WO2022149996A1 - Method for individually selecting an anti-hyperglycaemic preparation and dose thereof for diabetes - Google Patents
Method for individually selecting an anti-hyperglycaemic preparation and dose thereof for diabetes Download PDFInfo
- Publication number
- WO2022149996A1 WO2022149996A1 PCT/RU2021/000592 RU2021000592W WO2022149996A1 WO 2022149996 A1 WO2022149996 A1 WO 2022149996A1 RU 2021000592 W RU2021000592 W RU 2021000592W WO 2022149996 A1 WO2022149996 A1 WO 2022149996A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- drug
- glycemia
- asymmetry
- level
- dose
- Prior art date
Links
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 title claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 title abstract description 5
- 230000002058 anti-hyperglycaemic effect Effects 0.000 title abstract 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 65
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000001467 acupuncture Methods 0.000 claims abstract description 6
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 53
- 239000003472 antidiabetic agent Substances 0.000 claims description 21
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 21
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 16
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 14
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 8
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 5
- 239000002547 new drug Substances 0.000 claims description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 2
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 abstract 2
- NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N insulin Chemical compound N1C(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(NC(=O)CN)C(C)CC)CSSCC(C(NC(CO)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CCC(N)=O)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(=O)NC(CC=2C=CC(O)=CC=2)C(=O)NC(CSSCC(NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2C=CC(O)=CC=2)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(C)NC(=O)C(CCC(O)=O)NC(=O)C(C(C)C)NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(CC=2NC=NC=2)NC(=O)C(CO)NC(=O)CNC2=O)C(=O)NCC(=O)NC(CCC(O)=O)C(=O)NC(CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC=CC=3)C(=O)NC(CC=3C=CC(O)=CC=3)C(=O)NC(C(C)O)C(=O)N3C(CCC3)C(=O)NC(CCCCN)C(=O)NC(C)C(O)=O)C(=O)NC(CC(N)=O)C(O)=O)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CO)NC(=O)C(C(C)O)NC(=O)C1CSSCC2NC(=O)C(CC(C)C)NC(=O)C(NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)CC1=CN=CN1 NOESYZHRGYRDHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 118
- 102000004877 Insulin Human genes 0.000 description 59
- 108090001061 Insulin Proteins 0.000 description 59
- 229940125396 insulin Drugs 0.000 description 59
- 108091006146 Channels Proteins 0.000 description 56
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 18
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 18
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 16
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 16
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 11
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 description 9
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 8
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 7
- VOUAQYXWVJDEQY-QENPJCQMSA-N 33017-11-7 Chemical compound OC(=O)CC[C@H](N)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)NCC(=O)NCC(=O)NCC(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N1[C@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(O)=O)CCC1 VOUAQYXWVJDEQY-QENPJCQMSA-N 0.000 description 6
- 108010075254 C-Peptide Proteins 0.000 description 6
- 208000013016 Hypoglycemia Diseases 0.000 description 6
- 206010067584 Type 1 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 6
- 210000000496 pancreas Anatomy 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 230000002218 hypoglycaemic effect Effects 0.000 description 5
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 5
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 230000002641 glycemic effect Effects 0.000 description 4
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 description 4
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 4
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 108010076181 Proinsulin Proteins 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 235000005911 diet Nutrition 0.000 description 3
- 230000037213 diet Effects 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 239000005556 hormone Substances 0.000 description 3
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 3
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 102000017011 Glycated Hemoglobin A Human genes 0.000 description 2
- 101000599951 Homo sapiens Insulin-like growth factor I Proteins 0.000 description 2
- 101001076292 Homo sapiens Insulin-like growth factor II Proteins 0.000 description 2
- 102100037852 Insulin-like growth factor I Human genes 0.000 description 2
- 102100025947 Insulin-like growth factor II Human genes 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000003719 b-lymphocyte Anatomy 0.000 description 2
- 230000037396 body weight Effects 0.000 description 2
- 150000001720 carbohydrates Chemical class 0.000 description 2
- 235000014633 carbohydrates Nutrition 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 239000003862 glucocorticoid Substances 0.000 description 2
- 201000001421 hyperglycemia Diseases 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 2
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 229940037128 systemic glucocorticoids Drugs 0.000 description 2
- JWZZKOKVBUJMES-UHFFFAOYSA-N (+-)-Isoprenaline Chemical compound CC(C)NCC(O)C1=CC=C(O)C(O)=C1 JWZZKOKVBUJMES-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010054196 Affect lability Diseases 0.000 description 1
- 206010010904 Convulsion Diseases 0.000 description 1
- 206010012335 Dependence Diseases 0.000 description 1
- 108010014663 Glycated Hemoglobin A Proteins 0.000 description 1
- 206010022489 Insulin Resistance Diseases 0.000 description 1
- 206010022998 Irritability Diseases 0.000 description 1
- 208000012902 Nervous system disease Diseases 0.000 description 1
- 206010029216 Nervousness Diseases 0.000 description 1
- 208000025966 Neurological disease Diseases 0.000 description 1
- 206010057040 Temperature intolerance Diseases 0.000 description 1
- 208000003443 Unconsciousness Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000002730 additional effect Effects 0.000 description 1
- 230000016571 aggressive behavior Effects 0.000 description 1
- 238000013019 agitation Methods 0.000 description 1
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 1
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 230000023852 carbohydrate metabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000021256 carbohydrate metabolism Nutrition 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000036461 convulsion Effects 0.000 description 1
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 1
- 238000013523 data management Methods 0.000 description 1
- 230000006735 deficit Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 229960004042 diazoxide Drugs 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 238000002651 drug therapy Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000005714 functional activity Effects 0.000 description 1
- 230000009229 glucose formation Effects 0.000 description 1
- 108091005995 glycated hemoglobin Proteins 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 230000008543 heat sensitivity Effects 0.000 description 1
- 229940126904 hypoglycaemic agent Drugs 0.000 description 1
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 239000012907 medicinal substance Substances 0.000 description 1
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- VOMXSOIBEJBQNF-UTTRGDHVSA-N novorapid Chemical compound C([C@H](NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CS)NC(=O)[C@H]([C@@H](C)CC)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CS)NC(=O)[C@H](CS)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CCC(O)=O)NC(=O)[C@H](C(C)C)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CN)[C@@H](C)CC)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@@H](CS)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(O)=O)C1=CC=C(O)C=C1.C([C@@H](C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CS)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC=CC=1)C(=O)N[C@@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(O)=O)C(C)C)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)CNC(=O)[C@H](CS)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC=1NC=NC=1)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@@H](N)CC=1C=CC=CC=1)C(C)C)C1=CN=CN1 VOMXSOIBEJBQNF-UTTRGDHVSA-N 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000027758 ovulation cycle Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 230000000291 postprandial effect Effects 0.000 description 1
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 description 1
- NHXLMOGPVYXJNR-ATOGVRKGSA-N somatostatin Chemical class C([C@H]1C(=O)N[C@H](C(N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@@H](C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC=2C=CC=CC=2)C(=O)N[C@@H](CC=2C=CC=CC=2)C(=O)N[C@@H](CC=2C3=CC=CC=C3NC=2)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(=O)N[C@H](C(=O)N1)[C@@H](C)O)NC(=O)CNC(=O)[C@H](C)N)C(O)=O)=O)[C@H](O)C)C1=CC=CC=C1 NHXLMOGPVYXJNR-ATOGVRKGSA-N 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000011287 therapeutic dose Methods 0.000 description 1
- 239000003204 tranquilizing agent Substances 0.000 description 1
- 230000002936 tranquilizing effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61H—PHYSICAL THERAPY APPARATUS, e.g. DEVICES FOR LOCATING OR STIMULATING REFLEX POINTS IN THE BODY; ARTIFICIAL RESPIRATION; MASSAGE; BATHING DEVICES FOR SPECIAL THERAPEUTIC OR HYGIENIC PURPOSES OR SPECIFIC PARTS OF THE BODY
- A61H39/00—Devices for locating or stimulating specific reflex points of the body for physical therapy, e.g. acupuncture
- A61H39/06—Devices for heating or cooling such points within cell-life limits
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Rehabilitation Therapy (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Physical Education & Sports Medicine (AREA)
- Pain & Pain Management (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medicines That Contain Protein Lipid Enzymes And Other Medicines (AREA)
Abstract
The invention relates to the field of medicine, more particularly to reflexology, and can be used to monitor the effect of anti-hyperglycaemic preparations for diabetes and makes it possible to select, on an individual level, the most effective medicinal agent, the optimal dose thereof and time of receiving on the basis of an evaluation of the level of symmetry in the activity indicators of the left and right branches of certain acupuncture channels (AC) on which a certain medicine has an effect. The technical result is that of providing the possibility of individually selecting the most effective anti-hyperglycaemic agent, the optimal dose thereof and time of receiving, for diabetes mellitus (DM).
Description
Способ индивидуального подбора сахароснижающего препарата и его дозы при диабете The method of individual selection of a hypoglycemic drug and its dose in diabetes
Изобретение относится к медицине, в частности к рефлексотерапии, и может быть использовано для мониторинга действия сахароснижающих препаратов при диабете и позволяет на индивидуальном уровне подбирать наиболее эффективное лекарственное средство, его оптимальную дозу и время приёма на основе оценки уровня симметрии в показателях активности левых и правых ветвей определённых акупунктурных каналов (АК), на которые действует определённое лекарство. The invention relates to medicine, in particular to reflexology, and can be used to monitor the action of hypoglycemic drugs in diabetes and allows you to select the most effective drug, its optimal dose and time of administration based on an assessment of the level of symmetry in terms of the activity of the left and right branches certain acupuncture channels (ACs) that are affected by a particular drug.
В настоящее время индивидуальный подбор лекарств и их дозы определяется на основании групповых статистических исследований по определённому диагнозу заболевания. Это не исключает вероятности того, что на индивидуальном уровне лекарство и его стандартная доза может не дать должного эффекта, или его применение вызовет нежелательные осложнения. Currently, individual selection of drugs and their doses is determined on the basis of group statistical studies for a specific diagnosis of the disease. This does not exclude the possibility that, at the individual level, the drug and its standard dose may not give the desired effect, or its use will cause undesirable complications.
