天声同化oracle,PLOS COMPUT BIOL：Glucoracle——糖尿病患者控制血糖的好帮手！

哥伦比亚大学的研究人员开发了一种个性化算法，预测特定食物对个体血糖水平的影响。该算法已被整合到一个应用程序Glucoracle中，这将使得2型糖尿病患者能够更严格地控制其葡萄糖水平——这是预防或控制影响8％的美国人的疾病主要并发症的关键。

研究结果今天在PLOS计算生物学网站上发表。

药物经常被用来帮助2型糖尿病患者控制血糖水平，但运动和饮食也起着重要的作用。

“虽然我们知道不同类型的食物对血糖的一般影响，但详细的效果可以从一个人到另一个人以及对于同一个人的时间上出现很大差异，”主要作者David Albers博士，哥伦比亚大学医学中心(CUMC)生物医学信息学副研究科学家说道。 “即使有专家的指导，人们很难了解他们的饮食选择的真正影响，特别是在膳食的基础上。我们的算法被集成到一个易于使用的应用程序中，在吃之前预测吃特定食物的结果，允许个人在进餐期间做出更好的营养选择。”

该算法使用一种称为数据同化的技术，一个人对葡萄糖反应的数学模型定期被观察数据更新——血糖测量和营养信息，以改善模型的预测，共同研究领导者George Hripcsak，MD， MS，Vivian Beaumont Allen教授和CUMC生物医学信息学主席解释道。数据同化用于各种应用，特别是天气预报。

CUMC生物医学信息学助理教授Lena Mamykina博士说：“数据同化者不断更新用户的食物摄入量和血糖值，为个人提供个性化的模型，他的团队设计和开发了Glucoracle应用程序

Glucoracle允许用户将指纹血液测量和特定膳食的照片上传到应用程序，以及对膳食营养含量的粗略估计。这个估计值为用户提供了对餐后血糖水平的即时预测。然后调整估计和预测的准确性。该应用程序在使用一周后就开始产生预测，从而让数据同化者了解用户对不同食物的反应。

研究人员最初使用该应用程序测试了5名患者的数据同化物，其中3名患有2型糖尿病，2名患者无疾病。将应用程序的预测与实际的餐后血糖测量值以及认证糖尿病教育者的预测进行比较。

对于两名非糖尿病患者，应用程序的预测与实际的葡萄糖测量值相当。对于三名糖尿病患者，应用程序的预测略低于准确度，可能是由于糖尿病患者的生理学波动或参数误差，但与糖尿病教育者的预测相当。

“有一定的改善空间，”艾尔伯斯博士说。 “这项评估旨在证明使用常规自我监测数据可以产生人们可以用来做出更好营养选择的实时葡萄糖预测，我们已经能够处理2型糖尿病患者几乎不可能更容易管理的方面，现在我们的任务是使数据同化工具更好地为应用程序提供支持。“

在这些早期结果的鼓舞下，研究团队正在准备进行更大的临床试验。研究人员估计，该应用程序可以在两年内准备好广泛使用。

该研究的题目是“使用数据同化的2型糖尿病患者的个性化葡萄糖预测”。

原始出处：

Albers DJ， Levine M， Gluckman B， et al. Personalized glucose forecasting for type 2 diabetes using data assimilation. PLoS Comput Biol， 2017. 13(4)： e1005232. journals.plos.org/ploscompbiol/article？id=10.1371/journal.pcbi.1005232

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