SE DESARROLLA UN PÁNCREAS ARTIFICIAL GRACIAS A LAS MATEMÁTICAS

El 14 de noviembre se celebra el día mundial de la diabetes en conmemoración del nacimiento de Frederick Banting, descubridor junto a Charles Best de la insulina en 1921. Desde este hallazgo es posible vivir con la enfermedad. El tratamiento consiste en la administración de insulina intentando imitar el funcionamiento del páncreas, lo que implica un constante autocontrol para los pacientes. Automatizar y mejorar este control es el objetivo del páncreas artificial, y uno de los principales ingredientes para este avance es la modelización matemática.

La diabetes engloba distintos tipos de patologías caracterizadas por una cantidad elevada de glucosa en sangre. En algunos casos, como en la diabetes tipo 1, esto se debe a que el páncreas deja de producir insulina, la hormona encargada de permitir el paso de la glucosa desde el torrente sanguíneo a las células para su consumo. En otros, el organismo se vuelve resistente a ella, como en la tipo 2. 

En la actualidad la inyección de insulina puede hacerse con bombas de infusión continua. Para calcular la cantidad necesaria es esencial conocer los valores de glucosa, lo que puede hacerse con medidores continuos. La idea del páncreas artificial consiste en dotar a estos dos dispositivos de un algoritmo de control capaz de estimar la cantidad de insulina necesaria en cada momento para mantener el nivel de glucosa en sangre dentro del rango objetivo.

Existen distintos tipos de algoritmos matemáticos en desarrollo. Uno de los más empleados es el algoritmo PID, que calcula la insulina requerida a partir de la diferencia de la glucosa en plasma con respecto al objetivo (proporcional), la desviación acumulada (integral) y la velocidad de variación de la glucemia (derivada). El ajuste de los parámetros de cada contribución puede hacerse gracias a sistemas de aprendizaje automático a partir de los perfiles de glucemia de los días previos. Uno de los problemas es que ni la medición de glucemia ni la inyección de insulina son intravenosas, lo que obliga a estimar variables no accesibles a partir de las glucemias medidas y del patrón de insulina infundido. En los algoritmos basados en control predictivo se emplean modelos metabólicos de la glucosa para predecir valores futuros y se optimiza la infusión de insulina en base a ellos.

Los modelos matemáticos del metabolismo de la glucosa son también clave para el desarrollo de simuladores, que permiten validar y mejorar los algoritmos de control antes de probarlos en pacientes. En 2008, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos aprobó el primer simulador para este tipo de experimentos.

Ya hay disponibles en el mercado sistemas de páncreas artificial híbridos, en los que el paciente aún debe introducir con antelación datos sobre grandes perturbaciones sobre la glucemia como son la ingesta y el ejercicio. Controlar mejor el efecto de estos fenómenos es uno de los principales retos para conseguir el páncreas artificial autónomo.

Mientras tanto, la mayoría de pacientes somos nuestro propio algoritmo de control. Pero nuestra capacidad de análisis es limitada e incluso con una gran implicación, hay situaciones que escapan a nuestro control. Ante la frustración que esto genera, solemos escuchar: “La diabetes no son matemáticas”. Sin embargo, en ellas está el camino para mejorar el cuidado de la diabetes y reducir la constante toma de decisiones por nuestra parte.

Fuentes: El País, Head Topics