Известны различные технические решения в данной области по подбору индивидуальных доз сахароснижающих препаратов. There are various technical solutions in this field for the selection of individual doses of hypoglycemic drugs.
Например, патент РФ 2684393, дата приоритета 31.08.2018, «Способ определения и расчета необходимой потребной дозы инсулина при сахарном диабете второго типа и сформировавшейся инсулиновой зависимости». For example, RF patent 2684393, priority date 08/31/2018, “Method for determining and calculating the required required dose of insulin in type 2 diabetes mellitus and established insulin dependence.”
Изобретение относится к способу определения и расчета необходимой потребной дозы инсулина при сахарном диабете второго типа и сформировавшейся инсулиновой зависимости, включающему
определение у пациента сформировавшейся потребности в проведении инсулинотерапии при наличии уровня глюкозы в крови натощак гликемии более 10 миллимолей/литр и уровня постпрандиальной гликемии выше 11,1 миллимолей/литр, установление отсутствия снижения уровня гликемии и необходимых значений гликированного гемоглобина после назначения таблетированной инсулинотерапии, после чего осуществляют непосредственный расчет дозы инсулина, при котором сначала определяют рост и массу тела пациента, на основании полученных данных вычисляют индекс массы тела ИМТ по формуле HMT=m/h2, где m - масса тела в кг, h - рост в метрах, далее устанавливают длительность заболевания сахарным диабетом и производят вычисление потребной дозы инсулина ПДИ в сутки с использованием следующей выведенной формулы: ПДИ=-56,7+3,2 · ИМТ - 0,2 · t, где ПДИ - потребная доза инсулина в сутки; ИМТ - индекс массы тела; t - длительность заболевания сахарным диабетом в годах; -56,7, а также 3,2 и 0,2 - численные величины коэффициентов. Изобретение позволяет достаточно быстро определить требуемую дозу инсулина при сахарном диабете второго типа, что является актуальным при решении данной проблемы. The invention relates to a method for determining and calculating the required required dose of insulin in type 2 diabetes mellitus and formed insulin dependence, including determining the patient's need for insulin therapy in the presence of a fasting blood glucose level of more than 10 millimoles / liter and a postprandial glycemia level above 11.1 millimoles / liter, establishing the absence of a decrease in the level of glycemia and the required values of glycated hemoglobin after prescribing tablet insulin therapy, after which a direct calculation of the dose of insulin is carried out, at which the height and body weight of the patient are first determined, based on the data obtained, the body mass index BMI is calculated according to the formula HMT=m/h 2 , where m is body weight in kg, h is height in meters, then set the duration of diabetes mellitus and calculate the required dose of insulin PDI per day using the following derived formula: PDI=-56.7+3.2 · BMI - 0.2 · t, where PDI is the required dose of insulin per day; BMI - body mass index; t is the duration of diabetes in years; -56.7, as well as 3.2 and 0.2 - the numerical values of the coefficients. EFFECT: invention makes it possible to quickly determine the required dose of insulin in type 2 diabetes mellitus, which is relevant in solving this problem.
Известен патент РФ 2732687, дата приоритета 31.12.2019г., «СПОСОБ ВЫБОРА ТАКТИКИ МЕДИКАМЕНТОЗНОГО ЛЕЧЕНИЯ НЕДИАБЕТИЧЕСКОЙ ГИПОГЛИКЕМИИ (НДГ» Known patent of the Russian Federation 2732687, priority date 12/31/2019, “METHOD FOR SELECTING MEDICATIONAL TREATMENT OF NON-DIABETIC HYPOGLYCEMIA (NDH)”
Изобретение относится к медицине, а именно к эндокринологии, и может быть использовано для выбора тактики медикаментозного лечения недиабетической гипогликемии (НДГ). Проводят пробу с 72-часовым голоданием с непрерывным мониторированием концентрации глюкозы в крови. При выявлении снижения концентрации глюкозы до 2,8 ммоль/л
осуществляют измерение уровня инсулина, С-пептида, проинсулина, аутоантител к инсулину, ИФР1, ИФР2 в венозной крови. При этом измеряют время (t) от начала теста до момента снижения концентрации глюкозы до значения 2,8 ммоль/л. В случае если t > 9 часов, диагностируют НДГ легкого течения, при которой назначают питание 6 раз в день с включением в рацион сложных углеводов. В случае если t находится в интервале 3 < t < 9 часов, диагностируют НДГ среднетяжелого течения. Медикаментозное лечение назначают при выявлении во время эпизода НДГ следующих факторов: генерализованные судороги, поведенческие нарушения, включая немотивированную агрессию, эмоциональную лабильность, двигательное возбуждение, а также потерю сознания, кому; возраст пациента более 60 лет; тяжелые сопутствующие заболевания, включая ишемическую болезнь сердца, нарушение сердечного ритма, психиатрические заболевания, тяжелые неврологические заболевания. В отсутствие указанных факторов назначают питание через каждые 3-4 часа с включением в рацион сложных углеводов. В случае если t < 3 часов, диагностируют НДГ тяжелого течения, при которой назначают медикаментозное лечение. При этом медикаментозное лечение при выявлении среднетяжелого и тяжелого течения НДГ назначают в зависимости от измеренных параметров крови: при содержании инсулина 3 мкЕ/мл и более, С-пептида 0,6 нг/мл и более, проинсулина 5 пмоль/л и более, и антител к инсулину менее 10 Ед/мл назначают диазоксид в начальной дозе 50 мг каждые 8 часов при НДГ тяжелого течения и 50 мг 1 раз в сутки при НДГ среднетяжелого течения, или аналоги соматостатина или глюкокортикоиды 1 раз в сутки при среднетяжелом течении и 1 раз в 12 часов при тяжелом течении; при содержании инсулина более 100 мкЕ/мл, С-пептида 0,6 нг/мл и более, проинсулина 5 пмоль/л и более и антител к инсулину более 10 Ед/мл или при содержании инсулина менее 3
мкЕ/мл, С-пептида менее 0,6 нг/мл, проинсулина менее 5 пмоль/л и соотношении ИФР2:ИФР1 10:1 и более назначают глюкокортикоиды каждые 12 часов при тяжелом течении и 1 раз в сутки при среднетяжелом течении НДГ. Способ обеспечивает возможность своевременно назначать медикаментозную коррекцию НДГ, что позволит предупредить развитие у пациентов гипогликемических эпизодов, а также избежать необоснованного назначения лекарственной терапии пациентам за счет определения частоты гипогликемий в ходе стандартного теста с 72- часовым голоданием и определения дополнительных факторов. Известен также патент РФ N°2553287, дата приоритета 29.06.2010,SUBSTANCE: invention relates to medicine, namely to endocrinology, and can be used to select tactics for drug treatment of non-diabetic hypoglycemia (NDH). Conduct a test with a 72-hour fast with continuous monitoring of glucose concentration in the blood. If a decrease in glucose concentration to 2.8 mmol / l is detected measuring the level of insulin, C-peptide, proinsulin, insulin autoantibodies, IGF1, IGF2 in venous blood. At the same time, the time (t) from the start of the test to the moment the glucose concentration drops to a value of 2.8 mmol/L is measured. If t > 9 hours, mild NDH is diagnosed, in which meals are prescribed 6 times a day with the inclusion of complex carbohydrates in the diet. If t is in the range of 3 < t < 9 hours, moderate NDG is diagnosed. Drug treatment is prescribed when the following factors are detected during an episode of NDG: generalized convulsions, behavioral disorders, including unmotivated aggression, emotional lability, motor agitation, and loss of consciousness, to whom; the patient's age is over 60 years; severe comorbidities, including coronary heart disease, cardiac arrhythmias, psychiatric diseases, severe neurological diseases. In the absence of these factors, meals are prescribed every 3-4 hours with the inclusion of complex carbohydrates in the diet. If t < 3 hours, severe NDH is diagnosed, in which drug treatment is prescribed. At the same time, drug treatment in case of detection of moderate and severe course of NDH is prescribed depending on the measured blood parameters: with an insulin content of 3 μU / ml or more, C-peptide 0.6 ng / ml or more, proinsulin 5 pmol / l or more, and antibodies to insulin less than 10 U / ml, diazoxide is prescribed at an initial dose of 50 mg every 8 hours for severe NDH and 50 mg 1 time per day for moderate NDH, or somatostatin analogs or glucocorticoids 1 time per day for moderate course and 1 time per day. 12 hours for severe; when the content of insulin is more than 100 μU / ml, C-peptide 0.6 ng / ml or more, proinsulin 5 pmol / l or more and insulin antibodies more than 10 U / ml or when the insulin content is less than 3 μU/ml, C-peptide less than 0.6 ng/ml, proinsulin less than 5 pmol/l and IGF2:IGF1 ratio of 10:1 or more, glucocorticoids are prescribed every 12 hours in severe cases and 1 time per day in moderate NDH. EFFECT: method provides an opportunity to timely prescribe drug correction of NDH, which will prevent the development of hypoglycemic episodes in patients, as well as avoid unreasonable prescription of drug therapy to patients by determining the frequency of hypoglycemia during a standard test with a 72-hour fast and determining additional factors. Also known is the patent of the Russian Federation N ° 2553287, priority date 06/29/2010,
«СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ АНАЛИТА И УСТРОЙСТВО ДЛЯ РАСЧЕТА ТЕРАПЕВТИЧЕСКОЙ ДОЗЫ БАЗАЛЬНОГО ИНСУЛИНА». Данный патент, как наиболее близкий к предлагаемому изобретению по совокупности существенных признаков, выбран автором за прототип. "METHODS FOR DETERMINING THE ANALYTE CONCENTRATION AND A DEVICE FOR CALCULATION OF THE THERAPEUTIC DOSE OF BASAL INSULIN". This patent, as the closest to the proposed invention in terms of essential features, was chosen by the author as a prototype.
