糖尿病管理新指标:血清和唾液1,5-脱水葡萄糖醇检测的临床意义及展望

血清1,5-脱水葡萄糖醇(1,5-anhydroglucitol,1,5-AG)是一项反映既往1~2周内血糖情况的糖尿病管理新指标,近年来有较多研究探索其用于糖尿病早期筛查和科学管理的价值及临床意义。唾液作为一种无创的生物样本,其1,5-AG水平在糖尿病筛查中的应用也初见端倪。未来1,5-AG在临床进一步推广应用尚需开展的研究包括:确立正常参考值范围、大型前瞻性研究明确其预测结局及指导治疗的优势、建立唾液1,5-AG的便捷性检测方法等。

成果导向教育对运用MOOC培养医学学术型研究生创新能力的启示

结合上海交通大学医学院的线上教学模式,探讨成果导向教育(Outcome Based Education,OBE)对运用MOOC加强培养医学学术型研究生创新能力的启示。

小鼠持续葡萄糖监测技术的建立及其血糖时间序列的多尺度熵分析

目的·建立小鼠持续葡萄糖监测(continuous glucose monitoring,CGM)技术,并对其血糖时间序列进行多尺度熵(multiscale entropy,MSE)分析。方法·选取饮食诱导肥胖型(diet-induced obesity,DIO)小鼠(n=3,DIO组)及对照组小鼠(n=3)为研究对象,利用全植入式血糖遥测系统分别收集2组小鼠的血糖及体温数据,取术后第10~14日数据进行分析,并统计系统的记录时间。利用MATLAB R2019b软件对2组小鼠术后第11~17日的血糖时间序列进行MSE分析,计算每个时间尺度上对应的熵值。结果·成功建立了以全植入式血糖遥测系统为基础的小鼠CGM技术。6只小鼠的平均记录时间为(27.3±9.3)d,共获得232887个血糖数值。DIO组小鼠平均血糖水平为(7.04±0.71)mmol/L,平均体温为(33.34±0.18)℃。与对照组相比,DIO组小鼠血糖时间序列复杂度较低,但差异无统计学意义。结论·成功建立了小鼠CGM技术;MSE分析发现,DIO型小鼠血糖时间序列复杂度降低,可能是其早期糖代谢异常的表现之一。

糖尿病治疗闭环系统研发中人工智能的作用及研究进展

人工智能是近年来迅速发展的一门新的技术科学。糖尿病治疗闭环系统由持续葡萄糖监测系统、胰岛素泵及控制算法组成,旨在模拟人体胰腺对血糖变化进行自动调节。它需要高度个体化的算法以精细灵活地控制血糖,人工智能为控制算法的开发和解决目前闭环系统研发中存在的问题提供新思路。本文主要简述闭环系统研发中控制算法的研究历程、人工智能在糖尿病治疗闭环系统研发中的应用及研究进展。