前言

人工胰腺閉環系統是一種胰島素自動給藥裝置（AID），它可以自動輸註基礎胰島素，讓我們的夜間血糖更加平穩，雖然餐時胰島素需要手動輸註，但是它的操作界面會提供智能的餐時胰島素劑量建議。

該系統的構成要素即三個要素，包括動態血糖監測系統，胰島素泵和中央算法控制系統，從而使得該系統可以根據實時的動態血糖監測結果從而決定胰島素的輸註劑量。成功運轉系統的前提是這三個要素能進行聯動，聯動的基礎是存在通信設備，有時候這個通信設備就設置在胰島素泵中，有時候需要額外添加一個通信設備如RileyLink或是OrangeLink。

而本文將系統的介紹這個世界上的人工胰腺閉環系統，小夥伴可以根據自己的實際情況選擇適合自己的系統。

兩大陣營

這個世界上的閉環系統分為兩大陣營。

第一大陣營是高度商業化的閉環系統。器械廠傢不惜耗資數億、耗時數年，去開展臨床試驗RCT研究，目的是為瞭充分證明其研發的閉環系統具有臨床獲益性，且安全性良好，從而獲得FDA、EMA審評後批準上市。代表的系統有美敦力的670G（770G/780G）以及Control IQ by Tandem。

第二大陣營就是DIY閉環系統。顧名思義，do it by yourself，由具有計算機和醫學背景的糖尿病患者自己開發，系統未經過FDA/EMA上市申請，不受監管。對於DIY系統APP，應用市場是沒有下載的，需要使用者自己構建，DIY社區將提供構建教程和使用方法。與商業系統相比，DIY提供瞭系統的透明度和個性化，但同時，安全與售後是得不到保障的。即使如此，世界上仍有很多小夥伴從DIY閉環系統中獲益。雖然使用的設備都是早期版本的開源胰島素泵，但是算法都是目前最先進的高級混合閉環算法，DIY主要包括三種算法：一是基於蘋果平臺的LOOP系統；二是基於安卓平臺的AndroidAPS系統；三是基於AndroidAPS系統改進的OpenAPS系統，它可以在蘋果中運行，也可以在安卓系統中運行。

而本文將從分別介紹美敦力的670G、Control IQ by Tandem、LOOP、AndroidAPS（OpenAPS）這四種閉環系統，從各自的設備、算法、特色功能、數據管理等方面出發，進行詳細的歸納總結。在這四種閉環系統中，我目前用過670G（770G）、LOOP，所以對這兩種系統相對熟悉，下面也將重點介紹這兩種系統。

商業化——美敦力的670G（770G/780G）

670G系統是美敦力第一個上市的混合閉環系統， SmartGuard 算法通過每五分鐘調整來自動化和個性化基礎胰島素的輸送，之後的770G/780G都基於該系統，硬件上沒有太多變化，主要是軟件算法的更新，770G較670G多瞭藍牙功能，可以和手機連接查看血糖（但不可以通過手機控制泵輸註胰島素），但取消瞭670G的遙控器。780G有著更低的目標血糖值設定(5.5 mmol/L)，擁有更先進的算法，自動校準功能可以糾正不記錄的膳食、晚記錄的膳食或低估膳食中的碳水含量而導致的高血糖。^{[1]而本文也主要以770G為例，說說該系統的特點。}

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該系統包括三個要素，即動態血糖監測系統Guardian Link (3）、胰島素泵和手機構成。中央算法控制系統和通信設備都設置在胰島素泵中，手機僅用於查看血糖，對於任何的操作，包括輸入血糖值、輸註餐時大劑量、處理報警，都需要在胰島素泵進行操作。

自動模式：選擇smartguard將進入自動模式，自動模式中泵以6.6mmol/L為目標血糖值自動輸註基礎量胰島素，並每5min提供一次自動校正輸註，模擬人體正常的胰島素基礎量分泌。在運動模式下，也可以選擇8.3mmol/L為目標血糖值自動輸註。除6.6mmol/L和8.3mmol/L外，不能選擇其他目標血糖值。