Группа изобретений относится к области медицины, а именно к организации и проведению инсулинотерапии для пациента. Для определения дозы базального инсулина пользователя используют устройство для ввода инсулина и портативное устройство управления диабетическими данными. Измеряют множество значений концентрации глюкозы в крови пользователя за множество временных интервалов. Устанавливают на основании собранных данных, выполнил ли пользователь минимальное количество измерений концентрации глюкозы в крови натощак в течение по меньшей мере одного из четырех предписанных временных интервалов. Определяют, указывают ли собранные данные на одну из первой схемы, соответствующей низкой концентрации глюкозы в крови, и второй схемы, соответствующей концентрации глюкозы в крови более низкой, чем в первой схеме,
соответствующей низкой концентрации глюкозы в крови. Оценивают соответствие корректировки дозы базального инсулина в портативном устройстве для первой и второй схем, выводят предупреждающие сообщения и запрещают корректировать дозы базального инсулина в одном из устройств. Для принятия профилактических мер при изменении дозы базального инсулина с помощью устройств собирают данные и принимают профилактические меры против гипогликемического состояния пользователя. Группа изобретений позволяет оказать помощь пациентам, страдающим диабетом путем принятия профилактических мер, направленных на предотвращение гипогликемического состояния пользователя перед любым изменением дозы базального инсулина на основании множества данных об уровне глюкозы в крови и дозе инсулина. SUBSTANCE: group of inventions relates to the field of medicine, namely to the organization and implementation of insulin therapy for a patient. An insulin injector and a portable diabetic data management device are used to determine the user's basal insulin dose. A plurality of values of the user's blood glucose concentration are measured over a plurality of time intervals. Based on the collected data, it is determined whether the user has completed the minimum number of fasting blood glucose concentration measurements during at least one of the four prescribed time intervals. It is determined whether the collected data indicates one of the first pattern corresponding to a low blood glucose concentration and the second pattern corresponding to a blood glucose concentration lower than the first pattern, corresponding low blood glucose concentration. Correspondence of the basal insulin dose adjustment in the portable device for the first and second schemes is evaluated, warning messages are displayed and it is forbidden to adjust the basal insulin dose in one of the devices. In order to take preventive measures when changing the dose of basal insulin, the devices collect data and take preventive measures against the hypoglycemic state of the user. EFFECT: group of inventions makes it possible to provide assistance to patients suffering from diabetes by taking preventive measures aimed at preventing the hypoglycemic state of the user before any change in the dose of basal insulin based on a multitude of data on blood glucose levels and insulin dose.
Недостаками всех известных решений являются: The disadvantages of all known solutions are:
- необходимость проведения инвазивных измерений уровня гликемии в крови пациента, - the need for invasive measurements of the level of glycemia in the patient's blood,
- длительность проведения исследований, - the duration of the research,
- отсутствие учета влияния различных органов пациента на уровень гликемии и на введённое лекарственное вещество, - lack of consideration of the influence of various organs of the patient on the level of glycemia and on the administered medicinal substance,
- невозможность оценить оптимальную дозу и время приёма, исходя из конкретной ситуации на данный момент, - the inability to assess the optimal dose and time of administration, based on the specific situation at the moment,
- отсутствие возможности оценки на какие органы лекарство влияет позитивно или негативно на индивидуальном уровне. - the inability to assess which organs the drug affects positively or negatively at the individual level.
Таким образом, проблемой, существующей в настоящее время является отсутствие точных и удобных в применении методик, учитывающих влияние различных органов пациента на уровень гликемии,
подбора на индивидуальном уровне наиболее эффективного лекарственного средства, его оптимальной дозы и времени получения сахароснижающих препаратов при сахарном диабете. Именно на решение данной технической проблемы направлено предлагаемое изобретение. Thus, the current problem is the lack of accurate and easy-to-use methods that take into account the influence of various organs of the patient on the level of glycemia, selection at the individual level of the most effective drug, its optimal dose and time to receive hypoglycemic drugs in diabetes mellitus. It is to solve this technical problem that the present invention is directed.
Техническим результатом является обеспечение возможности индивидуального подбора наиболее эффективного сахароснижающего средства, его оптимальной дозы и времени получения при сахарном диабетеThe technical result is to provide the possibility of individual selection of the most effective hypoglycemic agent, its optimal dose and time of receipt in diabetes mellitus.
(СД). (SD).
Технический результат достигается за счет того, что в Способе индивидуального подбора сахароснижающего препарата и дозы его получения при диабете, включающем проведение обучающих замеров уровня гликемии пациента до и после получения сахароснижающего препарата, последующую обработку полученных результатов и выработку рекомендаций по подбору сахароснижающего препарата и дозы его получения, предлагается: The technical result is achieved due to the fact that in the Method for individual selection of a hypoglycemic drug and the dose of its preparation in diabetes, including conducting training measurements of the patient's glycemia level before and after receiving the hypoglycemic drug, subsequent processing of the results obtained and the development of recommendations for the selection of the hypoglycemic drug and the dose of its preparation , offered:
- одновременно оценивать уровень гликемии пациента и порогов чувствительности (ПЧ) на диагностических точках ряда акупунктурных каналов (АК) в ходе проведения термопунктурного теста Акабане, - simultaneously assess the patient's glycemia level and sensitivity thresholds (HR) at the diagnostic points of a number of acupuncture channels (AK) during the Akabane thermopuncture test,
- строить корреляционные и регрессионные модели связей АК по данным теста Акабане, полученным в ходе обучающих замеров, с уровнем гликемии и влиянием сахароснижающего препарата в зависимости от его дозы, - build correlation and regression models of AK relationships according to the Akabane test data obtained during training measurements, with the level of glycemia and the effect of a hypoglycemic drug depending on its dose,
- по данным корреляционных и регрессионных моделей выявлять те АК, которые наиболее значимо по критерию достоверности (р ) связаны с уровнем гликемии и влиянием сахароснижающего препарата, - according to the data of correlation and regression models, to identify those AKs that are most significantly associated with the level of glycemia and the effect of a hypoglycemic drug according to the criterion of reliability (p),
- рассчитывать коэффициент сцепления С как соотношение количества тех каналов в корреляционных и регрессионных моделях, на которые влияет
уровень гликемии, к количеству каналов, на которые действует сахароснижающий препарат, - calculate the linkage coefficient C as the ratio of the number of those channels in the correlation and regression models that are affected by the level of glycemia, to the number of channels on which the hypoglycemic drug acts,
- по соотношениям порогов чувствительности правых (ПЧправ) и левых (ПЧлев) ветвей АК, связанных с уровнем гликемии, выделять 2 варианта асимметрии: первый, когда преобладает правая ветвь канала и ПЧправ>ПЧлевое и второй, когда преобладает левая ветвь канала и ПЧправ < ПЧлевое, - according to the ratios of the sensitivity thresholds of the right (HRright) and left (HRleft) AK branches associated with the level of glycemia, distinguish 2 variants of asymmetry: the first, when the right branch of the channel predominates and HRright > HRleft and the second, when the left branch of the channel predominates and HRright < HRleft ,
- рассчитывать коэффициент асимметрии (К) как отношение порогов чувствительности правых и левых ветвей АК по формуле К=(ПЧправое/ПЧлевое), - calculate the coefficient of asymmetry (K) as the ratio of the sensitivity thresholds of the right and left branches of the AK according to the formula K = (PChRight / PChLeft),
- выработку рекомендаций по подбору определенного препарата проводить на основании величины коэффициента сцепления С, а оптимальную дозу его применения по величине коэффициента асимметрии К на тех каналах, на которые одновременно влияет уровень гликемии и сам сахароснижающий препарат, отслеживаемого после применения уже выбранного препарата.- the development of recommendations for the selection of a specific drug based on the value of the coefficient of adhesion C, and the optimal dose of its use according to the value of the asymmetry coefficient K on those channels that are simultaneously affected by the level of glycemia and the hypoglycemic drug itself, monitored after the use of the already selected drug.
Препарат может быть в виде инъекций или в виде таблеток. The drug can be in the form of injections or in the form of tablets.
При этом выработку рекомендаций по подбору определенного сахароснижающего препарата осуществляют на основании следующих полученных данных: - если коэффициент сцепления С равен 1.0, то препарат успешно действует и нормализует уровень асимметрии при выборе его адекватной дозы, на все органы и системы, подверженных воздействию гликемии At the same time, the development of recommendations for the selection of a specific hypoglycemic drug is carried out on the basis of the following data obtained: - if the coefficient of adhesion C is equal to 1.0, then the drug successfully acts and normalizes the level of asymmetry when choosing its adequate dose, on all organs and systems exposed to glycemia
-если коэффициент сцепления С >1.0, то сцепление не полное, и для полного нивелирования асимметрии необходимо ещё дополнительное лекарство,
-если коэффициент сцепления С< 1.0, есть побочные действия от лекарства, которые проявляются формированием новой асимметрии, следовательно, надо выбрать новое лекарство для достижения коэффициента сцепления С равным 1.0 или близким к ней. - if the adhesion coefficient C > 1.0, then the adhesion is not complete, and an additional medicine is needed to completely level the asymmetry, - if the linkage coefficient C < 1.0, there are side effects from the drug, which are manifested by the formation of a new asymmetry, therefore, it is necessary to choose a new drug to achieve a linkage coefficient C equal to 1.0 or close to it.
