Künstliche Bauchspeicheldrüse 2.0: Was automatische Insulinabgabesysteme noch nicht können – und wie man das Problem beheben kann

Diabetes Technology & Therapeutics veröffentlichte eine Studie einer internationalen Gruppe von Ingenieuren und Klinikern über die Lücken, die verhindern, dass automatisierte Insulinabgabesysteme (AID) zu einem wirklich „vollständig geschlossenen Kreislauf“ werden. Die Autoren geben ehrlich zu, dass aktuelle Geräte den HbA1c senken, die Lebensqualität verbessern und den Blutzucker sicherer kontrollieren – sie funktionieren jedoch am besten nachts und erfordern tagsüber die Angabe von Mahlzeiten und körperlicher Aktivität durch den Benutzer, um Hyper- und Hypoglykämie zu vermeiden. Zudem sind viele Systeme noch nicht für Schwangere und ältere Menschen konzipiert. Die Studie zeigt die Ergebnisse neuer Algorithmen, die Nahrungsaufnahme und Bewegung automatisch erkennen, sowie erste Daten zum Einsatz von AID in „komplexen“ Gruppen. Wichtigste Schlussfolgerung: Die nächste Evolutionsstufe sind künstliche Intelligenz und adaptive Steuerung, auch für multihormonelle Konfigurationen (Insulin ± Glukagon).

Hintergrund der Studie

Automatisierte Insulinabgabesysteme (AIDs) sind eine Kombination aus einem kontinuierlichen Glukosemonitor (CGM), einer Insulinpumpe und einem Steueralgorithmus, der die Insulinabgabe in Echtzeit anpasst. In den letzten Jahren haben „Hybrid“-Systeme den HbA1c-Wert deutlich gesenkt, die Zeit im Zielbereich verlängert und nächtliche Hypoglykämien bei Menschen mit Typ-1-Diabetes reduziert. Ein „vollständiger Autopilot“ ist jedoch noch nicht verfügbar: Tagsüber, wenn der Glukosespiegel ständig durch Nahrung, Stress und Bewegung beeinflusst wird, erfordern die meisten Systeme weiterhin eine manuelle Kohlenhydratzufuhr und eine Aktivitätswarnung – andernfalls kann der Algorithmus schnelle Zuckerspitzen nicht ausgleichen.

Die klinische Praxis hat weitere Lücken aufgezeigt. Algorithmen funktionieren am besten im Schlaf, wenn der Stoffwechsel stabiler ist, doch postprandiale Spitzen, körperliche Belastung und Bolusverzögerungen bleiben die Achillesferse. Einige Systeme sind noch nicht für Schwangere (unterschiedliche glykämische Zielwerte, hohe Fehlerkosten) und ältere Menschen (Polymorbidität, erhöhtes Hyporisiko) konzipiert, für die angepasste Sicherheitsmodi und Schnittstellen zur Reduzierung der kognitiven Belastung erforderlich sind.

Technisch gesehen besteht die nächste Herausforderung darin, den „menschlichen Faktor“ zu reduzieren. Zu diesem Zweck werden Algorithmen zur automatischen Erkennung von Nahrungsaufnahme und körperlicher Aktivität auf Basis von CGM-Mustern und tragbaren Sensoren entwickelt; multihormonelle Schaltkreise (Insulin ± Glukagon) werden als „Versicherung“ gegen Hypoglykämie getestet; adaptive/KI-Modelle werden implementiert, die sich an den individuellen Rhythmus des Benutzers und den Tageskontext anpassen. Parallel dazu benötigt die Branche Interoperabilitäts- und Cybersicherheitsstandards, damit Systeme „over the air“ aktualisiert und Daten sicher zwischen Geräten und Kliniken ausgetauscht werden können.

Schließlich ist nicht nur die Zuckerkontrolle wichtig, sondern auch der Lebenskomfort: weniger Angst und manuelle Eingriffe, stabiler Schlaf, Zugänglichkeit der Technologie für Menschen mit unterschiedlichen digitalen Fähigkeiten und Einkommen. Daher ist die „künstliche Bauchspeicheldrüse 2.0“ nicht nur ein „schnellerer“ Algorithmus, sondern ein Ökosystem, das Tag und Nacht gleichermaßen zuverlässig funktioniert, ein Minimum an Eingriffen erfordert und breite Patientengruppen abdeckt.

Warum ist das wichtig?

Automatisierte Schaltkreise sind einer der wichtigsten Durchbrüche in der Diabetologie der letzten Jahrzehnte, und ihr Beitrag spiegelt sich offiziell in modernen Standards für das Diabetesmanagement wider. „Volle Autonomie“ ist jedoch immer noch unerreichbar: Der Benutzer gibt Kohlenhydrate immer noch „manuell“ ein, und bei einem aktiven Lebensstil sind Algorithmen oft zu spät. Die Überprüfung systematisiert, wohin man sich bewegen muss, damit AIDs zugänglicher und intelligenter werden – und für diejenigen, die schwanger sind, über 65 sind, Sport treiben oder einfach nicht alle paar Stunden Kohlenhydrate zählen können.

Was AID jetzt leisten kann – und wo der Fortschritt stockt

Die heutigen hybriden „Bauchspeicheldrüsen“ sind hervorragend geeignet, die „Time in Range“ (TIR) aufrechtzuerhalten und die „Time Below Range“ (TBR) zu reduzieren, insbesondere während des Schlafs. Aber bei „Herausforderungen“ am Tag – Essen, Stress, Training – treten Schwachstellen zutage:

• Essens-/Trainingsankündigungen sind erforderlich. Ohne sie hat der Kreislauf keine Zeit, den postprandialen Anstieg „aufzufangen“ oder eine Hypoglykämie nach der Aktivität zu verhindern.
• Eingeschränkte „zivile“ Eignung. Einige Systeme sind nicht für Schwangere und ältere Menschen gedacht, da hier andere Ziele und Risiken bestehen.
• Instabilität am Tag. Die Geräte sind nachts am wirksamsten; der Glukosespiegel schwankt tagsüber stärker.
• „Menschlicher Faktor“ – Das Zählen von Kohlenhydraten und die manuellen Schritte sind mühsam und erschweren die Einhaltung – dies wird durch klinische Untersuchungen und die Praxis unterstrichen.

Was die Autoren der Rezension vorschlagen

Die Forscher weisen auf Bereiche hin, in denen in den letzten Jahren ermutigende Ergebnisse erzielt wurden – und in denen weitere Anstrengungen erforderlich sind:

• Automatische Nahrungs- und Aktivitätserkennung. Algorithmen, die ohne Benutzereingabe die Art und das Ausmaß der Nahrungsaufnahme/Bewegung beurteilen und die Insulindosis entsprechend anpassen können.
• Multihormonelle Schaltkreise. Die Hinzunahme von Glucagon als „Sicherheitspedal“ gegen Hypoglykämie ist ein separater Entwicklungszweig.
• Neue Zielgruppen. Studien im Alter und in der Schwangerschaft mit Anpassung der Ziele und Schutzbarrieren.
• KI und adaptive Steuerung: Personalisierte Modelle, die aus alltäglichen Daten „lernen“, nehmen einen Teil der manuellen Arbeit ab und vereinfachen den Zugang zur Technologie.

Wo Sie nach Entwicklern und Regulierungsbehörden suchen können

Um AID für alle in einen „vollständigen Kreislauf“ zu bringen, müssen wir neben Algorithmen auch „systemische“ Probleme lösen:

• Interoperabilität und Aktualisierbarkeit. Datenaustauschstandards und sichere Remote-Software-Updates.
• Nutzenmetriken aus dem „echten Leben“. Zusätzlich zu HbA1c – TIR/TBR, Alarmbelastung, Nachtschlaf, kognitive Belastung des Benutzers.
• Zugang und Fairness: Vereinfachen Sie die Schnittstelle und machen Sie die Systeme billiger, damit auch diejenigen auf AIDs zugreifen können, die sie heute nicht verwenden.
• Cybersicherheit und Datenschutz. Insbesondere im Kontext zunehmend intelligenter und vernetzter Geräte.

Was das für Menschen mit Diabetes bedeutet – jetzt

Auch ohne „vollständig autonom“ zu sein, bieten moderne AIDs bereits Vorteile in Bezug auf Zucker und Sicherheit – dies wird durch randomisierte und beobachtende Studien bestätigt. Bei der heutigen Nutzung eines Contour ist der wichtigste „Lifehack“ hohes Engagement (rechtzeitige Ankündigung von Nahrung/Beladung, Sensorladung/Konnektivität, korrekte Zielsetzung). Und für diejenigen, die gerade erst über ein AID nachdenken, liefert die Studie eine klare Richtlinie: In den kommenden Generationen werden Geräte weniger manuelle Eingriffe erfordern und besser mit dem Tag und nicht nur mit der Nacht zurechtkommen.

Wo sind die Grenzen und wie geht es weiter?

Dies ist eine Überprüfung – sie ersetzt keine klinischen Studien, gibt aber die Agenda vor: Intellektualisierung der Konturen und Erweiterung der Indikationen. Heimversuche mit Systemen, die unabhängig von Nahrung und Belastung dosieren, sind bereits im Gange; parallel dazu werden multihormonelle Lösungen entwickelt. Der nächste Schritt sind multizentrische Studien an älteren Menschen, Schwangeren und Menschen mit einem „unvorhersehbaren“ Zeitplan sowie Arbeiten an Zugänglichkeit und Umsetzung.

Ein kurzer Spickzettel: Was verhindert eine „volle Schleife“ und was bringt sie näher

Es stört:

• die Notwendigkeit der manuellen Eingabe von Kohlenhydrat- und Aktivitätsangaben;
• verminderte Stabilität im Tagesverlauf (Ernährung, Sport, Stress);
• In einigen Systemen fehlen Modi für Schwangerschaft und ältere Menschen.

Ungefähr:

• automatische Erkennung von Nahrung/Beladung und adaptiven Algorithmen;
• multihormonelle Kreisläufe (Insulin ± Glucagon);
• einheitliche Datenstandards, Sicherheit, Zugänglichkeit.

Abschluss

Das Ziel der „Version 2.0“ der künstlichen Bauchspeicheldrüse wird in der Studie klar formuliert: Die Rolle des Nutzers soll auf ein Minimum reduziert werden, die Schaltkreise sollen Tag und Nacht gleichermaßen zuverlässig funktionieren und auch denjenigen zugänglich gemacht werden, die derzeit benachteiligt sind – darunter Schwangere und ältere Menschen. Der Weg dorthin führt über KI-Algorithmen, adaptive Steuerung und multihormonelle Schemata – und es gibt bereits erste Ergebnisse, die dies belegen. Nun liegt es an klinischen Studien und Ingenieuren, diese Ideen in zuverlässige Geräte „für jedermann und jeden Tag“ umzusetzen.

Forschungsquelle: Jacobs PG et al. Forschungslücken, Herausforderungen und Chancen bei automatisierten Insulinabgabesystemen. Diabetes Technology & Therapeutics 27(S3):S60-S71. https://doi.org/10.1089/dia.2025.0129