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半自動模式：如果未選擇進入smartguard模式，它將進入半自動系統。半自動系統的基礎量為預設的基礎率而非系統計算出的基礎率。但是可以選擇進入低血糖暫停（LGS）系統和預測性低血糖暫停（PLGS）系統從而避免出現低血糖。

進餐管理：大劑量向導可以根據進食時的血糖以及預設的碳水系數給予大劑量輸註建議，780g算法可以使用自動校準功能糾正不記錄的膳食、晚記錄的膳食或低估膳食中的碳水含量而導致的高血糖，從而導致餐後血糖更加的平穩。

數據管理：在手機上可以查看24小時血糖在正常范圍內時間和平均血糖值。傢人與朋友可以通過手機APP遠程查看你的血糖陪你一起控糖。通過carelink生成7天/14天/28天的血糖管理報告可以讓你的醫生分析血糖數據提出更多醫療建議。

商業化——Control IQ by Tandem

與770G一樣，該系統也包括3個要素，即動態血糖監測系統德康G6、胰島素泵和手機構成。中央算法控制系統和通信設備都設置在胰島素泵中，手機僅用於查看血糖，對於任何的操作，包括輸入血糖值、輸註餐時大劑量、處理報警，都需要在胰島素泵進行操作。

Control-IQ 的核心技術根據未來 30 分鐘的預測血糖水平並相應地調整胰島素基礎率輸送，從而幫助增加范圍內的時間（TIR）。預測的血糖大於10mmol/L會自動給予一個糾正的大劑量，預測血糖大於8.8mmol/L會增加基礎率，預測血糖低於6.25mmol/L會減少基礎率，預測血糖低於3.9mmol/L會暫停胰島素泵。

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DIY——Loop

Loop是一款自己構建並加載到iPhone上的應用程序，可以協助糖尿病患者做出許多胰島素劑量決定，Loop使用可兼容的動態血糖監測系統(CGM)、舊版本的Medtronic泵或者Omnipod，配合RileyLink在手機和泵之間進行通信。^[2]

在使用這個系統之前需要構建APP，LoopDocs（http://loopkit.github.io/loopdocs/）提供瞭構建方法。以下為構建LOOP系統可選擇的設備。LOOP包括四大要素即蘋果手機、早期開源胰島素泵、動態血糖監測、通信設備，在每個要素中選擇一種設備進行構建。

中央算法控制系統在手機上，對於任何的操作，包括輸入血糖值、輸註餐時大劑量、處理報警，都需要在手機上進行操作。主導航屏幕分為3個主要展示區：頂部展示區HUD顯示瞭最近一次Loop的運行狀態、當前血糖讀數、當前基礎率和當前泵的信息；中間區域是圖表區域，包括葡萄糖趨勢和預測趨勢、活性胰島素、已輸註胰島素和活性碳水化合物。下部的顯示區域是工具欄，其中包含碳水化合物、餐前臨時目標、大劑量、覆蓋和設置按鈕。

LOOP系統算法：LOOP系統在LoopDocs公開瞭它的算法，算法基於三個模塊，即大劑量算法、血糖預測算法、臨時基礎率算法。其算法的核心是血糖預測算法：通過在任何時間預測來自四種單獨效應（胰島素、碳水化合物、回顧性校正和血糖增量預測）的貢獻，將血糖維持在校正范圍內，以推薦臨時基礎率校正和大劑量推註。