Выработку рекомендаций по определению дозы введения выбранного препарата осуществляют на основании следующих полученных данных: The development of recommendations for determining the dose of administration of the selected drug is carried out on the basis of the following data obtained:
- если коэффициент асимметрии К в первом варианте асимметрии в тех АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, после введения лекарства во время его максимального действия, указанного в его аннотации, приближается к 1.0, то можно судить об эффективности данного препарата и его оптимальной дозе для данного канала и связанного с ним органа или системы, - if the coefficient of asymmetry K in the first variant of asymmetry in those AKs that, according to the regression model, are associated with an increase in glycemia, after the administration of the drug during its maximum action indicated in its annotation, approaches 1.0, then we can judge the effectiveness of this drug and its optimal dose for a given channel and associated organ or system,
- если К изначально более (когда ПЧправ>ПЧлевое) или изначально менее 1.0 (когда ПЧправ<ПЧлевое) и не изменяется в динамике наблюдения, то делается вывод, что препарат не эффективен для данного органа или физиологической системы, - if K is initially more (when HRright>HRlevo) or initially less than 1.0 (when HRright<HRleft) and does not change in the dynamics of observation, then it is concluded that the drug is not effective for this organ or physiological system,
- если К снижается или повышается в случае варианта асимметрии 2, но не доходит до значения 1.0, то его индивидуальная доза не достаточна, - if K decreases or increases in the case of asymmetry variant 2, but does not reach the value of 1.0, then its individual dose is not sufficient,
- если К после применения препарата менее 1.0, при 1 варианте асимметрии и более 1.0 при втором варианте асимметрии, то делать вывод о том, что доза его чрезмерная, и может быть снижена в последующем с учётом этого индекса до достижения К равным 1.0, - if K after the use of the drug is less than 1.0, with the 1st variant of asymmetry and more than 1.0 with the second variant of asymmetry, then conclude that its dose is excessive, and can be subsequently reduced taking into account this index until K reaches 1.0,
- если К после введения препарата первоначально был близок к уровню 1.0, а затем во время его максимального периода действия начал возрастать в первом варианте асимметрии, или наоборот опускаться, во втором варианте
асимметрии, то при значении 1.2-1.4 или 0.8-0.6 необходимо повторное получение препарата для поддержания по данному каналу коридора нормы.- if K after the administration of the drug was initially close to the level of 1.0, and then during its maximum period of action began to increase in the first variant of asymmetry, or vice versa to fall, in the second variant asymmetry, then at a value of 1.2-1.4 or 0.8-0.6, it is necessary to receive the drug again to maintain the norm corridor through this channel.
Для дополнительной оценки активности АК для построения корреляционных и регрессионных моделей в ходе обучающих замеров одновременно с тестом Акабане проводят запись пульсовой волны с выделением её 2-й акселерационной производной в режиме постоянного мониторинга, где в качестве исходных параметров используются её стандартные фазовые характеристики с выделением волн a, b, с, d, е, f , их амплитуд и продолжительности, а также спектральные составляющие вариабельности сердечного ритма, затем методами математического анализа на основе связей этих показателей с показателями теста Акабане создают матрицы пересчета из показателей пульса в значения активности АК, в дальнейшем производят количественную оценку активности АК по результатам измерений показателей только пульсовой волны. При этом в качестве методов математического анализу применяют метод регрессионного анализа, или метод самообучающихся нейронных сетей. For an additional assessment of AC activity to build correlation and regression models during training measurements, simultaneously with the Akabane test, a pulse wave is recorded with the selection of its 2nd acceleration derivative in the continuous monitoring mode, where its standard phase characteristics are used as initial parameters with the selection of waves a , b, c, d, e, f, their amplitudes and duration, as well as the spectral components of heart rate variability, then by the methods of mathematical analysis, based on the relationships of these indicators with the Akabane test indicators, conversion matrices are created from the pulse indicators to the values of AK activity, in the future perform a quantitative assessment of the activity of AK according to the results of measurements of indicators of only the pulse wave. At the same time, the method of regression analysis, or the method of self-learning neural networks, is used as methods of mathematical analysis.
Более подробно определение активности АК по показателям пульсовой волны пациента рассмотрены в заявке РФ N°2020126806 от 11.08.2020 г. (патент РФ N°2746036) In more detail, the determination of AK activity in terms of the patient's pulse wave is considered in the application of the Russian Federation N ° 2020126806 dated 11.08.2020 (RF patent N ° 2746036)
Сущность предлагаемого изобретения поясняется следующими графическими материалами: The essence of the invention is illustrated by the following graphics:
Фиг.1, на которой приведены графики результатов статистических исследований у женщин при диабете 1 типа в сравнении с нормой [1,2], демонстирующие возникновение асимметрии по каналам преимущественно поджелудочной железы (SP), и печени (LR) когда преобладают ПЧ правой ветви над левой, что приводит к резкой асимметрии их пропорции средних отношений ПЧ правое/левое до значения 2,0 .
Фиг.2, на которой приведены графики результатов статистических исследований у мужчин при диабете 2 типа в сравнении с нормой [3,4], демонстирующие возникновение асимметрии по каналам поджелудочной железы (SP), лёгких (LU) и желудка (ST), когда преобладают ПЧ правой ветви над левой, что приводит к резкой асимметрии их пропорции средних отношений ПЧ правое/левое до значения 1.6- 1.7 . Figure 1, which shows graphs of the results of statistical studies in women with type 1 diabetes in comparison with the norm [1,2], demonstrating the occurrence of asymmetry along the channels predominantly of the pancreas (SP) and liver (LR) when HR of the right branch predominates over left, which leads to a sharp asymmetry in their proportion of the average right/left IF ratios up to a value of 2.0. Figure 2, which shows graphs of the results of statistical studies in men with type 2 diabetes in comparison with the norm [3,4], demonstrating the occurrence of asymmetry along the channels of the pancreas (SP), lungs (LU) and stomach (ST), when The IF of the right branch is above the left, which leads to a sharp asymmetry in their proportion of the average right/left IF ratios to a value of 1.6-1.7.
Фиг.З, на которой представлен усреднённый профиль показателей активности 12 каналов пациентки по всем наблюдениям на уровне правой и левой стороны по 12 АК, где R-правая ветвь, L-левая ветвь канала. Fig.3, which shows the average profile of the activity indicators of 12 channels of the patient for all observations at the level of the right and left sides of 12 AKs, where R is the right branch, L is the left branch of the channel.
Фиг.4, на которой приведен усреднённый график изменения уровня гликемии с размахом ежедневных колебаний в сравнении с суммарной ежедневной дозой инсулина на протяжении 18 дней мониторинга Figure 4, which shows the average graph of changes in the level of glycemia with the range of daily fluctuations in comparison with the total daily dose of insulin for 18 days of monitoring
В настоящее время, не смотря на огромные технические достижения в области лечения диабета, до конца не ясен механизм формирования уровня гликемии при СД. Поэтому поддержка оптимального значения гликемии и прогнозирования её уровня по-прежнему является очень актуальной для больных с СД. At present, despite the huge technical advances in the field of diabetes treatment, the mechanism of the formation of the level of glycemia in diabetes is not completely clear. Therefore, maintaining the optimal value of glycemia and predicting its level is still very relevant for patients with diabetes.
Типичным для исследований в области биологии и медицины является статичные представления в виде корреляционных и регрессионных зависимостей одних процессов от других по сумме их результатов. Однако они дают лишь общую точку зрения на определённый процесс, сглаживая последовательность временных событий, которые часто имеют решающее значение для понимания механизмов взаимодействия в организме. Typical for research in the field of biology and medicine is static representations in the form of correlation and regression dependences of some processes on others in terms of the sum of their results. However, they provide only a general view of a particular process, smoothing out the sequence of temporal events that are often crucial to understanding the mechanisms of interaction in the body.
Обычно для мониторинга больных с СД используется оценка уровня гликемии в динамике наблюдения, причем замеры осуществляются, обычно инвазивным методом. Однако, глюкоза крови является конечным продуктом в многозвеньевой цепи углеводного обмена, где участвуют различные органы
и системы. Поэтому не ясно, где конкретно произошёл регуляторный сбой, что критически важно для правильного лечения. Usually, to monitor patients with diabetes, an assessment of the level of glycemia in the dynamics of observation is used, and the measurements are carried out, usually by an invasive method. However, blood glucose is an end product in the multi-link chain of carbohydrate metabolism, where various organs are involved. and systems. Therefore, it is not clear where exactly the regulatory failure occurred, which is critical for proper treatment.
Автором ранее были разработаны «СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КРОВИ И УСТРОЙСТВО ДЛЯ ЕГО The author has previously developed a "METHOD FOR DETERMINING BLOOD INDICATORS AND A DEVICE FOR ITS
5 ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ» (международная заявка WO 01/45560, дата подачи 21.12.1999 г.), который сожет быть применен наряду совместно с предлагаемым способом. 5 IMPLEMENTATION" (international application WO 01/45560, filing date 21.12.1999), which can be applied along with the proposed method.
Этот известный способ позволяет определять неинвазивным путём содержание некоторых показателей крови и, в частности, концентрации ш глюкозы, которая имеет высокие достоверные (р<0,05) показатели корреляции с определёнными каналами. This well-known method makes it possible to non-invasively determine the content of some blood parameters and, in particular, the concentration of glucose w, which has high reliable (p<0.05) correlation indicators with certain channels.
Каждый канал состоит из левой и правой ветви с симметричными точками. В норме их показатели ПЧ так же практически симметричны. Each channel consists of a left and right branch with symmetrical points. Normally, their IF indicators are also almost symmetrical.
Ранее [1] была показана общая модель связей порога чувствительности 15 (ПЧ) ряда АК с регуляцией уровня гликемии у больных с сахарным диабетом тип 1 , которая хорошо согласовывалась с результатами последующих исследований [2-5]. Согласно этой модели на канале поджелудочной железы показатели теста в диагностической точке SP1 справа и слева раздельно отражают суммарную активность В или А - клеток 20 панкреас. Так правая точка SPr отражает активность В - клеток поджелудочной железы, которые вырабатывают инсулин и снижают уровень сахара крови. Наоборот, левая точка (SP1) отражает активность контринсулярного гормона, который повышает синтез глюкозы. Previously [1], a general model of the relationship between the sensitivity threshold 15 (HR) of a number of AAs and the regulation of glycemic levels in patients with type 1 diabetes mellitus was shown, which was in good agreement with the results of subsequent studies [2-5]. According to this model, on the pancreatic canal, the test indicators at the diagnostic point SP1 on the right and left separately reflect the total activity of B or A cells of 20 pancreas. So the right point of SPr reflects the activity of B - cells of the pancreas, which produce insulin and lower blood sugar levels. Conversely, the left dot (SP1) reflects the activity of the contra-insular hormone, which increases glucose synthesis.
