Osvrt na ovogodišnji kongres u Barceloni – budućnost upravljanja dijabetesom
Barcelona, 2026 Mart 2026
Ovogodišnji ATTD 2026 u Barceloni jasno je pokazao u kojem smjeru se razvija tehnologija za upravljanje dijabetesom. Kroz prezentacije, kliničke podatke i stručne rasprave potvrđen je pomak industrije sa hibridnih closed-loop sistema prema potpuno automatiziranim fully closed-loop rješenjima – i to brže nego što smo očekivali.
ATTD 2026, Barcelona – pogled sa kongresa (foto: arhiv)
Novo mjerilo uspjeha: od TIR do TITR
U novijim smjernicama koje definiraju istraživačke organizacije i klinički konzorciji, razvoj tzv. “umjetne gušterače” opisuje se kroz više razina tehnološke zrelosti. Trenutni standard terapijske uspješnosti je postizanje Time in Range (TIR) iznad 70%, dok se kao ambiciozniji cilj sve više spominje Time in Tight Range (TITR) – održavanje glukoze u užem rasponu 3,9–7,8 mmol/L (70–140 mg/dL) uz ciljane vrijednosti iznad 5,0 mmol/L (90 mg/dL). Taj koncept zapravo pokušava postići glikemijski profil što bliži fiziološkom stanju osobe bez dijabetesa.
Autonomni sistemi i rješavanje “nenajavljenih obroka”
Industrija se sve više fokusira na sisteme koji mogu raditi autonomno, bez potrebe da korisnik ručno najavljuje obroke ili broji ugljikohidrate. Novi algoritmi predstavljeni na ATTD-u razvijeni su upravo s tim ciljem. Tri konkretna primjera koja su izazvala veliku pažnju:
Medtronic (Vivera algoritam): Novi algoritam teži da pacijenti postignu preko 70% TIR-a bez ikakve najave obroka (no-meal announcement).
CamAPS (Liberty): Sekundarna funkcija algoritma dizajnirana da potpuno ukloni potrebu za bolusima u vrijeme jela – jedan od najvećih iskoraka prema potpuno autonomnom sistemu.
Omnipod (EVOLVE algoritam): Insulet je pokazao da njihov novi algoritam za Omnipod 5 drastično poboljšava glikemiju bez potrebe da korisnik donosi odluke o bolusu.
Klinički rezultati: Sistemi u potpuno automatskom režimu postižu TIR oko 74–75%. Uz najavu obroka, vrijednosti prelaze 80%. U pedijatrijskoj populaciji zabilježeno je smanjenje HbA1c sa ~8,0% na ~6,7%.
Koncept digitalnog blizanca
Drugi važan pravac razvoja je primjena AI modela koji u realnom vremenu simuliraju metabolizam. Takvi sistemi, poput AIDANET-a koji povezuje Tandem t:slim i Dexcom senzore, koriste vještačku inteligenciju da nauče obrasce ponašanja i simuliraju moguće ishode – birajući najbolju terapijsku reakciju bez ikakvih unosa od strane pacijenta. Sistemi koriste podatke iz više izvora: CGM senzora, fizičke aktivnosti, srčanog ritma, sna i prehrane.
Uz sve ovo, iskreno – bili bismo sretni i sa pouzdanim neinvazivnim mjerenjem. Narukvice, pametni satovi koji mjere glukozu bez igle i senzora na koži... to bi bila prava revolucija za kvalitet života. Istraživanja postoje, ali do komercijalnog rješenja još uvijek ima puta.
