Glucoracle：糖尿病患者控制血糖的好幫手！

哥倫比亞大學的研究人員開發了一種個性化演算法，預測特定食物對個體血糖水平的影響。該演算法已被整合到一個應用程序Glucoracle中，這將使得2型糖尿病患者能夠更嚴格地控制其葡萄糖水平——這是預防或控制影響8％的美國人的疾病主要併發症的關鍵。

研究結果今天在PLOS計算生物學網站上發表。

藥物經常被用來幫助2型糖尿病患者控制血糖水平，但運動和飲食也起著重要的作用。

「雖然我們知道不同類型的食物對血糖的一般影響，但詳細的效果可以從一個人到另一個人以及對於同一個人的時間上出現很大差異，」主要作者David Albers博士，哥倫比亞大學醫學中心（CUMC）生物醫學信息學副研究科學家說道。 「即使有專家的指導，人們很難了解他們的飲食選擇的真正影響，特別是在膳食的基礎上。我們的演算法被集成到一個易於使用的應用程序中，在吃之前預測吃特定食物的結果，允許個人在進餐期間做出更好的營養選擇。」

該演算法使用一種稱為數據同化的技術，一個人對葡萄糖反應的數學模型定期被觀察數據更新——血糖測量和營養信息，以改善模型的預測，共同研究領導者George Hripcsak，MD， MS，Vivian Beaumont Allen教授和CUMC生物醫學信息學主席解釋道。數據同化用於各種應用，特別是天氣預報。

CUMC生物醫學信息學助理教授Lena Mamykina博士說：「數據同化者不斷更新用戶的食物攝入量和血糖值，為個人提供個性化的模型，他的團隊設計和開發了Glucoracle應用程序

Glucoracle允許用戶將指紋血液測量和特定膳食的照片上傳到應用程序，以及對膳食營養含量的粗略估計。這個估計值為用戶提供了對餐後血糖水平的即時預測。然後調整估計和預測的準確性。該應用程序在使用一周後就開始產生預測，從而讓數據同化者了解用戶對不同食物的反應。

研究人員最初使用該應用程序測試了5名患者的數據同化物，其中3名患有2型糖尿病，2名患者無疾病。將應用程序的預測與實際的餐後血糖測量值以及認證糖尿病教育者的預測進行比較。

對於兩名非糖尿病患者，應用程序的預測與實際的葡萄糖測量值相當。對於三名糖尿病患者，應用程序的預測略低於準確度，可能是由於糖尿病患者的生理學波動或參數誤差，但與糖尿病教育者的預測相當。

「有一定的改善空間，」艾爾伯斯博士說。 「這項評估旨在證明使用常規自我監測數據可以產生人們可以用來做出更好營養選擇的實時葡萄糖預測，我們已經能夠處理2型糖尿病患者幾乎不可能更容易管理的方面，現在我們的任務是使數據同化工具更好地為應用程序提供支持。「

在這些早期結果的鼓舞下，研究團隊正在準備進行更大的臨床試驗。研究人員估計，該應用程序可以在兩年內準備好廣泛使用。

該研究的題目是「使用數據同化的2型糖尿病患者的個性化葡萄糖預測」。（sunshine2015 205106）