Modélisation mathématique de l'activité électrique des îlots pancréatiques humains pour un système d'administration d'insuline bio-inspiré et entièrement automatisé – MIMICbio

Le diabète de type 1 (DT1) est une maladie grave liée à la destruction des cellules ß du pancréas qui entraine une carence absolue en insuline, la seule hormone réduisant le taux de sucre dans le sang. Le DT1 représente 5 à 10 % des 537 millions de cas de diabète dans le monde en 2021, et devrait passer à 642 millions en 2040. En France, le nombre de patients de DT1 couverts par l'assurance maladie est de 316 700. L'étude DIALOG a montré que plus de 40 000 diabétiques ont présenté une hypoglycémie sévère, quel que soit le mode d'insulinothérapie, et que 11% d'entre eux ont nécessité des soins médicaux urgents. Il est donc admis que le DT1 a un impact majeur sur la qualité de vie, notamment en raison de la charge mentale liée aux traitements et pouvant affecter la capacité du diabétique à effectuer des tâches quotidiennes. Il s'agit donc d'un défi sociétal majeur à relever.

Dans ce contexte, le développement de technologies d'administration d'insuline automatisée (AIA) - également appelées pancréas artificiel - dédiées à la régulation de la glycémie est une solution de grand intérêt pour fournir des soins sûrs, fiables et confortables aux patients de DT1. Le principe est le suivant : un capteur électrochimique est utilisé pour la surveillance continue du glucose, et cette information est ensuite traitée par des algorithmes qui pilotent une pompe à insuline pour délivrer la quantité appropriée d'insuline en temps réel. Aujourd’hui, aucune solution ne s'est encore imposée, car les systèmes AIA restent limités à une automatisation partielle, i.e. il faut annoncer les repas, estimer la quantité de glucides prise pendant les repas, et l'hypoglycémie peut toujours se produire en raison d'une suradministration d'insuline. Dans des études préliminaires, l'utilisation d'un modèle statique de l'activation/inactivation hystérétique des îlots pancréatiques (les micro-organes contenant les cellules ß) dans la thérapie AIA sans annonce de repas a donné des résultats in silico prometteurs, qui ont été validés dans le simulateur UVA/Padova approuvé par la US Food and Drug Administration (FDA). Pour élever le degré de maturité technologique du système AIA bio-inspiré, les perspectives de MIMICbio sont triples : A) Construire de nouveaux modèles mathématiques bio-inspirés d'îlots humains basés sur des données expérimentales (i) reproduisant, pour la 1ère fois, les activités multicellulaires dynamiques des cellules ß et leur cinétique spécifique au cours de repas, et (ii) tenant compte de l'activité des cellules a, le 2nd principal type cellulaire des îlots, pour leur rôle physiologique (détecteur d'hypoglycémie). B) Concevoir un modèle de régularité de la prise alimentaire afin d’apprendre du mode de vie du diabétique et de générer un signal précurseur qui augmente le pouvoir prédictif du système AIA via l'anticipation des repas (réduction de l'hyperglycémie). C) Transposer ces modèles dans une architecture de commande bio-inspirés afin d'obtenir une solution entièrement automatisée qui intègre les préoccupations de santé des patients au cœur des algorithmes.

La force de MIMICbio réside dans une stratégie thérapeutique qui n'implique pas l'utilisation de nouveaux capteurs ou pompes à insuline, i.e. que la stratégie bio-inspirée est compatible avec les technologies commercialisées. Il est à noter qu'elle reste également adaptable aux prochains développements dans ces domaines (capteurs, pompes, approche thérapeutique) afin de renforcer la souveraineté technologique de l'Europe dans ce domaine. Après validation des solutions proposées dans le simulateur in silico approuvé par la FDA, les contributions de MIMICbio pourront donc être rapidement transposables à la clinique. Il s'agit d'un choix stratégique pour accélérer le transfert de technologie et être prêt sur le marché mondial du pancréas artificiel, qui devrait atteindre 624,64 millions d’USD d'ici 2030, selon Strategic Market Research.