Хавра Астамирова - Большая энциклопедия диабетика
Корр.: Позвольте поблагодарить вас, Михаил Сергеевич, за интересное интервью. Что бы вы хотели пожелать в заключении нашим читателям? Ахманов: Был такой американский писатель-фантаст Роберт Хайнлайн; прожил он долгую жизнь, удостоился признания, писал хорошие книги, а диабетом, насколько я знаю, не болел — в отличие от Фридриха Дюрренматта, Хемингуэя и Жюля Верна. Но был Хайнлайн еще философом и просто умным человеком и говорил он так: «Если ты не любишь себя самого, другим ты тоже не понравишься». И еще говорил: «Любая свобода стоит того, что за нее заплачено». И еще: «Живи и учись… Иначе долго не протянешь».
Эти его изречения я бы советовал хорошо запомнить больным диабетом — всем больным, и молодым, и старым.
Часть 6
Перспективы и надежды
Глава 23
Теория и практика компенсации диабета с использованием программноматематических средств
Эта глава адресована читателям, которые владеют необходимым математическим аппаратом, чтобы разобраться с изложенными в ней соображениями. Хотя мы напишем не слишком много формул, однако будем комментировать процесс компенсации диабета на математическом языке, дабы знающие и понимающие его могли лучше уяснить ситуацию.
Итак, в качестве эталона мы имеем здоровую поджелудочную железу — систему, автоматически и с высокой точностью реагирующую на концентрацию глюкозы в крови и секретирующую необходимое количество инсулина. Соответствующую кривую естественной суточной секреции инсулина обозначим F=F(t), где t — время, а F — содержание инсулина в крови. Пример функции F(t) дан на рисунке 8.2, график 1. Конкретный вид этой кривой зависит от двух факторов, изменяющих сахар крови: от физической нагрузки и поступления в организм углеводов (их количества, времени их поступления и скорости всасывания). F(t) — эталонная функция, характеризующая здоровую поджелудочную железу.
Рассмотрим случай диабета I типа, когда естественная секреция инсулина отсутствует, и отбросим вначале факторы физической нагрузки и неоднозначности действия внешнего инсулина. Примем также некую идеальную модель питания, когда человек, не испытывающий физических нагрузок (кроме самых необходимых и минимальных), ест в строго определенное время четыре или пять раз в сутки и за каждый прием пищи поглощает строго определенное количество углеводов. В этих идеализированных условиях мы имеем единственную переменную величину: набор искусственных инсулинов, каждый из которых характеризуется определенными функциями действия f(t0, t), где t0 — параметр, определяющий время введения инсулина, а t — текущее время. Примеры этих функций представлены на рисунке 8.2, на графиках 2–8, при t0=0. Набор данных функций, который мы обозначим Ф, конечен, но их имеется не пятьдесят разных видов, а гораздо больше: напомним еще раз, что с точки зрения математики функции для одного и того же инсулина, введенного в разное время, подобны, но сдвинуты по оси времени (то есть с формальной точки зрения это разные функции). Сколько же их? Если считать, что инъекции инсулина разрешены только в дневные часы и могут делаться в любой из временных точек с 8 утра до 23 вечера со скважностью один час, то каждая из приведенных на рисунке 8.2 функций (при t=0, что соответствует 8 утра) порождает еще пятнадцать, сдвинутых по оси t на один, два и так далее часа. Эта дискретизация, разумеется, условна, но позволяет оценить общее количество функций базиса — в данном случае их порядка восьмисот. Чтобы окончательно формализовать обозначение базисных функций, вынесем зависимость от параметра t0 из скобок и запишем Ф = { fj(t) }.
Наша задача: с помощью двух — семи функций из набора Ф аппроксимировать эталонную функцию F(t): где Сj — вес функции fj или, иными словами, j-я доза соответствующего инсулина Напомним, что проблема аппроксимации некой реальной функциональной зависимости с помощью набора базисных функций (обычно заданных математически) является широко распространенной задачей, возникающей в науке и технике. Она решается с помощью метода наименьших квадратов (МНК), с помощью которого можно определить весовые коэффициенты С. Стандартные базисы, которые используются в этом случае — степенной ряд и ряд Фурье — позволяют минимизировать отклонение между левой и правой частями написанного выше выражения и добиться того, что эталонная функция F(t) с высокой точностью представляется с помощью суммы базисных функций, умноженных на весовые коэффициенты. Но высокая точность достигается путем суммирования большого количества членов, то есть разложения F(t) с использованием большого количества базисных функций. В нашем случае это невозможно, так как нельзя делать десятки инъекций инсулина в день.
