КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 18-75-10042
НазваниеИзучение предикторов постпрандиального гликемического ответа и потребности в инсулинотерапии у женщин с гестационным сахарным диабетом с целью персонализации подходов к его лечению
Руководитель Пустозеров Евгений Анатольевич, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова" Министерства здравоохранения Российской Федерации , г Санкт-Петербург
Конкурс №30 - Конкурс 2018 года по мероприятию «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 05 - Фундаментальные исследования для медицины; 05-207 - Эндокринология и обмен веществ
Ключевые слова гестационный сахарный диабет, прогнозирование уровня сахара в крови, мониторинг, mHealth
Код ГРНТИ76.29.37
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Гестационный сахарный диабет (ГСД) является самым частым эндокринным заболеванием при беременности (до 17,8% беременностей) [1]. ГСД ассоциирован со значительными акушерскими и перинатальными осложнениями, такими как преэклампсия, повышенная частота кесарева сечения, макросомия, родовые травмы и гипогликемия новорожденных [1]. Кроме того, внутриутробная гипергликемия при ГСД является важным фактором программирования предрасположенности к ожирению, сахарному диабету (СД) и кардиоваскулярным заболеваниям у потомства [2].
Поддержание нормального уровня гликемии при беременности необходимо для предотвращения неблагоприятных исходов беременности и прерывания порочного круга передачи предрасположенности к метаболическим заболеваниям в поколениях [3].
Соблюдение диеты является основой лечения ГСД. Однако большинство медицинских организаций не дает четких рекомендаций по диете при ГСД, ограничиваясь лишь общими рекомендациями. Таким образом, разработка эффективных методов выбора оптимального состава приемов пищи для предотвращения, повышенного постпрандиального гликемического ответа (ППГО) является чрезвычайно важной для лечения пациенток с ГСД.
Существующие методы прогнозирования ППГО являются не точными и имеют ряд ограничений. Наиболее распространенный метод предикции ППГО основан на подсчете содержания углеводов в приеме пищи. Тем не менее, он не позволяет достаточно точно рассчитать ППГО [4].
В ряде исследований была продемонстрирована высокая индивидуальная вариабельность ППГО даже на идентичные приемы пищи [4, 5]. ППГО может зависеть от образа жизни (питания и физической активности) [6], генетических факторов [7], активности транспортеров глюкозы [8] и состава кишечной микробиоты [4].
В исследовании на здоровых добровольцах именно добавление данных о составе микробиоты существенно повышало точность прогнозирования ППГО [4].
Несмотря не высокую распространенность ГСД, в настоящее время опубликовано лишь небольшое количество работ по созданию моделей предикции ППГО для женщин с ГСД. Хотя предложено большое количество алгоритмов прогнозирования ППГО у пациентов с сахарным диабетом 1 типа, лишь немногие из них посвящены развитию полноценной телемедицинской системы, которая бы использовала эти алгоритмы для создания рекомендаций пациентам в реальном времени. Кроме того, предложенные алгоритмы не учитывают данные генотипирования пациентов и состав кишечной микробиоты.
В связи с этим разработка моделей предикции ППГО, основанных на индивидуальных характеристиках пациентов, включая генетические маркеры и состав кишечного микробиома, является чрезвычайно актуальной. Интеграция этих моделей в интерактивное мобильного приложения для пациенток с ГСД позволит формировать персональные рекомендации по питанию в реальном времени для предотвращения гипергликемии, и, при необходимости, рассчитывать необходимые дозы инсулина перед конкретным приемом пищи. Применение такого приложения позволит значительно повысить эффективность лечения и одновременно сократить количество визитов к врачу по поводу ГСД.
Авторами заявки были разработаны алгоритмы прогнозирования ППГО (уровень сахара крови (УСК) через 60 минут после начала приема пищи (УСК60), площадь под гликемической кривой в течение 1 часа (AUC60) и 2 часов после еды (AUC120), пиковый УСК) с применением регрессионных моделей, построенных на основе данных объективного и лабораторного обследования, анамнеза, анкетирования и дневников наблюдения беременных женщин с ГСД и женщин с нормальной толерантностью к глюкозе в III триместре беременности.
