Praćenje koncentracije glukoze u krvi bolesnika na hemodijalizi korišćenjem otpadnog dijalizata i spektroskopije u području spektra bliskom infracrvenom

Abstract

Uvod/Cilj Dijabetesna nefropatija vodi ka trajnom oštećenju bubrežnog tkiva, dok sam hemodijalizni tretman prouzrokuje oscilacije u nivou glukoze u krvi. Neinvazivni monitoring glukoze, kroz skeniranje otpadnog dijalizata, pružio bi značajne informacije o nivou glukoze u krvi bolesnika. Cilj studije je predikcija koncentracije glukoze u krvi bolesnika na hemodijalizi kroz spektroskopsku karakterizaciju otpadnog dijalizata u području spektra bliskom infracrvenom (NIR). Metode Uzorci krvi i otpadnog dijalizata uzimani su od 15 bolesnika u 15. minutu hemodijalize. Uzorci otpadnog dijalizata skenirani su u regionu NIR, koji se prostirao od 900 do 1300 nm. Da bi se primenila veštačka neuronska mreža, korišćena je funkcija NFTOOL programskog paketa Matlab. Ispitivanje i obuka veštačke neuronske mreže izvedeni su korišćenjem spektra NIR otpadne dijalizne tečnosti kao ulaza i koncentracije glukoze u dijapazonu 3-9 mmol/l kao izlaza. Rezultati Koristeći veštačku neuronsku mrežu, uočili smo značajnu korelaciju između spektra otpadnog dijalizata i koncentracije 3-9 mmol/l glukoze u krvi bolesnika. Zaključak Korelacija od 93% između spektra NIR otpadnog dijalizata i koncentracije glukoze pokazala je da se spektroskopija NIR može smatrati neinvazivnom metodom za pouzdano praćenje nivoa glukoze u krvi kod bolesnika na hemodijalizi.

Introduction/Objective Diabetic nephropathy leading to end-stage renal disease is a major health problem worldwide. Hemodialysis (HD) treatment is associated with glycemia variations. Diabetic patients on HD might benefit from a non-invasive online glycemia monitoring system. The aim of this study was to assess the glucose concentration from the matrix of the spent dialysate fluid using near-infrared (NIR) spectroscopy. Methods Blood samples and spent dialysate were collected in the 15th minute of the HD treatment from 15 patients. The spent dialysis fluid was characterized by a NIR spectrometer in the range of 900-1300 nm. In order to apply the artificial neural network (ANN) and train it, the MATLAB NFTOOL program was used. The testing and training of the ANN were executed using the NIR spectrum of the spent dialysis fluid as input, and the glucose concentration as output. Results A significant correlation in excess of 93% between the NIR spectrum of the spent dialysate and the blood glucose concentration (3-9 mmol/l) was found. Conclusions NIR spectroscopy is a non-invasive and reliable method of glycemia monitoring which can be used in maintaining HD patients.