Pâncreas Artificial 2.0: O que os sistemas automáticos de administração de insulina ainda não conseguem fazer — e como consertar

A Diabetes Technology & Therapeutics publicou uma revisão por um grupo internacional de engenheiros e clínicos sobre as lacunas que impedem que os sistemas automatizados de administração de insulina (AID) se tornem um verdadeiro "ciclo totalmente fechado". Os autores afirmam honestamente que os dispositivos atuais reduzem a HbA1c, melhoram a qualidade de vida e controlam o açúcar com mais segurança - mas funcionam melhor à noite e, durante o dia, exigem que o usuário declare refeições e atividade física para evitar hiper e hipoglicemia. Além disso, muitos sistemas ainda não foram projetados para gestantes e idosos. A revisão mostra os resultados de novos algoritmos que reconhecem alimentos e exercícios automaticamente, e dados iniciais sobre o uso de AID em grupos "complexos". Conclusão principal: a próxima rodada da evolução é a inteligência artificial e o controle adaptativo, inclusive para configurações multi-hormonais (insulina ± glucagon).

Contexto do estudo

Os sistemas automatizados de administração de insulina (AIDs) são uma combinação de um monitor contínuo de glicose (MCG), uma bomba de insulina e um algoritmo de controle que ajusta a administração de insulina em tempo real. Nos últimos anos, circuitos "híbridos" reduziram significativamente a HbA1c, aumentaram o tempo de resposta e reduziram a hipoglicemia noturna em pessoas com diabetes tipo 1. Mas o "piloto automático completo" ainda não está disponível: durante o dia, quando a glicose é constantemente afetada pela alimentação, estresse e movimento, a maioria dos sistemas ainda exige entrada manual de carboidratos e um alerta de atividade – caso contrário, o algoritmo não consegue compensar os picos rápidos de açúcar.

A prática clínica tem demonstrado outras lacunas. Os algoritmos funcionam melhor durante o sono, quando o metabolismo está mais estável, mas picos pós-prandiais, exercícios e atrasos no bolus continuam sendo o calcanhar de Aquiles. Alguns sistemas ainda não foram projetados para gestantes (diferentes metas glicêmicas, alto custo de erros) e idosos (polimorbidade, risco aumentado de hipoglicemia), onde modos de segurança e interfaces adaptados que reduzam a carga cognitiva são necessários.

Tecnicamente, a próxima fronteira é reduzir o "fator humano". Para isso, estão sendo desenvolvidos algoritmos para reconhecimento automático da ingestão alimentar e da atividade física com base em padrões de CGM e sensores vestíveis; circuitos multi-hormonais (insulina ± glucagon) estão sendo testados como "seguro" contra hipoglicemia; modelos adaptativos/de IA estão sendo implementados para se ajustar aos ritmos individuais do usuário e ao contexto do dia. Paralelamente, o setor precisa de padrões de interoperabilidade e cibersegurança para que os sistemas sejam atualizados "over the air" e os dados sejam trocados com segurança entre dispositivos e clínicas.

Por fim, não é apenas o controle do açúcar que importa, mas também a praticidade: menos ansiedade e ações manuais, sono estável e acessibilidade da tecnologia para pessoas com diferentes níveis de habilidades digitais e renda. Portanto, o "pâncreas artificial 2.0" não é apenas um algoritmo "mais rápido", mas um ecossistema que funciona com a mesma confiabilidade dia e noite, requer o mínimo de intervenções e abrange amplos grupos de pacientes.

Por que isso é importante?

Circuitos automatizados representam um dos maiores avanços em diabetologia nas últimas décadas, e sua contribuição se reflete oficialmente nos padrões modernos de gerenciamento do diabetes. Mas a "autonomia total" ainda é inatingível: o usuário ainda insere os carboidratos "manualmente" e, com um estilo de vida ativo, os algoritmos costumam atrasar. A revisão sistematiza as ações a serem tomadas para que os AIDs se tornem mais acessíveis e inteligentes – e para gestantes, maiores de 65 anos, praticantes de esportes ou simplesmente incapazes de contar carboidratos a cada poucas horas.