С помощью разработанных моделей была получена адекватная точность прогнозирования площади под постпрандиальной гликемической кривой (AUC60, AUC120), но недостаточно точный результат при прогнозировании УСК60. Необходимы дальнейшие исследования для повышения точности прогнозирования УСК в отдельно взятых временных точках, в частности через 1 час после еды, для которой разработаны целевые значения в клинических рекомендациях по лечению ГСД. Перспективными параметрами для повышения точности прогнозирования ППГО представляются данные объективного измерения физической активности, индивидуальный состав кишечной микробиоты и варианты генов, задействованных в регуляции ППГО. Планируется идентификация таксономического состава кишечной микробиоты путем сравнительного анализа последовательностей гипервариабельного региона V4 гена 16S рибосомальной РНК, полученных методом секвенирования нового поколения, генотипирование полиморфных маркеров генов, связанных с метаболизмом глюкозы при беременности и/или развитием ГСД (TCF7L2, GCK, KCNJ11, CDKAL1, IGF2BP2, MTNR1B, IRS1 и HKDC1) методом ПЦР в реальном времени и сопоставление полученных данных с параметрами ППГО на разных сроках беременности у женщин с ГСД и с нормальной толерантностью к глюкозе.
Также планируется оценка влияния на гликемическую кривую физической активности женщин. Физическая активность будет оцениваться на основе сигналов акселерометров и фотоплетизмографа, фиксируемых на запястьях испытуемых в ходе исследования. Планируется разработка программного обеспечения, реализующего алгоритм машинного обучения для автоматической классификации характера физической активности человека и оценки ее интенсивности. Результаты генотипирования, анализа микробиоты и данные о физических нагрузках будут добавлены в качестве входных переменных для моделей прогнозирования ППГО.
Кроме того, планируется разработка метода автоматической проверки дневников питания с целью выявления недостоверных записей, либо отсутствия записей о приемах пищи, основанный на анализе паттернов питания алгоритмами машинного обучения.
Еще одним направлением в развитии персонифицированного подхода к лечению беременных женщин с ГСД является разработка методов прогнозирования потребности в инсулинотерапии. По данным экспертов Американской диабетической ассоциации, в инсулинотерапии нуждается около 20 % женщин с ГСД[9]. Быстрое выявление этих женщин среди растущего потока пациенток с ГСД важно для формирования группы женщин с ГСД, требующих более активного ведения. В ходе исследования нами планируется разработка алгоритма определения потребности в инсулине для женщин с ГСД и методика выработки персонифицированных рекомендаций с расчетом индивидуальных доз короткого инсулина для компенсации постпрандиальной гипергликемии.
Таким образом, целью проекта является изучение предикторов ППГО и потребности в инсулинотерапии у женщин с ГСД с целью персонификации подходов к лечению и создание интерактивного мобильного приложения для женщин с ГСД.
Исследование будет состоять из двух этапов:
I этап - изучение предикторов, построение и тестирование моделей прогнозирования ППГО и потребности в инсулинотерапии у женщин с ГСД; разработка интерактивного мобильного приложения для женщин с ГСД.
II этап - рандомизированное контролируемое исследование применения интерактивного мобильного приложения для женщин с ГСД. Будет оценено влияние применения приложения на уровни гликемии (натощак и через 1 час после еды), на качество жизни и удовлетворенность лечением пациенток, на исходы беременности (срок и способ родоразрешения, частота макросомии, крупного к сроку и маловесного плода).