При диабете 1 типа с частично сохранённой функцией В - клеток [1,2], 25 есть выраженная асимметрия с преобладанием показателей ПЧ особенно правой ветви каналов SP, пропорционально уровню гликемии. Степень асимметрии можно оценивать через соотношение показателей правых и
левых ветвей их АК с расчётом коэффициента асимметрии К. Так на Фиг.1 показан профиль таких соотношений у женщин с диабетом тип 1, где особенно преобладает асимметрия по каналам SP и LR, где коэффициент К доходит до среднего значения 2,0. Таким образом, степень асимметрии на уровне ветвей каналов позволяет оценивать выраженность нарушения функциональной активности различных органов и систем организма, связанных с таким АК на новых физических принципах. In type 1 diabetes with partially preserved B-cell function [1,2], 25 there is a pronounced asymmetry with a predominance of HR indicators, especially of the right branch of the SP channels, in proportion to the level of glycemia. The degree of asymmetry can be assessed through the ratio of indicators of right and of the left branches of their AK with the calculation of the coefficient of asymmetry K. Thus, Figure 1 shows the profile of such ratios in women with type 1 diabetes, where asymmetry in the SP and LR channels especially predominates, where the coefficient K reaches an average value of 2.0. Thus, the degree of asymmetry at the level of the channel branches makes it possible to assess the severity of the impairment of the functional activity of various organs and systems of the body associated with such AK on new physical principles.
Так же было установлено, что рост и снижение уровня гликемии при диабете отражается в изменении ПЧ одних и тех же АК, но они имеют или различные знаки в корреляционных и регрессионных зависимостях, или меняются их стороны взаимосвязи [1]. При этом рост гликемии сопровождается ростом асимметрии, а снижение, наоборот, увеличивает степень симметрии. Поскольку инсулин и другие аналогичные препараты также снижают уровень гликемии, то это правило распространяется и на них. Следовательно, на этом принципе восстановления симметрии в определённых АС под действием лекарства можно формировать выбор сахароснижающего препарата и его адекватной дозы на индивидуальном уровне [5]. It was also found that the increase and decrease in the level of glycemia in diabetes is reflected in the change in the IF of the same AK, but they either have different signs in the correlation and regression dependences, or their sides of the relationship change [1]. At the same time, an increase in glycemia is accompanied by an increase in asymmetry, and a decrease, on the contrary, increases the degree of symmetry. Since insulin and other similar drugs also lower glycemic levels, this rule also applies to them. Therefore, on this principle of restoration of symmetry in certain AS under the influence of a drug, it is possible to form the choice of a hypoglycemic drug and its adequate dose at the individual level [5].
При диабете 2 типа, например, у мужчин по результатам статистических исследований [3,4] возникает асимметрия, преимущественно по каналам поджелудочной железы (SP), лёгких (LU) и желудка (ST), когда преобладают ПЧ правой ветви над левой, что приводит к резкой асимметрии их пропорции средних отношений ПЧ правое/левое до значения 1.6- 1.7 (см фиг.2). С учётом, например, данного графика, лекарственное средство должно избирательно действовать в идеале только по каналам поджелудочной железы (SP), лёгких (LU) и желудка (ST), но двумя путями: In type 2 diabetes, for example, in men, according to the results of statistical studies [3,4], asymmetry occurs, mainly along the channels of the pancreas (SP), lungs (LU) and stomach (ST), when the PV of the right branch prevails over the left, which leads to to a sharp asymmetry of their proportions of the average right/left IF ratios up to a value of 1.6-1.7 (see figure 2). Given, for example, this graph, the drug should ideally act selectively only through the channels of the pancreas (SP), lungs (LU) and stomach (ST), but in two ways:
1) только на противоположную левую сторону со знаком + по регрессии, что приведёт к подъёму показателя ПЧ слева и значения обоих ветвей
тогда будут одинаковы (К=Т.О). При этом асимметрия исчезнет и глюкоза крови снизится; 1) only to the opposite left side with a + sign according to regression, which will lead to an increase in the HR index on the left and the value of both branches then they will be the same (K=T.O). In this case, the asymmetry will disappear and blood glucose will decrease;
2) на эту же стороны, что и глюкоза (в данном случае на правую ветвь), но с противоположным знаком коэффициента регрессии. Так глюкоза идёт со знаком (+) по регрессии, повышая ПЧ на правой стороне, а лекарство по данным регрессии должно действовать тогда так же на правую сторону АС, но со знаком (-), снижая его ПЧ пропорционально принятой его дозе. В результате левая и правая ветвь этого канала опять будет выровнена и К=1.0 в итоге. 2) on the same side as glucose (in this case, on the right branch), but with the opposite sign of the regression coefficient. So glucose goes with the (+) sign along the regression, increasing the IF on the right side, and the drug, according to the regression data, should then act in the same way on the right side of the AC, but with the (-) sign, reducing its IF in proportion to the dose taken. As a result, the left and right branches of this channel will again be aligned and K=1.0 as a result.
Однако, как правило, большинство лекарственных средств не полностью перекрывает все асимметрии по каналам, вызванные конкретным заболеванием или их смесью из основных и сопутствующих болезней. Также, как правило, лекарства имеют ещё побочные влияния на определённые органы, что следует учитывать при индивидуальном их выборе. Другим важным фактором является выбор их адекватной дозы и времени применения. However, as a rule, most drugs do not completely cover all channel asymmetries caused by a particular disease or a mixture of major and comorbid diseases. Also, as a rule, drugs also have side effects on certain organs, which should be taken into account when choosing them individually. Another important factor is the choice of their adequate dose and timing of application.
Например, в результате регрессионного анализа по данным теста в динамике наблюдения выявляется, что инсулин влияет на ветви каналов SPr, GB1 на которые влияет и сахар, но с другим знаком (вектором влияния) или с другой стороной. Таким образом, он по этим системам нивелирует асимметрию в этих каналах, вызванную диабетом. Однако, кроме этого, уровень гликемии при диабете ещё влияет на каналы Kir и BL1. Это значит, что сцепление между поражёнными болезнью органами и лекарством не полное, и к лечению надо ещё добавить лекарство, действующее на Kir и BL1, но с учётом противоположной стороны, или знака влияния, на которую действует сахар, чтобы устранить и эту асимметрию . For example, as a result of regression analysis according to the test data in the dynamics of observation, it is revealed that insulin affects the branches of the SPr, GB1 channels, which are also affected by sugar, but with a different sign (influence vector) or with the other side. Thus, it levels the asymmetry in these channels caused by diabetes through these systems. However, in addition to this, the level of glycemia in diabetes also affects the Kir and BL1 channels. This means that the linkage between the diseased organs and the drug is not complete, and a drug that acts on Kir and BL1 must also be added to the treatment, but taking into account the opposite side, or the sign of the influence that sugar acts on, in order to eliminate this asymmetry.
Таким образом по коэффициенту сцепления (С) можно оценивать на индивидуальном уровне насколько в целом эффективно лекарство. Так, если
взять за основу стандартный для медицины критерий достоверности в регрессионной модели (р<0,05), то рост сахара крови приводит к нарастанию асимметрии, например, в 6 каналах, а инсулин действует из них только на 4. Рассчитываем С= 6/4= 1,5. Это значит, что сцепление не полное, и для полного нивелирования асимметрии необходимо ещё дополнительное лекарство. Если С= 6/6=1, то такое лечение нивелирует все негативные проявления гипергликемии. Если инсулин действует на 8 каналов, то С=6/8=0,75. Следовательно, есть побочные действия от лекарства, которое проявляется формированием новой асимметрии не благоприятной для организма. Значит надо искать новое лекарство для достижения С=1.0 или приближающее к ней. Другим вариантом решения является подбор дополнительного лекарства, снижающее асимметрию, вызванную предыдущим лечением. Thus, the coefficient of adhesion (C) can be assessed at the individual level how effective the drug is in general. So if take as a basis the standard reliability criterion for medicine in the regression model (p<0.05), then the increase in blood sugar leads to an increase in asymmetry, for example, in 6 channels, and insulin acts only on 4 of them. We calculate С= 6/4= 1.5. This means that the adhesion is not complete, and additional medicine is needed to completely level the asymmetry. If С= 6/6=1, then such treatment eliminates all negative manifestations of hyperglycemia. If insulin acts on 8 channels, then C=6/8=0.75. Consequently, there are side effects from the drug, which is manifested by the formation of a new asymmetry that is not favorable for the body. So we need to look for a new drug to achieve C=1.0 or closer to it. Another solution is to select an additional drug that reduces the asymmetry caused by the previous treatment.
На основе этих правил может быть оценена: Based on these rules, the following can be assessed:
-индивидуальная эффективность препарата в целом, а также на уровне определённых органов и систем организма, подверженных воздействию гипергликемии, по коэффициенту сцепления (С), - individual effectiveness of the drug in general, as well as at the level of certain organs and systems of the body affected by hyperglycemia, according to the coefficient of adhesion (C),
- его оптимальная доза, - its optimal dose,
- оценена оптимальная кратность и время его приёма, чтобы поддерживать индекс асимметрии в пределах 1.0. максимально длительное время в ходе постоянного мониторинга. - the optimal multiplicity and time of its reception were estimated in order to maintain the asymmetry index within 1.0. as long as possible during continuous monitoring.
Выбор дозы препарата особенно актуален в ходе лечения, когда возникает привыкание и прежняя доза уже не адекватно работает. The choice of the dose of the drug is especially relevant during treatment, when addiction occurs and the previous dose no longer works adequately.
