 ммоль/л).
С целью более точной оценки безопасности необходим более тщательный сбор таких данных, как сведения о возникновении неисправностей в работе устройств для введения инсулина — инсулиновых помп, шприц-ручек, — которые могли привести к развитию осложнений, ассоциированных с ИТ.
Также интерес представляет изучение влияния данных методов терапии на качество жизни пациента, в т.ч. питание, физическую активность, антропометрические показатели, что можно оценить путем опроса и использования иных дополнительных данных (например, полученных с трекера физической активности, из дневника питания).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
У пациентов, использующих системы DIY-CLS, лучше были показатели ГК: они чаще достигали целевого уровня TIR, имели тенденцию к более частому достижению целевого уровня СV. Значимых различий в частоте осложнений у пациентов с СД1 на разных видах ИТ выявлено не было.
Таким образом, DIY-CLS является перспективным методом инсулинотерапии, на данном этапе его применение демонстрирует высокую эффективность и безопасность. Требуется продолжать исследования по его клинической оценке с целью дальнейшего внедрения в практику, а также организовать обучение врачей по работе с DIY-CLS, чтобы впоследствии они могли качественно вести пациентов.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Источники финансирования. Исследование выполнено в рамках государственного задания №123030200022-5(SGXL-2023-0003).
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи.
Участие авторов. Черная М.Е. — концепция и дизайн исследования, написание и редактирование текста; Халимов Ю.Ш. — концепция и дизайн исследования, написание и редактирование текста; Волкова А.Р. — концепция и дизайн исследования, редактирование текста; Лискер А.В. — концепция и дизайн исследования; Нерсесян А.А. — сбор и обработка материала, написание и редактирование текста; Короткова Е.В. — сбор и анализ литературного материала, статистическая обработка данных с помощью программного обеспечения, написание и редактирование текста, разработка иллюстративного материала; Объедкова Ю.А. — обработка литературного материала, редактирование текста.
Все авторы одобрили финальную версию статьи перед публикацией, выразили согласие нести ответственность за все аспекты работы, подразумевающую надлежащее изучение и решение вопросов, связанных с точностью или добросовестностью любой части работы.
Список литературы
1. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Эпидемиология и ключевые клинико-терапевтические показатели сахарного диабета в Российской Федерации в разрезе стратегических целей Всемирной организации здравоохранения // Сахарный диабет. — 2025. — Т. 28. — №1. — С. 4–17. doi: https://doi.org/10.14341/DM13292
2. Волкова А.Р., Черная М.Е., Лискер А.В., и др. Вариабельность гликемии у пациентов с сахарным диабетом типа 1 на разных видах инсулинотерапии // Эндокринология: Новости. Мнения. Обучение. — 2019. — Т. 8. — №3. — С. 48–43. doi: https://doi.org/10.24411/2304-9529-2019-13004
3. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010–2022 гг. // Сахарный диабет. — 2023. — Т. 26. — №2. — С. 104–123. doi: https://doi.org/10.14341/DM13035
4. Климонтов В.В., Шишин К.С. Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: опыт российских пациентов // Сахарный диабет. — 2023. — Т. 26. — №6. — С. 615–618. doi: https://doi.org/10.14341/DM13033
5. Волкова А.Р., Черная М.Е., Лискер А.В., Власова К.А. Анализ опыта применения инсулинотерапии методом закрытой петли у пациентов с сахарным диабетом 1-го типа в России // Эндокринология: новости, мнения, обучение. — 2020. — Т. 9. — №1. — C. 35–41. doi: https://doi.org/10.33029/2304-9529-2020-9-1-35-41
6. Atlas E, Nimri R, Miller S, et al. MD-logic artificial pancreas system: a pilot study in adults with type 1 diabetes. Diabetes Care. 2010;33(5):1072–1076. doi: https://doi.org/10.2337/dc09-1830
7. Nwokolo M, Hovorka R. The Artificial Pancreas and Type 1 Diabetes. J Clin Endocrinol Metab. 2023;108(7):1614–1623. doi: https://doi.org/10.1210/clinem/dgad068
8. Ware J, Hovorka R. Closed-loop insulin delivery: update on the state of the field and emerging technologies. Expert Rev Med Devices. 2022;19(11):859–875. doi: https://doi.org/10.1080/17434440.2022.2142556
9. Boughton CK, Hovorka R. New closed-loop insulin systems. Diabetologia. 2021;64(5):1007–1015. doi: https://doi.org/10.1007/s00125-021-05391-w