Iako su pomaci sa ATTD-a 2026 impresivni, primjetna je određena tromošću industrije u povezivanju sa širim digitalnim ekosistemom koji korisnici već koriste svakodnevno. Evo šta bih volio vidjeti u narednom periodu:
Integracija sa sportskim ekosistemima
Trenutno najveći izazov ostaje “nenajavljena tjelovježba”. Algoritmi i dalje reaktivno odgovaraju na CGM podacima. Prava revolucija desit će se tek kada se sistemi direktno uvežu sa ekosistemima koje korisnici već nose na sebi – a tu je opcija mnogo:
Sportske platforme i uređaji: Strava, Garmin Connect, Wahoo, Polar, Suunto, Bryton – uređaji koji već precizno mjere snagu (watts), srčani ritam, kadencu i energetsko opterećenje u realnom vremenu.
Mobilni zdravstveni ekosistemi: Apple Health (iPhone) i Samsung Health (Android) već agregiraju podatke o fizičkoj aktivnosti, koracima, snu i srčanom ritmu – i dostupni su gotovo svima.
Ostali uređaji: Fitbit (Google), Huawei Health, Xiaomi Health i sličnih platformi sve je više, a svi bilježe relevantne fiziološke parametre koji direktno utiču na glikemiju.
Podaci o intenzitetu aktivnosti iz bilo kojeg od ovih izvora omogućili bi algoritmu da “zna” za pad šećera prije nego što ga senzor zabilježi – i da reaguje proaktivno umjesto reaktivno.
Vrijedi napomenuti i da sve veći broj sportista bez dijabetesa koristi CGM senzore kako bi optimizirali ishranu, praćenje energetskih rezervi i sportske rezultate. Za dijabetičare koji se bave sportom, logičan sljedeći korak je automatska napomena za unos ugljikohidrata i pravovremeno upozorenje na mogući pad šećera – bez čekanja da alarm zazvoni. SmartGuide Predict, recimo, već radi predviđanja naredna 2 sata, što je ogroman korak u prevenciji neželjenih hipoglikemija. Uz integraciju sa mobitelom koji detektuje fizičku aktivnost (šetnja, trčanje, penjanje stepenicama) – sistem bi mogao proaktivno reagovati i prije nego što glikemija krene prema dolje.
Integracija sa pametnim satovima
Sa većinom senzora na tržištu, ja danas moram koristiti kompleksna zaobilazna rješenja: xDrip+ aplikacija skuplja podatke iz aplikacije senzora, šalje ih u Gluroo, a Gluroo ih potom proslijeđuje na sat. Tri aplikacije, ručna konfiguracija, i stalna briga da li cijeli lanac radi.
Iz vlastitog iskustva mogu reći – kada imam vrijednosti glukoze prikazane direktno na zglobu ruke, moja regulacija je primjetno bolja. Vrijednosti su uvijek pred očima, reagiram ranije, i alarmi rade znatno rjeđe. To nije slučajnost: pasivna vidljivost podataka mijenja ponašanje. Direktna, nativna integracija sa Apple Watchom ili Samsung Galaxy Watchom ne bi bila samo udobnost – bila bi klinički relevantan alat.
Uz to, pametne inzulinske olovke koje automatski bilježe svaku dozu moraju postati ravnopravan dio svakog prediktivnog algoritma – omogućavajući precizan izračun Insulin on Board (IOB) vrijednosti bez manuelnog unosa.
AI kao nutricionista, ne samo kalkulator
Budućnost nije samo u procjeni ugljikohidrata kamerom. AI sistemi moraju postati digitalni edukatori koji analiziraju sastav obroka, sugerišu redoslijed konzumacije namirnica (vlakna i proteini prije ugljikohidrata) i uče iz individualnog metaboličkog odgovora korisnika.
Zaključak
ATTD 2026 je potvrdio da tehnologija može “ispeglati” glikemiju do vrhunskih rezultata. Ali put prema stvarnoj nevidljivoj umjetnoj gušterači vodi preko pune integracije sa uređajima koje nosimo svaki dan. Tek kada pumpa “progovori” sa biciklističkim kompjuterom ili pametnim satom, kognitivno opterećenje dijabetesa će zaista postati prošlost.
Adnan OsmanovićDiaUSK – Udruženje djece i omladine oboljele od dijabetesa USK