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1. Пустозеров Е.А., Попова П.В., Болотько Я.А., Ткачук А.С., Важенина А.А., Гринева Е.Н. Investigating detection strategy for false food consumption reports based on CGM signals in gestational diabetes patients Diabetes Technology & Therapeutics, Vol. 21, No. S1, P. 68 (год публикации - 2019)
2. Попова П.В. Изучение механизмов развития гестационного сахарного диабета и его влияния на плод Медицина: Целевые проекты, №32, С. 82-83 (год публикации - 2019)
3. Пустозеров Е.А., Попова П.В. Мобильные технологии в лечении гестационного сахарного диабета Система консилиум (год публикации - 2019)
4. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Tкачук А.С., Васюкова Е.А. Algorithms for effective assessment of physical activity and lifestyle in gestational diabetes patients Сборник трудов Российско-Германской научно-технической конференции по биомедицинской инженерии (Journal of Physics: Coneference Series) (год публикации - 2019)
5. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Васюкова Е.А., Ткачук А.С., Юлдашев З.М. Health Monitoring System for Patients with Gestational Diabetes Mellitus Based on Nutrition Diaries and Fitness Bracelets Biomedical Engineering (год публикации - 2020)
6. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. The effect of glycemic load on postprandial blood glucose characteristics in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2020)
7.
Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П.
The Role of Glycemic Index and Glycemic Load in the Development of Real-Time Postprandial Glycemic Response Prediction Models for Patients with Gestational Diabetes
Nutrients, 12(2), 302 (год публикации - 2020)
10.3390/nu12020302
8.
Пустозеров Е.А., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Анопова А.Д., Кокина М.А., Горелова И.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Machine Learning Approach for Postprandial Blood Glucose Prediction in Gestational Diabetes Mellitus
IEEE Access, Volume 8, 2020 (год публикации - 2020)
10.1109/ACCESS.2020.3042483
9.
Попова П.В., Тихонов Е., Пинто У., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Болотько Я.А., Фришман С., Пустозеров Е.А., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Корен О.
The influence of gestational diabetes treatment modalities on gut and saliva microbiome composition
Diabetologia, 63, p. 437 (2020) (год публикации - 2020)
10.1007/s00125-020-05221-5
10.
Пустозеров Е.А., Сачкова Н.Д., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Glucose Variability in Gestational Diabetes Patients with Different Glycemic Goals
Springer Proceedings in Physics, Volume 255, p. 495-506 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-58868-7_54
11. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Кокина М., Анопова А., Горелова И., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. Meal context plays a crucial role in predicting postprandial blood glucose in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2021)
Публикации
1. Пустозеров Е.А., Попова П.В., Болотько Я.А., Ткачук А.С., Важенина А.А., Гринева Е.Н. Investigating detection strategy for false food consumption reports based on CGM signals in gestational diabetes patients Diabetes Technology & Therapeutics, Vol. 21, No. S1, P. 68 (год публикации - 2019)
2. Попова П.В. Изучение механизмов развития гестационного сахарного диабета и его влияния на плод Медицина: Целевые проекты, №32, С. 82-83 (год публикации - 2019)
3. Пустозеров Е.А., Попова П.В. Мобильные технологии в лечении гестационного сахарного диабета Система консилиум (год публикации - 2019)
4. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Tкачук А.С., Васюкова Е.А. Algorithms for effective assessment of physical activity and lifestyle in gestational diabetes patients Сборник трудов Российско-Германской научно-технической конференции по биомедицинской инженерии (Journal of Physics: Coneference Series) (год публикации - 2019)
5. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Васюкова Е.А., Ткачук А.С., Юлдашев З.М. Health Monitoring System for Patients with Gestational Diabetes Mellitus Based on Nutrition Diaries and Fitness Bracelets Biomedical Engineering (год публикации - 2020)
6. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. The effect of glycemic load on postprandial blood glucose characteristics in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2020)
7.
Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П.
The Role of Glycemic Index and Glycemic Load in the Development of Real-Time Postprandial Glycemic Response Prediction Models for Patients with Gestational Diabetes
Nutrients, 12(2), 302 (год публикации - 2020)
10.3390/nu12020302
8.
Пустозеров Е.А., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Анопова А.Д., Кокина М.А., Горелова И.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Machine Learning Approach for Postprandial Blood Glucose Prediction in Gestational Diabetes Mellitus
IEEE Access, Volume 8, 2020 (год публикации - 2020)
10.1109/ACCESS.2020.3042483
9.