Описанный способ оценки действия сахароснижающих препаратов заключается в первоначальном сборе индивидуальной статистики в виде замеров ПЧ по 24 точкам с одновременной фиксацией дозы и времени
введения лекарства и с фиксацией уровня сахара крови в разные временные промежутки, но синхронно с проведением теста. Затем, после набора 15-20 наблюдений, строятся регрессионные модели влияния уровня гликемии на АК, а также влияния на них инсулина. Для построения более точной модели связи с уровнем гликемии, замеры рекомендуется делать во время, когда действие инсулина минимально, и наоборот, влияние инсулина следует оценивать на пике его действия. При этом рост гликемии проявляется в пропорциональном росте асимметрии между правыми и левыми ветвями определённых каналов, а индивидуально эффективное лекарственное средство, должно нивелировать эту асимметрию по максимальному количеству асимметричных от действия гликемии каналов. Если симметрии не наступает, или она выражена слабо и не на всех АК, то тогда формируется суждение, что это лекарство не достаточно эффективно или нужно увеличить его дозу. The described method for assessing the effect of hypoglycemic drugs consists in the initial collection of individual statistics in the form of HR measurements at 24 points with simultaneous fixation of the dose and time administration of the drug and fixing the blood sugar level at different time intervals, but synchronously with the test. Then, after a set of 15-20 observations, regression models of the effect of glycemia on AK, as well as the effect of insulin on them, are built. To build a more accurate model of the relationship with the level of glycemia, measurements are recommended to be taken at a time when insulin action is minimal, and vice versa, the effect of insulin should be assessed at the peak of its action. At the same time, an increase in glycemia manifests itself in a proportional increase in the asymmetry between the right and left branches of certain channels, and an individually effective drug should level this asymmetry by the maximum number of channels asymmetric from the action of glycemia. If symmetry does not occur, or it is weakly expressed and not on all AKs, then a judgment is formed that this medicine is not effective enough or its dose needs to be increased.
Для эффективной оценки необходимо проводить многократные тесты Акабане с оценкой ПЧ, что требует специфических навыков, определённой аппаратуры и занимает много времени. Так для оценки действия инсулина эти тесты желательно проводить каждые 10-20 минут после его введения. Для упрощения способа автором разработан способ, в котором оценка активности акупунктурных каналов производится на основании «пульсовой диагностики» в реальном времени непрерывно, с использованием специального браслета или часов с датчиком пульса, информация с которого обрабатывается на смартфоне в виде графиков активности каналов, оценкой их асимметрии и выдачей рекомендаций для оценки эффективности выбранного инсулина, времени инъекции и дозы инсулина. For an effective assessment, it is necessary to conduct multiple Akabane tests with IF assessment, which requires specific skills, certain equipment and takes a lot of time. So, to evaluate the action of insulin, these tests are preferably carried out every 10-20 minutes after its administration. To simplify the method, the author has developed a method in which the assessment of the activity of acupuncture channels is carried out on the basis of "pulse diagnostics" in real time continuously, using a special bracelet or watch with a pulse sensor, information from which is processed on a smartphone in the form of channel activity graphs, assessing their asymmetry and making recommendations to evaluate the effectiveness of the selected insulin, the time of injection and the dose of insulin.
Пример 1 Example 1
Пациентка Ч....О., возраст 24 года, которая страдает диабетом тип 1 уже 12 лет. Дневная доза инсулина колеблется от 14 до 55 единиц в день,
исходя из ситуации. При этом гликозилированный гемоглобин (HbAic), - 7,42%; С-пептид= 1,06, что соответствует его нормативным значениям (0.37- 1.47). Patient Ch....O., age 24, who has been suffering from type 1 diabetes for 12 years. The daily dose of insulin ranges from 14 to 55 units per day, based on the situation. At the same time, glycosylated hemoglobin (HbAi c ), - 7.42%; C-peptide = 1.06, which corresponds to its standard values (0.37-1.47).
В ходе мониторинга она самостоятельно в течение 18 дней в разное время суток сделала 46 тестов Акабане с одновременным замером сахара на индивидуальном глюкометре. During the monitoring, she independently performed 46 Akabane tests for 18 days at different times of the day with simultaneous measurement of sugar on an individual glucometer.
На Фиг.З представлен усреднённый профиль показателей активности 12 каналов пациентки по всем наблюдениям на уровне правой и левой стороны по 12 АК. Figure 3 shows the average profile of the activity indicators of the 12 channels of the patient for all observations at the level of the right and left sides of 12 AKs.
Ранее было установлено [1-4], что выраженная асимметрия между правыми и левыми ветвями каналов в целом отражает регуляторный сбой в органах и системах организма, которые с этими АК связаны. Причём, чем выше асимметрия, тем более выражены эти нарушения. Previously, it was established [1-4] that the pronounced asymmetry between the right and left branches of the channels as a whole reflects a regulatory failure in the organs and systems of the body that are associated with these AKs. Moreover, the higher the asymmetry, the more pronounced these violations.
Как следует из графика на фиг.З, наибольшая асимметрия наблюдается по АК - LI, PC,KI, BL. При этом асимметрия и девиация показателей в динамике наблюдения по RP и F практически отсутствует, что наблюдается в норме [1,2]. Уровень С-пептида в данном случае остаётся в пределах нормы, что показывает на способность В-клеток производить собственный инсулин.As follows from the graph in Fig.3, the greatest asymmetry is observed in AK - LI, PC, KI, BL. At the same time, there is practically no asymmetry and deviation of indicators in the dynamics of observation in terms of RP and F, which is observed in the norm [1,2]. The level of C-peptide in this case remains within the normal range, which indicates the ability of B-cells to produce their own insulin.
На Фиг 4 показан усреднённый график изменения уровня гликемии с размахом ежедневных колебаний в сравнении с суммарной ежедневной дозой инсулина на протяжении 18 дней мониторинга. Данные по глюкозе усреднены за каждый день из 18 дней наблюдений, инсулин просуммирован по дозе за день (базальный + короткого действия). Для глюкозы указаны средние за день ± ошибка среднего. Figure 4 shows the mean range of daily fluctuations in glycemic levels versus total daily insulin dose over 18 days of monitoring. Glucose data are averaged for each day of 18 observation days, insulin summed by dose per day (basal + short acting). For glucose, daily averages ± error of mean are given.
При этом доза инсулина колебалась от 5 до 55 единиц, а уровень гликемии изменялся от 4,0 до 21 ммоль/л, что отражает в целом её малоэффективный
контроль с помощью данных медикаментозных средств и инсулин резистентность. Отмечается также большой размах значений гликемии; например, на 10 день мониторинга он изменялся от 9,1 до 19 ммоль/л., а на 14 день мониторинга он изменялся уже от 3.8 до 17.2 ммоль/л за сутки. Для выявления совокупности каналов, ПЧ которых наиболее значимо отражают уровень гликемии по проделанным замерам, построена пошаговая линейная регрессионная модель (Табл.1), которая имеет 86% объяснимой дисперсии . Табл.1 Регрессионная модель влияния гликемии на каналы при р<0.05.
At the same time, the dose of insulin ranged from 5 to 55 units, and the level of glycemia varied from 4.0 to 21 mmol/l, which reflects, in general, its ineffective control with these medications and insulin resistance. There is also a large range of glycemia values; for example, on the 10th day of monitoring it changed from 9.1 to 19 mmol/L, and on the 14th day of monitoring it already changed from 3.8 to 17.2 mmol/L per day. To identify a set of channels, the IF of which most significantly reflect the level of glycemia according to the measurements taken, a step-by-step linear regression model was built (Table 1), which has 86% of explainable variance . Table 1. Regression model of the effect of glycemia on channels at p<0.05.
R-squared = 86,5 percent В данной модели на уровень гликемии значимое влияние оказывает SP1, который отражает активность А-клеток, а следовательно и контр инсулярного гормона [1,2] с отрицательным вектором влияния на гликемию (чем выше показатели канала SP1 - тем ниже уровень гликемии). Контр инсулярный гормон приводит к росту гликемии, однако высокие значения показателей АК по тесту Акабане в целом характеризуют гипофункцию органа или системы. Поэтому рост показателей SP1 не приводит к росту гликемии.
Для оценки влияния инсулина рассмотрим другую пошаговую регрессионную модель, представленную в Табл. 2. Модель имеет 95% объяснимой дисперсии. Табл.2 Регрессионная модель влияния инсулина на каналы при р<0.05)
R-squared = 86.5 percent In this model, the level of glycemia is significantly affected by SP1, which reflects the activity of A-cells, and hence the contra-insular hormone [1,2] with a negative vector of influence on glycemia (the higher the SP1 channel values - the lower the glycemic level). The counter insular hormone leads to an increase in glycemia, however, high values of AK values according to the Akabane test generally characterize the hypofunction of an organ or system. Therefore, an increase in SP1 does not lead to an increase in glycemia. To evaluate the effect of insulin, consider another stepwise regression model, presented in Table. 2. The model has 95% explainable variance. Table 2. Regression model of the effect of insulin on channels at p<0.05)
R-squared = 90,57% При сравнении моделей влияния инсулина на ПЧ каналов (Табл.2 ) и модели связей с гликемией определяется только 2 АК ( +Ыг, и +РС1), которые имеют зеркально противоположные знаки, а следовательно, и векторы влияния. Кроме того, в обоих моделях присутствует влияние с положительным вектором канала Желудка (ST), но в модели связей с инсулином это правая (г), а с глюкозой его левая ветвь (1), что тоже расценивается как позитивный эффект от лечения. R-squared = 90.57% When comparing the models of the effect of insulin on the IF channels (Table 2) and the model of relationships with glycemia, only 2 AKs are determined ( + Ng, and + PC1), which have mirror opposite signs, and therefore the vectors influence. In addition, in both models there is an influence with the positive vector of the Stomach canal (ST), but in the model of relationships with insulin it is the right (r), and with glucose its left branch (1), which is also regarded as a positive effect of treatment.
В целом, в приведённых моделях по уровню гликемии при условии достоверности связей (р<0,05) представлено 11 каналов, а в модели связей с инсулином из 7 каналов, на которые он действует, сцепление отмечено только в 3 каналов. Следовательно, коэффициент С =11/3=3,66. Такая ситуация показывает неэффективность лечения этими видами инсулина в целом и наличие значительных побочных эффектов от его дополнительного влияния на ПЧ 4 каналов, не связанных с влиянием диабета.