• 胰島素效應基於目前的速效胰島素藥代動力學模型，即15min起效，1.5小時達峰，持續6h，根據活性胰島素和胰島素敏感性因子，Loop 可以計算出胰島素的預期的血糖下降幅度。
• 碳水化合物效應：影響碳水化合物吸收最主要的因素在於食物的升糖指數（GI），即消化速度，LOOP在進餐時會讓你輸入估算的食物吸收時間，但是在進餐後，LOOP會根據血糖值/5min、活性胰島素/5min、碳水系數、胰島素敏感系數從來計算實際上的碳水吸收速度，從而判斷剩餘碳水對血糖的影響。
• 回顧性校正：除瞭輸註的胰島素和食用的碳水會影響血糖，血糖還會受到運動、壓力、情緒、激素等影響，LOOP通過計算自己的預測與實際誤差從而估計這些影響的權重。
• 血糖增量預測：根據過去15min血糖變化的斜率預測未來20min血糖。

LOOP系統特色：通過以上算法，loop在自動輸註基礎率方面有著出色的表現，因此我們會獲得平穩的夜間血糖，但是白天的挑戰在於多次進食導致的血糖波動，LOOP也針對進食設置瞭膳食策略，從而使得餐後血糖波動較為平穩。在膳食輸註界面，總碳水數量強調包括碳水、脂肪與蛋白質的碳水轉化量，以及針對高GI和低GI的不同吸收時間。在進食之後，對碳水的吸收分析可以告訴使用者實際的碳水吸收數量以及吸收時間，通過不斷練習掌握食物的碳水和吸收速率，以幫助下一次做更好的進餐決策。

數據管理：DIY系閉環通過Nightscout進行數據管理，Nightscout是一個開源應用程序，用來進行實時的、可視化、存儲和共享血糖監測數據和治療數據。這也是一個需要構建的app，具體構建方法見What is Nightscout? - Nightscout。

DIY——AndroidAPS（OpenAPS）

AndroidAPS 是一款面向胰島素依賴型糖尿病患者的開源應用程序，可在安卓智能手機上充當人工胰腺系統 (APS)。在AndroidAPS Docs裡面Welcome to the AndroidAPS documentation可以找到搭建和使用的方法。

兼容的泵包括：DanaR / DanaRS、Accu-Chek Combo、Accu-Chek Insight、Omnipod Eros、舊版本美敦力泵

兼容的動態血糖包括：General、Data Smoothing、xDrip+Settings、Dexcom G6、Dexcom G5、Dexcom G4、Libre 2、Libre 1、Eversense、MM640g/MM630g、PocTech、Nightscout as BG Source

核心算法包括oref0 、oref1^[3]：

oref0 ：包括凈IOB算法、調整意外的 BG 偏差、Bolus snooze。

oref1：oref1 在進餐時利用小的“超微劑量”(SMB) 胰島素來更快（但安全地）管理對因碳水化合物吸收引起的血糖升高做出反應所需的胰島素。

總結

對於沒有使用過的系統，介紹起來確實磕磕絆絆，很多功能和算法也不是很理解，所以過段時間準備自己搭建一下AndroidAPS和OpenAPS感受一下它的功能。在1型糖尿病豬的全閉環挑戰試驗中^{[4]，我們知道，OpenAPS的算法可能是目前公開的最先進的閉環算法，是優於Loop的，是一種更具有全閉環潛力的系統，所以也很期待去使用它並完成這篇文章的撰寫。}

在下一篇文章中，我主要還是想對比一下我用過的商業系閉環770G和DIY系閉環LOOP的區別。

（2021.10.17）

參考

1. ^http://news.medtronic.com/2021-06-02-Real-World-Data-on-Over-4,000-Patients-Using-the-Medtronic-MiniMed-TM-780G-System-Demonstrate-Time-in-Range-Mirroring-Pivotal-Trial
2. ^http://loopkit.github.io/loopdocs/
3. ^http://openaps.org/reference-design/
4. ^Lal RA, Maikawa CL, Lewis D, Baker SW, Smith AAA, Roth GA, Gale EC, Stapleton LM, Mann JL, Yu AC, Correa S, Grosskopf AK, Liong CS, Meis CM, Chan D, Garner JP, Maahs DM, Buckingham BA, Appel EA. Full closed loop open-source algorithm performance comparison in pigs with diabetes. Clin Transl Med. 2021 Apr;11(4):e387.