Не проколоть и не проколоться: рынок неинвазивного мониторинга уровня глюкозы растет

По данным ВОЗ, сахарным диабетом страдает более 422 миллионов человек. Половина из них не подозревают о наличии у них заболевания. Для мониторинга уровня глюкозы необходимо пользоваться глюкометром. Но это и больно, и неудобно. К тому же данный метод не обеспечивает непрерывного мониторинга глюкозы, из-за чего пациент может пропустить серьезные колебания показателя. Разработка доступного неинвазивного устройства, который к тому же будет отслеживать уровень глюкозы, в режиме онлайн, изменит жизнь пациентов. Портал Evercare изучил наиболее популярные направления, в которых движутся исследования в этой сфере.

По поту, слюне, ногтям

Предлагаемые альтернативы можно разделить на несколько групп в зависимости от положенного в их основу метода, биоматериала, с которым они работают, устройства, посредством которого происходит замер (носимое/неносимое) и т.д.

Например, некоторые стартапы нацелены на изучение дыхания. Человеческое дыхание содержит сотни летучих органических соединений. Различные исследования показали, что существует прямая корреляция между уровнем глюкозы в крови и летучими органическими соединениями, в частности ацетоном. Концентрация эндогенного ацетона в дыхании человека колеблется от 0,3 до 0,9 промилле у здоровых людей и более 1,8 промилле у лиц с сахарным диабетом. Поэтому ацетон может выступать в качестве биомаркера диабета. Команда из Похангского университета науки и техники (POSTECH) разработала контактную линзу, которая может использовать светодиоды и фотоприемники для измерения света в ближнем инфракрасном спектре и таким образом выводить уровень глюкозы из того, как свет проходит через кровеносные сосуды на внешней части глазного яблока.

Умные часы могут брать пробы пота владельца, чтобы в режиме онлайн отслеживать уровень глюкозы. Беда в том, что изменение уровня глюкозы в поте происходит с некоторой отсрочкой.

Кератин, белок, из которого состоят наши ногти и волосы, может связываться с глюкозой. Однако ученые отдают предпочтение ногтям, обрезки которых гораздо проще собирать без боли, в отличие от волос. Для тестирования образцы измельчают и смешивают с реактивным агентом. Однако все это должно выполняться в лаборатории обученным персоналом и, к сожалению, не подходит для домашнего мониторинга.

Лабораторные исследования слюны на предмет обнаружения диабета имели точность 95,2%. Исследование было опубликовано в журнале PLOS ONE. Применение инфракрасной платформы позволяет обнаруживать спектральные биомаркеры без реагентов. Это является примером так называемой зеленой технологии.

SugarBEAT - пластырь, который работает, пропуская слабый, неощутимый электрический ток через кожу, и втягивает небольшое количество выбранных молекул, таких как глюкоза. Эти молекулы «вытягиваются» из интерстициальной жидкости, которая естественным образом располагается чуть ниже верхнего слоя кожи, поясняют разработчики.

Прямоугольный передатчик с клейкой основой крепится на наружной стороне плеча благодаря специальному гипоаллергенному клею. Он отправляет беспроводные показания в приложение для смартфона через Bluetooth каждые 5 минут. Приложение показывает абсолютное значение глюкозы, а также прогнозные показатели на ближайшие 20 минут и может включать сигнализацию, чтобы предупредить пользователя о повышении или падении уровня глюкозы. Мобильное приложение позволяет пациенту вести дневник, в котором он отражает приемы пищи, лекарств, физическую активность, чтобы помочь отследить, как все эти факторы влияют на уровень глюкозы. Исследователям из Гронингенского университета в Нидерландах тоже интересна кожа диабетиков, но в основе их метода изучение флуоресценции кожи для мониторинга сосудистых повреждений. Пациенты с диабетом восприимчивы к повреждению сосудов, плохому кровообращению и медленному заживлению в конечностях. При разработке биомаркера исследователи предположили, что камера смартфона может быть использована для обнаружения подобных сосудистых повреждений, путем измерения сигналов, называемых фотоплетизмографией, которые способны получать большинство мобильных устройств, включая умные часы и фитнес-трекеры. Исследователи использовали фонарик телефона и камеру, фиксируя изменения цвета в кончике пальца.