O que a AID pode fazer agora - e onde o progresso está estagnado

Os "pâncreas" híbridos atuais são excelentes para manter o Tempo na Faixa (TIR) e reduzir o Tempo Abaixo da Faixa (TBR), especialmente durante o sono. Mas durante os "desafios" diurnos — alimentação, estresse, treino — surgem pontos fracos:

• Avisos sobre alimentação/exercícios são necessários. Sem eles, o circuito não tem tempo de "captar" o pico pós-prandial ou prevenir a hipoglicemia após a atividade.
• Adequação limitada para "civis". Vários sistemas não são indicados para gestantes e idosos, onde os objetivos e riscos são diferentes.
• Instabilidade diurna. Os dispositivos são mais eficazes à noite; os níveis de glicose variam mais durante o dia.
• "Fator Humano" - A contagem de carboidratos e as etapas manuais são tediosas, dificultando a adesão - isso é enfatizado por revisões e práticas clínicas.

O que os autores da revisão sugerem

Os pesquisadores apontam áreas onde resultados encorajadores surgiram nos últimos anos — e onde esforços são necessários:

• Reconhecimento automático de alimentos e atividades. Algoritmos que podem, sem intervenção do usuário, avaliar o fato e a escala da ingestão alimentar/exercício e dosar insulina adequadamente.
• Circuitos multi-hormonais. Adicionar glucagon como um "pedal de segurança" contra a hipoglicemia é um ramo separado do desenvolvimento.
• Novos grupos-alvo. Ensaios clínicos em idosos e durante a gravidez, com adaptação de objetivos e barreiras de proteção.
• IA e controle adaptativo: modelos personalizados que “aprendem” com dados do dia a dia eliminam parte do trabalho manual e simplificam o acesso à tecnologia.

Onde procurar desenvolvedores e reguladores

Para levar a AID a um “ciclo completo” para todos, além dos algoritmos, também teremos que resolver problemas “sistêmicos”:

• Interoperabilidade e atualizável. Padrões de troca de dados e atualizações remotas seguras de software.
• Métricas de benefícios da "vida real". Além de HbA1c - TIR/TBR, carga de alerta, sono noturno, carga cognitiva do usuário.
• Acesso e justiça: simplifique a interface e torne os sistemas mais baratos para que os AIDs possam ser acessados por aqueles que não os utilizam hoje.
• Cibersegurança e privacidade. Especialmente no contexto de dispositivos cada vez mais inteligentes e conectados em rede.

O que isso significa para as pessoas com diabetes - agora

Mesmo sem serem "totalmente autônomos", os AIDs modernos já oferecem benefícios em termos de açúcar e segurança — isso é confirmado por estudos randomizados e observacionais. Se você usa um Contour hoje, o principal "truque de vida" é o alto engajamento (anúncios oportunos de comida/carga, carga/conectividade do sensor, definição correta de metas). E para aqueles que estão apenas considerando um AID, a análise fornece uma diretriz clara: nas próximas gerações, os dispositivos exigirão menos ações manuais e lidarão melhor com o dia, e não apenas com a noite.

Onde estão os limites e o que vem a seguir?

Esta é uma revisão – não substitui os ensaios clínicos, mas define a agenda: intelectualização dos contornos e expansão das indicações. Ensaios clínicos domiciliares de sistemas que dosam de forma independente em função da alimentação e da carga já estão em andamento; soluções multi-hormonais estão sendo desenvolvidas em paralelo. O próximo passo são estudos multicêntricos em idosos, gestantes e pessoas com um cronograma "imprevisível", bem como o trabalho de acessibilidade e implementação.

Uma breve folha de dicas: o que impede um “loop completo” e o que o aproximará

Interfere com:

• a necessidade de entrada manual de carboidratos e declarações de atividades;
• diminuição da estabilidade durante o dia (alimentação, esportes, estresse);
• falta de modos para gestantes e idosos em alguns sistemas.

Aproximado:

• autodetecção de alimento/carga e algoritmos adaptativos;
• circuitos multi-hormonais (insulina ± glucagon);
• padrões de dados unificados, segurança, acessibilidade.

Conclusão

A revisão formula claramente o objetivo da "versão 2.0" para o pâncreas artificial: reduzir o papel do usuário ao mínimo, fazer com que os circuitos funcionem com a mesma confiabilidade dia e noite e abrir o acesso àqueles que atualmente estão abandonados – incluindo gestantes e idosos. O caminho para isso passa por algoritmos de IA, controle adaptativo e esquemas multi-hormonais – e já existem resultados iniciais que comprovam que isso é real. Agora, cabe aos ensaios clínicos e aos engenheiros transformar essas ideias em dispositivos confiáveis "para todos e todos os dias".

Fonte da pesquisa: Jacobs PG et al. Lacunas, desafios e oportunidades em pesquisa em sistemas automatizados de administração de insulina. Diabetes Technology & Therapeutics 27(S3):S60-S71. https://doi.org/10.1089/dia.2025.0129