Hablar con el profesor Ali Cinar, de la Illinois Institute of Technology, es asomarse al futuro de la diabetes. Con más de dos décadas de experiencia en el desarrollo de modelos fisiológicos y algoritmos de control automático, Cinar es una de las voces más autorizadas del mundo en el diseño de sistemas inteligentes de regulación de la glucosa.

Su investigación ha sido clave en la evolución del páncreas artificial y en el uso de técnicas como el Model Predictive Control, que permiten una toma de decisiones más segura y personalizada en tiempo real. Además, trabaja en la integración de datos de múltiples fuentes —como el estrés, el sueño o la actividad física— para lograr un control glucémico mucho más ajustado a la vida real de las personas.

El profesor Ali Cinar, referente mundial en el desarrollo de algoritmos para el control automatizado de la glucosa, ha sido uno de los protagonistas del reciente IFAC Workshop on Engineering Diabetes Technology, celebrado en Valencia. Durante su intervención y en declaraciones exclusivas a Canal Diabetes, ha abordado el presente y el futuro de las tecnologías más avanzadas en diabetes, como el páncreas artificial, los modelos fisiológicos personalizados y la integración de datos de sensores múltiples.

Modelos personalizados: el camino hacia una mejor predicción

Cinar destaca que cada persona con diabetes tiene una respuesta fisiológica distinta, que además puede variar día a día. Por eso, “un modelo general no puede predecir con precisión las variaciones de glucosa de un individuo”, afirma. Incluso un modelo personalizado estático puede quedarse corto. “Sólo ajustando los parámetros del modelo con los datos más recientes del paciente se puede lograr una predicción más precisa”, explica. Este enfoque es clave tanto para quienes ajustan su dosis de insulina manualmente como para los que usan sistemas automáticos.

¿Por qué es tan importante el control predictivo?

Uno de los aportes más relevantes del profesor Cinar ha sido su trabajo con el algoritmo Model Predictive Control (MPC), una técnica esencial en los sistemas de páncreas artificial. Este enfoque tiene en cuenta el retraso natural con el que actúa la insulina inyectada bajo la piel (de 40 a 50 minutos hasta llegar a los vasos sanguíneos), y predice cómo evolucionará la glucosa en los próximos 30 a 120 minutos. Así se puede calcular con mayor exactitud la dosis óptima de insulina.

Integrar sensores para lograr más de un 90% de tiempo en rango

Actualmente, los sistemas de administración automática de insulina consiguen mantener la glucosa dentro del rango deseado entre un 65% y un 75% del tiempo. Pero, según Cinar, para superar el 90%, será fundamental integrar datos de sensores de actividad física, estrés o sueño, e interpretarlos en tiempo real. Aunque estos sensores ya existen —muchos en relojes o anillos deportivos avanzados—, su integración en sistemas médicos aún enfrenta importantes barreras regulatorias y técnicas.

“El ritmo cardíaco puede aumentar por estrés o por ejercicio, o por ambos. Un atleta, por ejemplo, tendrá patrones glucémicos muy distintos el día del entrenamiento y el día de la competición”, señala. Por eso, los algoritmos no deben centrarse solo en un factor, sino en todos los que influyen en las variaciones inmediatas de la glucosa.

Desafíos de accesibilidad: el coste y la confianza

Ali Cinar también subraya que el acceso a estas tecnologías sigue siendo desigual. “El coste puede ser la barrera principal”, advierte. Sin embargo, apunta que los gobiernos y aseguradoras deberían valorar no solo el precio, sino los beneficios en calidad de vida, productividad y esperanza de vida.

También menciona la necesidad de que profesionales de la salud —educadores, endocrinólogos, personal clínico— se adapten al uso de dispositivos que toman decisiones automáticas. “La confianza crecerá a medida que los algoritmos cometan menos errores. Una mala decisión, como aumentar la insulina cuando el sistema detecta una subida tras una hipoglucemia, puede desincentivar su adopción”, concluye.

Un futuro cada vez más inteligente

La participación del profesor Ali Cinar en el evento ha dejado clara una cosa: el futuro de la tecnología en diabetes no sólo pasa por algoritmos más precisos, sino también por sistemas capaces de entender a las personas en toda su complejidad. Desde Canal Diabetes seguiremos muy de cerca este prometedor avance que ya está transformando la vida de miles de personas.