Применив машинное обучение, они создали алгоритм, который правильно определяет наличие диабета примерно у 81% пациентов. При этом среди людей, у которых, как предсказывал алгоритм, не было диабета, от 92 до 97% действительно не имели этого заболевания во всех валидационных наборах данных. Когда этот прогноз, был объединен с другой легко доступной информацией о пациентах, такой как возраст, пол, индекс массы тела и раса/этническая принадлежность, прогностические характеристики еще больше улучшились.

Красный свет

Одной из возможных альтернатив диагностики диабета по коже является рамановская спектроскопия, который выявляет химический состав тканей путем облучения их ближним инфракрасным светом. Центр лазерных биомедицинских исследований Массачусетского технологического института работает над датчиками глюкозы на основе рамановской спектроскопии уже более 20 лет. Лазерный луч ближнего инфракрасного диапазона, используемый для рамановской спектроскопии, может проникать в ткани только на несколько миллиметров, поэтому одним из ключевых достижений было создание способа корреляции измерений глюкозы из жидкости, которая омывает клетки кожи, известной как интерстициальная жидкость, с уровнем глюкозы в крови. Впрочем, существует еще одно препятствие: сигнал, вырабатываемый глюкозой, имеет тенденцию заглушаться многими другими тканевыми компонентами. Команда Массачусетского технологического института разработала способы косвенного расчета уровня глюкозы путем сравнения данных комбинационного рассеяния света из образцов кожи с концентрацией глюкозы в образцах крови, взятых в то же время. Этот подход требует частой калибровки, и предсказания могут быть искажены движением объекта или изменением условий окружающей среды. К тому же требуется превратить эту технологию в удобное для пользователя устройство, некий носимый монитор, который мог бы обеспечить непрерывное измерение уровня глюкозы.

Два в одном Команда Университета Уорика разработала систему искусственного интеллекта, которая может изучать ритмы ЭКГ отдельного пациента. Предыдущее исследование, изучавшее отслеживание уровня глюкозы в крови по данным ЭКГ, оказалось неудачным из-за необычайного разнообразия сигналов, обнаруженных у разных испытуемых. Из-за неоднородного характера данных ЭКГ ни одна система машинного обучения не смогла успешно взять большую когорту записей ЭКГ и найти универсальные паттерны для корреляции с измерениями уровня глюкозы в крови у отдельных людей. Единственный способ решить проблему - создать систему искусственного интеллекта, которая в состоянии обнаруживать индивидуальные колебания у каждого пациента.

10 млрд на кону

Химик, бывший вице-президент подразделения Johnson & Johnson и автор монографии «В поисках неинвазивного способа мониторинга глюкозы: охота за коварной индейкой» Джон Л. Смит описывает и другие способы, например, основанные на изучении голоса диабетиков или их слезной жидкости, но при этом указывает, что достоверность большинства неинвазивных методов пока оставляет желать лучшего и требует дальнейшего тестирования. Так почему же, несмотря на все неудачные попытки, человечество продолжает изучать это направление и, самое главное, инвестировать колоссальные суммы, задается вопросом Смит и тут же приводит ответ. По его мнению, все дело в том, мировой рынок мониторинга уровня глюкозы является лакомым куском. Он оценивается в 10 млрд долларов, и, по данным TechNavia, вырастет еще на 14 млн долларов США в ближайшие три года.

Аналитики TechNavia, в свою очередь, отмечают, что интеграция искусственного интеллекта и радиолокационных систем в диагностические устройства произвела революцию в медицинской промышленности. Это стимулировало разработку неинвазивных устройств мониторинга глюкозы, сочетающих в себе ИИ и радиолокационные технологии. Ожидается, что это окажет положительное влияние на общий рост рынка.

Материал подготовила Екатерина Погонцева