Computer Simulation Model to Train Medical Personnel on Glucose Clamp Procedures

ObjectiveA glucose clamp procedure is the most reliable way to quantify insulin pharmacokinetics and pharmacodynamics, but skilled and trained research personnel are required to frequently adjust the glucose infusion rate. A computer environment that simulates glucose clamp experiments can be used for efficient personnel training and development and testing of algorithms for automated glucose clamps.MethodsWe built 17 virtual healthy subjects (mean age, 25±6 years; mean body mass index, 22.2±3 kg/m2), each comprising a mathematical model of glucose regulation and a unique set of parameters. Each virtual subject simulates plasma glucose and insulin concentrations in response to intravenous insulin and glucose infusions. Each virtual subject provides a unique response, and its parameters were estimated from combined intravenous glucose tolerance test-hyperinsulinemic-euglycemic clamp data using the Bayesian approach. The virtual subjects were validated by comparing their simulated predictions against data from 12 healthy individuals who underwent a hyperglycemic glucose clamp procedure.ResultsPlasma glucose and insulin concentrations were predicted by the virtual subjects in response to glucose infusions determined by a trained research staff performing a simulated hyperglycemic clamp experiment. The total amount of glucose infusion was indifferent between the simulated and the real subjects (85±18 g vs. 83±23 g; p=NS) as well as plasma insulin levels (63±20 mU/L vs. 58±16 mU/L; p=NS).ConclusionsThe virtual subjects can reliably predict glucose needs and plasma insulin profiles during hyperglycemic glucose clamp conditions. These virtual subjects can be used to train personnel to make glucose infusion adjustments during clamp experiments.

RésuméObjectifLe clampage glycémique est la technique la plus fiable pour évaluer la pharmacocinétique et la pharmacodynamique de l'insuline, mais un personnel de recherche qualifié et formé est nécessaire pour fréquemment ajuster le débit de perfusion de glucose. Un environnement informatique qui permet de simuler des expériences de clampage glycémique peut favoriser une formation efficace du personnel et servir à la conception et à l'analyse d'algorithmes de clampage glycémique automatisé.MéthodesNous avons créé 17 sujets virtuels en bonne santé (âge moyen, 25±6 ans ; indice de masse corporelle moyenne, 22,2±3 kg/m2) qui comprennent chacun un modèle mathématique de régulation de la glycémie et un ensemble de paramètres uniques. Chaque sujet virtuel simule des concentrations plasmatiques de glucose et d'insuline en réponse aux perfusions d'insuline et de glucose par voie intraveineuse. Chaque sujet virtuel présente une réponse unique pour laquelle les paramètres étaient estimés à partir de la combinaison des données obtenues lors de l'épreuve de tolérance au glucose par voie intraveineuse et du clampage euglycémique hyperinsulinémique selon l'approche bayésienne. Nous avons validé les sujets virtuels en comparant la simulation de leurs prédictions aux données des 12 individus en bonne santé qui avaient subi un clampage hyperglycémique.RésultatsLes sujets virtuels ont permis d'anticiper les concentrations plasmatiques de glucose et d'insuline à la suite des perfusions de glucose déterminées par le personnel de recherche formé qui réalisait des expériences simulées de clampage hyperglycémique. Ni la quantité totale des perfusions de glucose (85±18 g vs 83±23 g ; p=NS) ni les concentrations plasmatiques de l'insuline (63±20 mU/l vs 58±16 mU/l ; p=NS) n'étaient différentes entre les sujets simulés et les patients réels.ConclusionsLes sujets virtuels permettent d'anticiper de manière fiable les besoins en glucose et les profils des concentrations plasmatiques d'insuline durant le clampage hyperglycémique. Ces sujets virtuels peuvent être utilisés pour former le personnel à faire les ajustements de perfusion de glucose durant les expériences de clampage.