Open-Source-DIY-Systeme treiben vollständig automatisierte Insulindosierung (AID) voran

Während kommerzielle AID-Systeme noch überwiegend als Hybrid-Closed-Loop-Systeme arbeiten und weiterhin Mahlzeiten-Ankündigungen oder Bolusgaben erfordern, experimentiert die Open-Source-Community schon länger an Strategien, die eine vollständig automatisierte Insulindosierung ermöglicht. Eine aktuelle Übersichtsarbeit in Diabetologia zeigt nun, wie weit diese Entwicklung dieser DIY-Systeme bereits gediehen ist und welche Chancen, aber auch Grenzen derzeit bestehen.

Die Übersichtsarbeit mit dem Titel „Fully closed-loop systems: can people with type 1 diabetes just do it? Insights from open-source systems” wurde von Dr. med. Rayhan Lal (Stanford University), Prof. Dr. med. Katarina Braune (Universität Potsdam) und Dana Lewis (OpenAPS) gemeinsam mit weiteren Autoren veröffentlicht. Sie analysiert klinische Studien, Real-World-Daten und Erfahrungen von Nutzern selbstgebauter AID-Systeme (DIY/Open Source), um zu beurteilen, wie realistisch eine vollständig automatisierte Insulintherapie bei Menschen mit Typ-1-Diabetes bereits heute ist.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass bolusfreie Insulindosierung in ausgewählten Nutzergruppen bereits heute möglich sein kann, auch wenn klinische und regulatorische Hürden einer breiten Anwendung noch entgegenstehen.

Der Ausgangspunkt dieser Entwicklung sind die heute weit verbreiteten Hybrid-Closed-Loop-Systeme. Sie haben nachweislich zu deutlichen Verbesserungen der Zeit im Zielbereich (Time in Range, kurz: TIR) und zu einer Reduktion von Unterzuckerungen geführt. Dennoch bleibt ein entscheidender Eingriff durch die Nutzer notwendig: Die Systeme müssen weiterhin über Mahlzeiten informiert werden, meist durch die Eingabe der geschätzten Kohlenhydratmenge, um zu hohe Blutzuckerwerte nach dem Essen zu vermeiden – insbesondere nach großen oder schnell resorbierten Mahlzeiten.

Was passiert beim Reduzieren bzw. Weglassen von Mahlzeiten-Angaben?

Real-World-Daten zeigen allerdings, dass vergessene oder zu kleine Mahlzeitenboli einer der stärksten Prädiktoren für Störungen des Blutzuckerspiegels sind. Dieses Problem betrifft besonders Jugendliche, Menschen mit hoher Alltagsbelastung durch die Therapie sowie Personen, denen die Kohlenhydratschätzung schwerfällt. Damit entsteht eine wachsende Diskrepanz zwischen technologischen Möglichkeiten und gelebter Praxis. Die Reduktion oder das vollständige Weglassen von Mahlzeiten-Ankündigungen gilt daher als einer der wichtigsten nächsten Entwicklungsschritte für AID-Systeme.

Hier setzen Open-Source-AID-Systeme an, die teilweise bereits heute bolusfreie Strategien ermöglichen. Zu den Plattformen, die entsprechende Funktionen unterstützen, gehören OpenAPS, AndroidAPS und iAPS. Diese Systeme verfügen über Funktionen, die in kommerziellen AID-Systemen bislang meist nicht verfügbar sind, darunter:

• Erkennung nicht angekündigter Mahlzeiten (Unannounced Meals, UAM),
• Super-Microboli (SMB) zur frühzeitigen Insulinabgabe,
• dynamische Anpassung der Insulinsensitivität,
• flexible, nutzerdefinierte Automatisierungsschwellen.

Solche Funktionen ermöglichen eine besonders schnelle Reaktion des Systems auf frühe Glukoseanstiege. Ein entscheidender Vorteil der Open-Source-Systeme besteht zudem darin, dass Nutzer selbst festlegen können, wie stark sie mit dem System interagieren möchten – von vollständiger Kohlenhydrateingabe bis hin zu einem nahezu bolusfreien Betrieb.

Durch die weltweite Nutzung dieser Systeme ist inzwischen eine Menge an Beobachtungsdaten entstanden, die zeigen, dass eine Anpassung der Insulindosierung auch ohne Mahlzeiten-Eingaben möglich sein kann. Erste klinische Studien liefern ebenfalls Hinweise auf die Machbarkeit solcher Strategien.

Studien zeigen Chancen und Grenzen bolusfreier Strategien

In der Pancreas4ALL-Pilotstudie mit 16 Jugendlichen mit Typ-1-Diabetes wurden drei Strategien miteinander verglichen: quantitative Kohlenhydratangaben, qualitative Mahlzeiten-Ankündigungen und vollständig fehlende Mahlzeiten-Angaben. In allen drei Varianten erreichten die Teilnehmer eine mittlere Zeit im Zielbereich von 80 bis 83 Prozent, bei gleichzeitig niedrigen Unterzuckerungsraten.

Auch die CLOSE-IT-Studie, eine randomisierte kontrollierte Studie mit 75 Erwachsenen mit Typ-1-Diabetes, untersuchte eine vollständig automatisierte Insulinabgabe ohne Mahlzeiten-Ankündigung über zwölf Wochen. Ergebnisse zeigten vergleichbare Resultate: Die mittlere Time-in-Range lag bei 66 Prozent ohne Mahlzeiten-Ankündigung gegenüber 69 Prozent mit Mahlzeiten-Ankündigung. Auch in Bezug auf die Sicherheit ergaben sich keine relevanten Unterschiede.

Trotz dieser Ergebnisse betonen die Autoren, dass vollständig automatisierte AID-Systeme noch nicht bereit für eine breite klinische Anwendung sind. Die Wirksamkeit solcher Systeme hängt derzeit stark von stabilen CGM-Daten, einer gut vorhersehbaren Insulinaufnahme und regelmäßigen Tagesabläufen ab. Besonders große oder kohlenhydratreiche Mahlzeiten sind eine Herausforderung – vor allem aufgrund der physiologischen Grenzen subkutaner Insulintherapien.

Fazit

Vollständig automatisierte Insulindosierung ist in ersten Ansätzen möglich. Open-Source-AID-Systeme liefern Impulse und Lösungsansätze. In Zukunft könnten zusätzliche Therapien, neue Sensorik und Multi-Analyte-Systeme zu einer zuverlässigen Automatisierung beitragen.

von Prof. Dr. Lutz Heinemann

Prof. Dr. rer. nat. Lutz Heinemann ist Ingenieur, Biologe und international renommierter Experte für Diabetes-Technologie. Er ist tätig als Geschäftsführender Gesellschafter der Science-Consulting in Diabetes GmbH und hat das Profil-Institut für Stoffwechselforschung GmbH mit aufgebaut. Zudem hat er die diatec-Veranstaltungsreihe ins Leben gerufen und schreibt regelmäßig für verschiedene Publikationen.