Sviluppo di un modello matematico dell'effetto di macronutrienti sull'escursione post-prandiale di glucosio da dati minimamente invasivi nel diabete di tipo 1

La gestione ottimale della glicemia post-prandiale rappresenta una delle principali sfide nel trattamento del diabete mellito di tipo 1 (T1D). Sebbene il ruolo dei carboidrati sia ben definito, l’influenza di altri macronutrienti come grassi e proteine sulla risposta glicemica post-prandiale è meno compresa e spesso trascurata. La presente tesi ha l’obiettivo di sviluppare un modello matematico in grado di stimare l’effetto di tali macronutrienti sull’escursione glicemica post-prandiale, utilizzando dati minimamente invasivi raccolti in condizioni di vita reale. A tal fine, è stato impiegato un dataset già esistente contenente misurazioni da monitoraggio continuo della glicemia (CGM) e dati da pompe insuliniche relativi a soggetti con T1D. L’analisi si è basata sull’applicazione del metodo di stima Maximum A Posteriori (MAP) per identificare e quantificare i parametri metabolici influenzati dalla composizione dei pasti. Sono state inoltre sviluppate e confrontate diverse varianti del modello MIOMM, introducendo una dinamica tempo-variabile della sensibilità insulinica (SI), al fine di migliorare l’accuratezza della simulazione della risposta glicemica post-prandiale.