Рекомендовано сменить применяемые препараты инсулина на другие с оценкой их действия по предложенным критериям. Также для дополнительной коррекции назначены гормональные препараты, нормализующие менструальный цикл, которые влияют на канал BLr и транквилизаторы, которые ослабляют негативное влияние повышенной раздражительности и нервозности через канал GBr на уровень гликемии. In general, in the above models, according to the level of glycemia, subject to the reliability of relationships (p<0.05), 11 channels are presented, and in the model of relationships with insulin, of the 7 channels on which it acts, the linkage was noted only in 3 channels. Therefore, the coefficient C \u003d 11 / 3 \u003d 3.66. This situation shows the ineffectiveness of treatment with these types of insulin in general and the presence of significant side effects from its additional effect on the IF of 4 channels, not associated with the influence of diabetes. It is recommended to change the used insulin preparations to others with an assessment of their action according to the proposed criteria. Also, for additional correction, hormonal drugs were prescribed that normalize the menstrual cycle, which affect the BLr channel and tranquilizers, which weaken the negative effect of increased irritability and nervousness through the GBr channel on the level of glycemia.
Пример 2 Example 2
Пациент М...В, 56 лет, страдает сахарным диабетом 2 типа около 8 лет. Избыточный вес- ВМ1= 32,4. Средние значения сахара в последнее время- 8- 12 ммоль/л. Лечение - диетотерапия, МедФормин 500мг х 3 раза. Для снижения уровня гликемии в последние 2 недели стал дополнительно делать инъекции инсулина средней длительности действия- Новорапид от 2 до 8 единиц в зависимости от уровня гликемии. В Табл.З показаны регрессионные зависимости ПЧ каналов от уровня сахара по капиллярной крови на основе 32 замеров в разное время суток до и через 1-3 часа после инъекции инсулина во время максимальной активности препарата. Patient M...B, aged 56, has been suffering from type 2 diabetes mellitus for about 8 years. Overweight - BM1 = 32.4. Average values of sugar recently - 8 12 mmol/l. Treatment - diet therapy, MedFormin 500 mg x 3 times. To reduce the level of glycemia in the last 2 weeks, I began to additionally inject insulin with an average duration of action - Novorapid from 2 to 8 units, depending on the level of glycemia. Table 3 shows the regression dependences of the IF channels on the level of sugar in capillary blood based on 32 measurements at different times of the day before and 1-3 hours after insulin injection during the maximum activity of the drug.
Табл.З Регрессионная модель влияния гликемии на каналы при выборке р<0.05 Table 3 Regression model of the effect of glycemia on channels at p<0.05
Табл.З
Table 3
R-squared = 79,2 %. п-32 Табл.4 Регрессионная модель влияния инсулина на каналы при выборке р<0.05. R-squared = 79.2%. p-32 Table 4. Regression model of the effect of insulin on the channels with a sample of p<0.05.
Табл.4
Table 4
R-squared = 76,5 %, п- 24 R-squared = 76.5%, n-24
В Табл.4 показаны регрессионные зависимости ПЧ каналов от дозы инсулина. Обе модели, куда вошли только каналы имеющие значимые зависимости (р<0.05), имеют высокие показатели полигона объяснимой дисперсии. В целом из 8 каналов, связанных с уровнем гликемии, 7 имеют противоположные по знаку или по стороне ветвей связи с влиянием инсулина на каналы. Таким образом, коэффициент сцепления С= 8/7=1,14, что отражает довольно высокое взаимодействие. Несвязанным на воздействие инсулина остаётся канал Kir, а по действию инсулина -только канал Sir не связан с влиянием гликемии, что отражает малые побочные влияния этого лекарства. Table 4 shows the regression dependences of the IF channels on the dose of insulin. Both models, which included only channels with significant dependencies (p<0.05), have high explanatory variance polygon values. In general, out of 8 channels associated with the level of glycemia, 7 have opposite in sign or on the side of the branches of the relationship with the effect of insulin on the channels. Thus, the adhesion coefficient is C= 8/7=1.14, which reflects a rather high interaction. The Kir channel remains unrelated to the action of insulin, and only the Sir channel is not related to the influence of glycemia in terms of the action of insulin, which reflects the small side effects of this drug.
Табл.5. Показатели теста Акабане до и после введения препарата Новорапида- 5 ед. Табл.5
Table 5. Akabane test parameters before and after the administration of Novorapida - 5 units. Table 5
В табл 5. Представлены результаты теста Акабане до инъекции Новорапида (13:30) и через 2 часа после еды, перед которой была инъекция. В первом случае тест сделан при значениях сахара капилярной крови 16ммоль/л, а второй при 9 ммоль/л. В первом случае отмечен высокий коэффициент асимметрии (К) по каналам LU, SP, LR, GB, ST, BL, который под адресным действием инсулина существенно выровнялся. Это в свою очередь и привело к существенному снижению уровня гликемии, т.к. высокая асимметрия в каналах является основным фактором высокой гликемии [1-4]. Таким образом, данная методика и предложенные оценочные критерии показали свою эффективность. Table 5. Presents the results of the Akabane test before the injection of Novorapid (13:30) and 2 hours after the meal, before which there was an injection. In the first case, the test was made at capillary blood sugar values of 16 mmol/l, and the second at 9 mmol/l. In the first case, a high coefficient of asymmetry (K) was noted along the channels LU, SP, LR, GB, ST, BL, which significantly leveled off under the targeted action of insulin. This, in turn, led to a significant decrease in the level of glycemia, because. high asymmetry in the channels is the main factor in high glycemia [1-4]. Thus, this technique and the proposed evaluation criteria have shown their effectiveness.
Однако единичные замеры с разницей в 2 часа дают лишь частичное представление о процессах, происходящих в каналах под действием разных форм инсулина. При этом сложно подбирать адекватную дозу лекарства, так как было бы необходимо делать замеры с интервалом 10-20 минут. Идеальным был бы вариант оценивания динамики изменений в режиме постоянного мониторинга графически, например с помощью устройства для пульсовой диагностики. Список литературы:
1. Muzhikov, V; Vershinina, E.; Belenky, V; Muzhikov, R. Significant Heat Sensitivity Increase Detected in Various Types of Diabetes Mellitus Patients by Akabane Test for Use of Management of Diabetic Patients 1. Acupuncture and Electro-Therapeutics Research. Vol. 41, pp 1 - 19, 2016. March 2016 However, single measurements with a difference of 2 hours give only a partial idea of the processes occurring in the channels under the influence of different forms of insulin. At the same time, it is difficult to select an adequate dose of the drug, since it would be necessary to take measurements at intervals of 10-20 minutes. The ideal option would be to evaluate the dynamics of changes in the continuous monitoring mode graphically, for example, using a device for pulse diagnostics. Bibliography: 1. Muzhikov, V; Vershinina, E.; Belenky, V; Muzhikov, R. Significant Heat Sensitivity Increase Detected in Various Types of Diabetes Mellitus Patients by Akabane Test for Use of Management of Diabetic Patients 1. Acupuncture and Electro-Therapeutics Research. Vol. 41, pp. 1-19, 2016. March 2016
2. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov System of Thermopuncture Diagnostics and Monitoring of Patients with Type 1 Diabetes . J Alt ern Complement Integr Med 2017, 3: pp.2-7 2. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov System of Thermopuncture Diagnostics and Monitoring of Patients with Type 1 Diabetes. J Alternate Complement Integr Med 2017, 3: pp.2-7
3. Valery Muzhikov 1 * Elena Vershinina2 and Ruslan Muzhikov3. Opportunities of the Akabane Test for Diagnosis and Monitoring of Patients with Type 2 Diabetes. Journal of Diabetes and Metabolism, 3. Valery Muzhikov 1 * Elena Vershinina2 and Ruslan Muzhikov3. Opportunities of the Akabane Test for Diagnosis and Monitoring of Patients with Type 2 Diabetes. Journal of Diabetes and Metabolism,
4. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov, Kirill Nikitin. Thermopuncture for the diagnosis, monitoring, and treatment of patients with type 2 diabetes. Journal of Acupuncture and Meridian Studies October 2018 Volume 11, Issue 5, Pages 323-331 4. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov, Kirill Nikitin. Thermopuncture for the diagnosis, monitoring, and treatment of patients with type 2 diabetes. Journal of Acupuncture and Meridian Studies October 2018 Volume 11, Issue 5, Pages 323-331
5. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov. Possibilities of the Akabane Test and Cosinor Analysis to Predict the Level of Glycemia and the Individual Selection of Drugs and their Doses in the Treatment of Diabetes. Biomedical Journal of Scientific& Technical Research.29(3)-2020 (BJSTR).
5. Valery Muzhikov, Elena Vershinina, Ruslan Muzhikov. Possibilities of the Akabane Test and Cosinor Analysis to Predict the Level of Glycemia and the Individual Selection of Drugs and their Doses in the Treatment of Diabetes. Biomedical Journal of Scientific & Technical Research.29(3)-2020 (BJSTR).