10. Kadiyala N, Hovorka R, Boughton CK. Closed-loop systems: recent advancements and lived experiences. Expert Rev Med Devices. 2024;21(10):927-941. doi: https://doi.org/10.1080/17434440.2024.2406901
11. Kesavadev J, Srinivasan S, Saboo B, et al. The Do-It-Yourself Artificial Pancreas: A Comprehensive Review. Diabetes Ther. 2020;11:1217–1235. doi: https://doi.org/10.1007/s13300-020-00823-z
12. Шишин К.С., Климонтов В.В. Системы автоматизированного введения инсулина с открытым кодом: преимущества, ограничения и вызовы в лечении сахарного диабета // Сахарный диабет. — 2023. — Т. 26. — №4. — С. 352–362. doi: https://doi.org/10.14341/DM13022
13. Lee S, Kim J, Park SW, et al. Toward a Fully Automated Artificial Pancreas System Using a Bioinspired Reinforcement Learning Design: In Silico Validation. IEEE J Biomed Health Inform. 2021;25(2):536–546. doi: https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.3002022
14. Brown SA, Kovatchev BP, Raghinaru D, et al. Six-month Randomised, Multicenter Trial of Closed-Loop Control in Type 1 Diabetes. N Engl J Med. 2019;381(18):1707–1717. doi: https://doi.org/10.1056/NEJMoa1907863
15. Tauschmann M, Thabit H, Bally L, et al. Closed-Loop Insulin Delivery in Suboptimally Controlled Type 1 Diabetes: a Multicentre, 12-Week Randomised Trial. Lancet. 2018;392(10155):1321–1329. doi: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31947-0
16. Климонтов В.В., Бериков В.Б., Сайк О.В. Искусственный интеллект в диабетологии // Сахарный диабет. — 2021. — Т. 24. — №2. — С. 156–166. doi: https://doi.org/10.14341/DM12665
Об авторах
М. Е. ЧернаяРоссия
Черная Мария Евгеньевна = к.м.н., ассистент.
197022, Санкт-Петербург, ул. Льва Толстого, д. 6-8
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
Ю. Ш. Халимов
Россия
Халимов Юрий Шавкатович - д.м.н., профессор; Scopus Author ID: 55531165300.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
А. Р. Волкова
Россия
Волкова Анна Ральфовна - д.м.н., профессор; Scopus Author ID: 57200116986.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
А. В. Лискер
Россия
Лискер Анна Владимировна - к.м.н.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
А. А. Нерсесян
Россия
Нерсесян Артем Артурович - клинический ординатор.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
Е. В. Короткова
Россия
Короткова Елена Владимировна – студент.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
Ю. А. Объедкова
Россия
Объедкова Юлия Александровна - студент.
Санкт-Петербург
Конфликт интересов:
Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с содержанием настоящей статьи
Дополнительные файлы
|
|
1. Рисунок 1. Принцип работы стратегий CRM (Control-to-Range Module) и CTM (Control-to-Target Module) в алгоритме MDLAP. | |
| Тема | ||
| Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(770KB)
|
Метаданные ▾ | |
|
|
2. Рисунок 2. Принцип терапии методом закрытой петли, использующей алгоритмы с системами передачи данных в облачное хранилище DIY-CLS. | |
| Тема | ||
| Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(761KB)
|
Метаданные ▾ | |
|
|
3. Рисунок 3. Потоковая диаграмма набора участников. | |
| Тема | ||
| Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(696KB)
|
Метаданные ▾ | |
|
|
4. Рисунок 4. Количество пациентов, достигших целевого уровня гликированного гемоглобина, времени нахождения в целевом диапазоне (time in range), коэффициента вариабельности. | |
| Тема | ||
| Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(626KB)
|
Метаданные ▾ | |
|
|
5. Рисунок 5. Сравнение медианы показателей частоты острых осложнений сахарного диабета. | |
| Тема | ||
| Тип | Исследовательские инструменты | |
Посмотреть
(926KB)
|
Метаданные ▾ | |
Рецензия
Для цитирования:
Черная М.Е., Халимов Ю.Ш., Волкова А.Р., Лискер А.В., Нерсесян А.А., Короткова Е.В., Объедкова Ю.А. Инсулинотерапия методом закрытой петли с применением некоммерческих систем в клинической практике: результаты сравнительного исследования с традиционными методами введения инсулина. Сахарный диабет. 2026;29(2):157-168. https://doi.org/10.14341/DM13366
For citation:
Chernaya M.E., Khalimov Y.S., Volkova A.R., Lisker A.V., Nersesyan A.A., Korotkova E.V., Obiedkova Y.A. Non-commercial insulin delivery closed-loop systems: results of comparative research with traditional methods of insulin therapy. Diabetes mellitus. 2026;29(2):157-168. (In Russ.) https://doi.org/10.14341/DM13366
JATS XML
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0).








