Попова П.В., Тихонов Е., Пинто У., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Болотько Я.А., Фришман С., Пустозеров Е.А., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Корен О.
The influence of gestational diabetes treatment modalities on gut and saliva microbiome composition
Diabetologia, 63, p. 437 (2020) (год публикации - 2020)
10.1007/s00125-020-05221-5
10.
Пустозеров Е.А., Сачкова Н.Д., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Glucose Variability in Gestational Diabetes Patients with Different Glycemic Goals
Springer Proceedings in Physics, Volume 255, p. 495-506 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-58868-7_54
11. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Кокина М., Анопова А., Горелова И., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. Meal context plays a crucial role in predicting postprandial blood glucose in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2021)
Публикации
1. Пустозеров Е.А., Попова П.В., Болотько Я.А., Ткачук А.С., Важенина А.А., Гринева Е.Н. Investigating detection strategy for false food consumption reports based on CGM signals in gestational diabetes patients Diabetes Technology & Therapeutics, Vol. 21, No. S1, P. 68 (год публикации - 2019)
2. Попова П.В. Изучение механизмов развития гестационного сахарного диабета и его влияния на плод Медицина: Целевые проекты, №32, С. 82-83 (год публикации - 2019)
3. Пустозеров Е.А., Попова П.В. Мобильные технологии в лечении гестационного сахарного диабета Система консилиум (год публикации - 2019)
4. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Tкачук А.С., Васюкова Е.А. Algorithms for effective assessment of physical activity and lifestyle in gestational diabetes patients Сборник трудов Российско-Германской научно-технической конференции по биомедицинской инженерии (Journal of Physics: Coneference Series) (год публикации - 2019)
5. Пустозеров Е.А., Черных В.Я., Попова П.В., Васюкова Е.А., Ткачук А.С., Юлдашев З.М. Health Monitoring System for Patients with Gestational Diabetes Mellitus Based on Nutrition Diaries and Fitness Bracelets Biomedical Engineering (год публикации - 2020)
6. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. The effect of glycemic load on postprandial blood glucose characteristics in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2020)
7.
Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Шилова Е., Анопова А., Дронова А., Пивень Ф., Болотько Я., Первунина Т., Гринева Е., Попова П.
The Role of Glycemic Index and Glycemic Load in the Development of Real-Time Postprandial Glycemic Response Prediction Models for Patients with Gestational Diabetes
Nutrients, 12(2), 302 (год публикации - 2020)
10.3390/nu12020302
8.
Пустозеров Е.А., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Анопова А.Д., Кокина М.А., Горелова И.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Machine Learning Approach for Postprandial Blood Glucose Prediction in Gestational Diabetes Mellitus
IEEE Access, Volume 8, 2020 (год публикации - 2020)
10.1109/ACCESS.2020.3042483
9.
Попова П.В., Тихонов Е., Пинто У., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Болотько Я.А., Фришман С., Пустозеров Е.А., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Корен О.
The influence of gestational diabetes treatment modalities on gut and saliva microbiome composition
Diabetologia, 63, p. 437 (2020) (год публикации - 2020)
10.1007/s00125-020-05221-5
10.
Пустозеров Е.А., Сачкова Н.Д., Ткачук А.С., Васюкова Е.А., Дронова А.В., Первунина Т.М., Гринева Е.Н., Попова П.В.
Glucose Variability in Gestational Diabetes Patients with Different Glycemic Goals
Springer Proceedings in Physics, Volume 255, p. 495-506 (год публикации - 2020)
10.1007/978-3-030-58868-7_54
11. Пустозеров Е., Васюкова Е., Ткачук А., Кокина М., Анопова А., Горелова И., Первунина Т., Гринева Е., Попова П. Meal context plays a crucial role in predicting postprandial blood glucose in patients with gestational diabetes Diabetes Technology & Therapeutics (год публикации - 2021)