Claims
Формула изобретения Claim
Способ индивидуального подбора сахароснижающего препарата и его дозы при диабете, включающий проведение обучающих замеров уровня гликемии пациента до и после получения сахароснижающего препарата, последующую обработку полученных результатов, отличающийся тем, что A method for individual selection of a hypoglycemic drug and its dose in diabetes, including conducting training measurements of the patient's glycemia level before and after receiving the hypoglycemic drug, subsequent processing of the results, characterized in that
- одновременно оценивают уровень гликемии пациента и порогов чувствительности (ПЧ) на диагностических точках ряда акупунктурных каналов (АК) в ходе проведения термопунктурного теста Акабане, - simultaneously evaluate the patient's glycemia level and sensitivity thresholds (HR) at the diagnostic points of a number of acupuncture channels (AK) during the Akabane thermopuncture test,
- строят корреляционные и регрессионные модели связей АК по данным теста Акабане, полученным в ходе обучающих замеров, с уровнем гликемии и влиянием сахароснижающего препарата в зависимости от его дозы, - build correlation and regression models of AK relationships according to the Akabane test data obtained during training measurements, with the level of glycemia and the effect of a hypoglycemic drug depending on its dose,
- по данным корреляционных и регрессионных моделей выявляют те АК, которые наиболее значимо по критерию достоверности (р) связаны с уровнем гликемии и влиянием сахароснижающего препарата, - according to the data of correlation and regression models, those AKs are identified that are most significantly associated with the level of glycemia and the effect of a hypoglycemic drug according to the criterion of reliability (p),
- рассчитывают коэффициент сцепления С, как соотношение количества тех каналов в корреляционных и регрессионных моделях, на которые влияет уровень гликемии, к количеству каналов, на которые действует сахароснижающий препарат, - the linkage coefficient C is calculated as the ratio of the number of those channels in the correlation and regression models that are affected by the level of glycemia to the number of channels that are affected by the hypoglycemic drug,
- по соотношениям порогов чувствительности правых (ПЧправ) и левых (ПЧлев) ветвей АК, связанных с уровнем гликемии, выделяют 2 варианта асимметрии: 1) ПЧправ>ПЧлевое и 2) ПЧправ < ПЧлевое, - according to the ratio of the sensitivity thresholds of the right (HRright) and left (HRleft) AK branches associated with the level of glycemia, there are 2 variants of asymmetry: 1) HRright > HRleft and 2) HRright < HRleft,
- рассчитывают коэффициент асимметрии (К) для каждого АК, как отношение порогов чувствительности правых и левых ветвей АК по формуле К=(ПЧправое/ПЧлевое); подбор сахароснижающего препарата осуществляют на основании следующих полученных данных: - calculate the coefficient of asymmetry (K) for each AK, as the ratio of the sensitivity thresholds of the right and left branches of the AK according to the formula K=(PChright/PChleft); the selection of a hypoglycemic drug is carried out on the basis of the following data obtained:
- если коэффициент сцепления С равен 1 ,0, то препарат успешно действует,
-если коэффициент сцепления 01,0, то сцепление не полное, и для полного нивелирования асимметрии необходимо ещё дополнительное лекарство,- if the adhesion coefficient C is equal to 1.0, then the drug is successfully working, - if the adhesion coefficient is 01.0, then the adhesion is not complete, and an additional medicine is needed to completely level the asymmetry,
-если коэффициент сцепления С<1,0, есть побочные действия от лекарства, необходимо выбрать новое лекарство для достижения коэффициента сцепления С равным 1 ,0; подбор дозы выбранного препарата осуществляют на основании следующих полученных данных: - if the adhesion coefficient C<1.0, there are side effects from the drug, it is necessary to choose a new drug to achieve the adhesion coefficient C equal to 1.0; selection of the dose of the selected drug is carried out on the basis of the following data obtained:
- если коэффициент асимметрии К в первом варианте асимметрии в тех АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, после введения лекарства во время его максимального действия, указанного в его аннотации, приближается к 1,0, то препарат и его дозу считают эффективными, - if the coefficient of asymmetry K in the first variant of asymmetry in those AKs that, according to the regression model, are associated with an increase in glycemia, after the administration of the drug during its maximum action indicated in its annotation, approaches 1.0, then the drug and its dose are considered effective,
- если К для АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, изначально более или изначально менее 1,0 и не изменяется в динамике наблюдения, то делается вывод, что препарат не эффективен,- if K for AK, which according to the regression model is associated with an increase in glycemia, is initially more or initially less than 1.0 and does not change in the course of observation, then it is concluded that the drug is not effective,
- если К для АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, снижается или повышается в случае варианта асимметрии 2), но не доходит до значения 1 ,0, то доза препарата не достаточна, - if K for AK, which according to the regression model is associated with an increase in glycemia, decreases or increases in the case of asymmetry 2), but does not reach the value of 1.0, then the dose of the drug is not sufficient,
- если К для АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, после применения препарата менее 1,0, при 1) варианте асимметрии и более 1,0 при 2) варианте асимметрии, то доза препарата чрезмерная, и должна быть снижена до достижения К равным 1 ,0, - if K for AK, which according to the regression model is associated with an increase in glycemia, after the use of the drug is less than 1.0, with 1) the asymmetry variant and more than 1.0 with 2) the asymmetry variant, then the dose of the drug is excessive, and should be reduced until it reaches To equal 1,0,
- если К для АК, которые по регрессионной модели связаны с ростом гликемии, после введения препарата первоначально был близок к уровню 1 ,0, а затем во время его максимального периода действия, указанного в его аннотации, начал возрастать в 1) варианте асимметрии, или наоборот опускаться, во 2) варианте асимметрии, то при значении 1,2- 1,4 или 0, 8-0,6 необходимо повторное введение препарата.
- if K for AK, which according to the regression model is associated with an increase in glycemia, after the administration of the drug was initially close to the level of 1.0, and then during its maximum period of action indicated in its annotation, it began to increase in 1) the asymmetry variant, or on the contrary, to fall, in the 2) variant of asymmetry, then with a value of 1.2-1.4 or 0.8-0.6, repeated administration of the drug is necessary.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021100134 | 2021-01-11 | ||
| RU2021100134A RU2764354C1 (en) | 2021-01-11 | 2021-01-11 | Method for individual selection of a hypoglycemic agent and dosage thereof in diabetes |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2022149996A1 true WO2022149996A1 (en) | 2022-07-14 |
Family
ID=80040434
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/RU2021/000592 WO2022149996A1 (en) | 2021-01-11 | 2021-12-24 | Method for individually selecting an anti-hyperglycaemic preparation and dose thereof for diabetes |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2764354C1 (en) |
| WO (1) | WO2022149996A1 (en) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2198600C2 (en) * | 1997-04-14 | 2003-02-20 | Мужиков Валерий Геннадьевич | Body state estimation method |
| RU2605792C2 (en) * | 2015-06-29 | 2016-12-27 | Владимир Иванович Лунев | Device for compensation of hyperglycemia in diabetic patients |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2078558C1 (en) * | 1994-03-01 | 1997-05-10 | Валерий Геннадьевич Мужиков | Device for selection of appropriate remedy on base of acupuncture diagnosis (versions) |
| RU86870U1 (en) * | 2009-05-28 | 2009-09-20 | Валерий Геннадьевич Мужиков | DEVICE FOR REFLECTOR CORRECTION OF FUNCTIONAL VIOLATIONS OF THE ORGANISM |
-
2021
- 2021-01-11 RU RU2021100134A patent/RU2764354C1/en active
- 2021-12-24 WO PCT/RU2021/000592 patent/WO2022149996A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2198600C2 (en) * | 1997-04-14 | 2003-02-20 | Мужиков Валерий Геннадьевич | Body state estimation method |
| RU2605792C2 (en) * | 2015-06-29 | 2016-12-27 | Владимир Иванович Лунев | Device for compensation of hyperglycemia in diabetic patients |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| MUZHIKOV VALERY: "Possibilities of the Akabane Test and Cosinor Analysis to Predict the Level of Glycemia and the Individual Selection of Drugs and their Doses in the Treatment of Diabetes", BIOMEDICAL JOURNAL OF SCIENTIFIC & TECHNICAL RESEARCH, vol. 29, no. 3, 1 January 2020 (2020-01-01), pages 22502 - 22510, XP055956210, DOI: 10.26717/BJSTR.2020.29.004814 * |
| MUZHIKOV VALERY: "System of Thermopuncture Diagnostics and Monitoring of Patients with Type 1 Diabetes", ALTERNATIVE, COMPLEMENTARY & INTEGRATIVE MEDICINE, vol. 3, no. 3, pages 1 - 7, XP055956205, DOI: 10.24966/ACIM-7562/100036 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2764354C1 (en) | 2022-01-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Liao et al. | Association of vagal tone with serum insulin, glucose, and diabetes mellitus—The ARIC Study | |
| Wing et al. | Behavioral self-regulation in the treatment of patients with diabetes mellitus. | |
| Hill et al. | Normal reference range for mean tissue glucose and glycemic variability derived from continuous glucose monitoring for subjects without diabetes in different ethnic groups | |
| Yogev et al. | Diurnal glycemic profile in obese and normal weight nondiabetic pregnant women | |
| Kovacs et al. | Prevalence and predictors of pervasive noncompliance with medical treatment among youths with insulin-dependent diabetes mellitus | |
| Modan et al. | Hyperinsulinemia, sex, and risk of atherosclerotic cardiovascular disease. | |
| Chen et al. | Continuous glucose monitoring for the evaluation and improved control of gestational diabetes mellitus | |
| Jarczok et al. | Heart rate variability is associated with glycemic status after controlling for components of the metabolic syndrome | |
| US7395158B2 (en) | Method of screening for disorders of glucose metabolism | |
| US20040197846A1 (en) | Determination of glucose sensitivity and a method to manipulate blood glucose concentration | |
| US20020132279A1 (en) | Formula to manipulate blood glucose via the calculated ingestion of carbohydrate | |
| Mäkimattila et al. | Predictors of abnormal cardiovascular autonomic function measured by frequence domain analysis of heart rate variability and conventional tests in patients with type 1 diabetes. | |
| Juraschek et al. | Effects of lowering glycemic index of dietary carbohydrate on plasma uric acid levels: the OmniCarb randomized clinical trial | |
| Li et al. | Twenty minute moderate-intensity post-dinner exercise reduces the postprandial glucose response in Chinese patients with type 2 diabetes | |
| US20190369108A1 (en) | Methods for Evaluating Glycemic Regulation and Applications Thereof | |
| Kok et al. | Altered setting of the pituitary-thyroid ensemble in hypocretin-deficient narcoleptic men | |
| Korytkowski et al. | Comparison of the minimal model and the hyperglycemic clamp for measuring insulin sensitivity and acute insulin response to glucose | |
| Barateau et al. | Exploration of cardiac sympathetic adrenergic nerve activity in narcolepsy | |
| Bode et al. | Continuous glucose monitoring | |
| Savov | Tinnitus, heart rate variability, and some biochemical indicators | |
| Igbe et al. | An absolute magnitude deviation of HRV for the prediction of prediabetes with combined artificial neural network and regression tree methods | |
| Schleh et al. | Energy deficit required for exercise-induced improvements in glycemia the next day | |
| RU2764354C1 (en) | Method for individual selection of a hypoglycemic agent and dosage thereof in diabetes | |
| Weinberg et al. | Development of a predictive model for symptomatic neuropathy in diabetes | |
| Abraham‐Inpijn et al. | Bell's palsy: factors affecting the prognosis in 200 patients with reference to hypertension and diabetes mellitus |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 21917975 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 21917975 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |