Review of the Effect of Meals on the Glucose-Insulin Regulatory System

Abstract

Diabetes mellitus er en sykdom som kjennetegnes ved mangelen på å kontrollere blodsukkernivået grunnet ingen produksjon av insulin eller redusert insulinsensitivitet. Behandling av diabetes inkluderer derfor injeksjoner av eksogent insulin. En kunstig bukspyttkjertel er en innretning som automatiserer injeksjonene av eksogent insulin og muliggjør derfor automatisk blodsukkerregulering. En av hovedforstyrrelsene til den kunstige bukspyttkjertelen er måltider, noe som øker blodsukkeret. Det er derfor viktig å ha kunnskap om hvordan ulike måltider påvirker blodsukkeret. Et viktig hjelpemiddel her er matematiske glukose-insulin-måltidsmodeller som kan brukes i simuleringer til å predikere hva postprandiale glukoseverdier vil være. Denne masteroppgaven har som mål å undersøke slike måltidsmodeller. Det inkluderer et litteratursøk der 11 ulike måltidsmodeller ble sammenlignet. Tre av disse modellene ble så koblet sammen med en fullkroppsglukosemodell (Sorensen-modellen) og modellparameterne ble så estimert ved hjelp av et datasett som inneholder glukosemålinger og måltidsdata fra seks pasienter. Resultatene viste at to av de tre modellene var i stand til å etterligne den eksperimentelle dataen i tilfredsstillende grad, mens én modell ikke var det. De estimerte parameterne ble så testet på et testdatasett. Resultatet av testingen var varierende og indikerte at mer data skulle ha blitt brukt i parameteridentifikasjonen for å redusere overtilpasning. Likevel er variasjon mellom ulike måltid forventet og kan forklare mye av forskjellen i resultat mellom trening og test.

Diabetes mellitus is a disease that is characterized by the lack of controlling blood glucose levels due to no insulin production or reduced insulin sensitivity. Treatment of diabetes therefore include injections of exogenous insulin. The artificial pancreas is a device that automates the delivery of exogenous insulin and thus enables automatic blood glucose regulation. One of the main disturbances to the artificial pancreas are meals which increases the blood glucose. It is therefore important to have knowledge about how dierent types of meals aect the glucose levels. An important tool here are mathematical glucose-insulin meal models that can be used in simulations to compute what the postprandial glucose response will be for dierent types of meals. This thesis aims to investigate these meal models. That includes a literature review where 11 dierent meal models are compared. Three of these meal models were then coupled with a whole-body glucose model (Sorensen model) and the model parameters were then estimated using a dataset containing glucose and meal data from six patients. The results showed that two of the models were able to satisfactorily fit the experimental data in identification, whereas one model did not. The identification results were then tested on a test dataset. The test results were varying and indicated that more data should be used in identification to reduce overfitting. Still, some of this variation between training and testing was within what could be expected due to normal dierences between meals.