Итак, если в разложение для F(t) включены две функции, то этот случай соответствует инсулинотерапии с двумя инъекциями пролонгированного инсулина утром и вечером; если включены семь функций, то этот случай соответствует базис-болюсной терапии, когда утром и вечером делаются инъекции смешанным инсулином и в течение дня совершаются еще три подколки «коротким» инсулином. Формально, как уже отмечалось, задача сводится к определению коэффициентов Сj с помощью метода наименьших квадратов и может быть легко решена.
Однако насколько хорошим будет такое решение? Мы могли бы вычислить отклонение между эталонной функцией и аппроксимирующей ее, но в этом нет необходимости: мы сразу можем сказать, что в случае базис-болюсной терапии качество будет вполне приемлемым, а при двух инъекциях пролонгированного инсулина — более низким. Данный вывод следует из вида функций нашего базиса и вида F(t): эталонная функция содержит резкие пики и области плавного «фона», и ее никак нельзя удовлетворительно аппроксимировать парой функций с широкими горбами (см. рис. 8.2, график 3).
Получается, что базис-болюсная терапия — наилучший из выходов? Очень сомнительно! Напомним, что мы рассматривали задачу аппроксимации в идеализированных условиях, а теперь нужно ввести реальные параметры: неоднозначность действия инсулина (зависимость от точки инъекции, температуры и прочих неясных обстоятельств); неизбежные ошибки в питании (ошибки в математическом смысле — то есть разброс количества поглощенных углеводов и скоростей их всасывания); физические нагрузки, влияние которых невозможно учесть с достаточной точностью. Три указанных фактора в каждый момент времени являются величинами неопределенными, но к тому же они действуют одновременно, и влияние их суперпозиции — это, образно говоря, неопределенность в квадрате.
Мы можем учесть их только эмпирически — и, разумеется, довольно грубо.
Итак, каковы же выводы? 1. Мы в принципе не можем добиться стопроцентной компенсации диабета «ручным способом», поскольку эта задача сводится к попытке аппроксимации естественной (но уже не эталонной!) функции F(t), которая строго не определена и зависит от параметров, которые нам в точности неизвестны — питания и физической нагрузки. Функции базиса, с помощью которых мы пытаемся приблизиться к F(t), тоже «плывут», они тоже строго не определены (неоднозначность действия внешнего инсулина). К тому же, по условиям задачи, мы не можем использовать много базисных функций — ведь каждый член в приведенном выше разложении означает укол шприцом.
2. В виду неясности ситуации, описанной в предыдущем пункте, мы не можем качественно промоделировать своими силами, с помощью инсулина, диеты и режима, тонкий механизм функционирования поджелудочной железы. Условно говоря, там, где нужен компьютер, мы крутим рукоять старинного арифмометра.
3. Но арифмометр тоже способен давать результаты — пусть не с такой скоростью и не с такой точностью, как современный компьютер. Мы не можем добиться идеальной компенсации диабета, но мы способны приблизиться к ней — не предельно близко, но все же на такое расстояние, когда риск из-за ошибок аппроксимации минимален — при существующем уровне медицины. Совершенно очевидно, что ошибки аппроксимации будут тем меньше, чем меньше влияние неопределенных и неучтенных факторов, которыми мы в какой-то степени способны управлять, — питания и физических нагрузок. Если хотите, считайте данный вывод математическим обоснованием необходимости диеты, режима и всех процедур контороля заболевания.
Сейчас дела обстоят именно так, но это не означает, что песня закончилась минорной нотой.
2. Программные средства для компенсации диабетаВ последние годы имеет место ряд попыток компенсации диабета с помощью программ, рассчитывающих дозу инсулина, необходимую для погашения определенного количества пищи. Такие программы созданы за рубежом, но мы рассмотрим отечественный вариант — если понимать под Отечеством нашу страну в недавнем прошлом. Эта оговорка необходима, так как Юрий Петрович Кадомский, автор программы «Диабет 2000», живет в Риге. Ему немногим более пятидесяти лет, он офицер в отставке, инженер; кроме того, он опытный диабетик, что позволило ему создать разумный алгоритм подсчета компенсационных доз инсулина.
