Yapay pankreas sistemleri (her ne kadar bu tanım teknik olarak tam karşılığını vermese de) 10 yılı aşkın süredir diyabet teknolojilerinin önemli bir kısmını oluşturmaktadır. Ancak günümüzde Tip 1 diyabetli bireylerin kullandığı en gelişmiş hibrit kapalı döngü (Hybrid Closed Loop, HCL) sistemleri dahi, kullanıcının öğün duyurusu (meal announcement) yapmasını veya tüketilecek karbonhidrat miktarını sisteme girmesini gerektirmektedir. Ayrıca bu sistemler, beklenmeyen veya hızlı gelişen glukoz yükselmelerine her zaman yeterince hızlı ve etkili yanıt verememektedir.

Bu nedenle, son yıllarda araştırmaların ve yeni nesil algoritmaların odak noktası, kullanıcı müdahalesini en aza indirerek daha yüksek düzeyde otomasyon sağlamaktır. Özellikle açık kaynaklı ve yeni nesil otomatik insülin verme (AID) sistemleri ile birlikte aşağıdaki hedefler ön plana çıkmaktadır:

• Daha gelişmiş algoritmalar
• Daha fazla otomasyon
• Hassas karbonhidrat sayımına daha az bağımlılık
• Daha fazla yama sistemi

Yapay pankreas sistemlerinde en önemli hedeflerden biri, ulaşılması için yoğun çalışmalar yürütülen tamamen kapalı döngü (Fully Closed Loop, FCL) seviyesine erişmektir. Ancak diyabet yönetiminin buzdağının görünmeyen kısmını oluşturan karmaşık faktörler nedeniyle bu hedef zorlayıcı olmaktadır.

Başlıca Engeller :

Öğünler ve fiziksel aktivite için kullanıcı tarafından sağlanan girdiler. Her ne kadar “tam otomatize sistem” veya “yapay pankreas” tanımı uzmanlar arasında tartışmalı olsa da, Tip 1 diyabetli bir kullanıcı açısından sisteme ne kadar az müdahale gerekiyorsa, sistemin otomasyon düzeyinin o kadar yüksek olduğu kabul edilebilir.

Bu kapsamlı tartıştığımız nokta şu:

Acaba hiçbir şey söylemeden sistem kendi başına Yediğim yemeği anlayabilir mi?

Yani yemek yediniz, hiç karbonhidrat girmediniz ve hiç bolus yapmadınız. Sistem bunu CGM (Continuous Glucose Monitor) verilerinden anlayıp gerekli insülini kendi verebilir mi? Burada kısaca bunu tartışacağız ve yeni çıkan gelişmelerden sizlere bahsedeceğiz.

Bir T1D’li gözünden basit bir insülin pompasından yapay pankreas’a ilerleyişi :

SAPT (Sensör destekli): Kullanıcı her şeyi yönetir. Glukoz, insülin, yemek, egzersiz, insülin duyarlılığı değişimleri…

LGS/PLGS: Sistem sadece hipoglisemiyi önlemeye yardım eder, diğer kararlar kullanıcıdadır.

HCL (Hibrit kapalı loop): Sistem bazal insülini ayarlar ve hiperglisemiyi azaltır ama kullanıcı sisteme öğün girişi yapmak durumundadır.

Yemek bildirimsiz AID: Sistem yemek kaynaklı glukoz yükselmelerini de tahmin edip insülini ayarlayabilir; ancak egzersiz, stres gibi durumlarda kullanıcı hâlâ aktif rol oynar.

Herhangi bir bildirim gerektirmeyen AID: Sistem egzersiz, stres, hastalık gibi durumlarda da karar verebilir.

Gerçek FCL (Tam Otomatize): Kullanıcı birkaç günde bir sistemi kurar ve günlük diyabet yönetimiyle ilgilenmek zorunda kalmaz.

*** Ancak bu hedefe ulaşmak göründüğü kadar kolay değildir. Çünkü diyabet yönetiminin “buzdağının görünmeyen kısmı” hâlâ çözülmesi gereken birçok değişken içeriyor. Yemekler, egzersiz, stres, hastalık ve hormon değişimleri insülin ihtiyacını sürekli değiştirdiği için günümüz teknolojileri bu karmaşık süreci tamamen otomatik hale getirebilmiş değildir. Ancak #WeAreNotWaiting hareket çatısı altında kurulan açık kaynak sistemler bunu aşmaya yaklaşmış durumdadır.

Açık Kaynak (Open Source) Sistemler

Dünyada diyabetlilerin oluşturduğu #WeAreNotWaiting isimli topluluk ticari firmaları beklemeden kendi algoritmalarını (Open Source Automated Insulin Delivery (OS-AID) geliştirmiştir. bu algoritmalar aynı değildir.

Hepsinin

• çalışma mantığı
• özellikleri
• otomasyon seviyesi

farklıdır.

En bilinenleri şunlardır:

• OpenAPS (ilk açık kaynak algoritması)
• AndroidAPS (AAPS – OpenAPS algoritmasını Android telefonlarda çalıştırır.)
• Loop (iPhone için geliştirilmiş farklı bir algoritma.)
• Trio/iAPS (OpenAPS tabanlı gelişmiş iOS sürümleri. Trio iPhone için uygundur.)
• Tidepool Loop algoritması (ABD Gıda ve İlaç İdaresi’nden düzenleyici onay almıştır.)

*** AAPS, Loop ve Trio sistemleri omnipod (Dash ve Eros) ve Dexcom (G6 ve G7) ile uyumludur.

Bu ilk OpenAPS sistemlerinden bazıları ilk aşamada HCL (Hibrit kapalı döngü) idi. Yani kullanıcının yine şunları yapması gerekiyordu:

• karbonhidrat girişi,
• yemek bolusu.

Ancak, farklı yazılımlarla bu sistemler daha da geliştirildi ve özellikle ‘oref1’ OpenAPS algoritması, süper mikrobolusları (SMB’ler) ve duyurulmamış öğün seçeneği (UAM’ler) denilen öğün bilgisi girilmeden cihazın kendisinin ek insülin dozlarıyla müdahalesini içerecek şekilde genişletildi. 

Bu sistemler daha fazla geliştirilerek, toplam günlük doz (TDD) ve gerçek zamanlı CGM eğilimlerine göre insülin duyarlılığını otomatik olarak ayarlayan dinamik insülin duyarlılığı faktörleri (DynISF) de dahil edildi.

İnsan Çalışmalarından Bir Örnek :

Bu sistemler uzun süreli Tip 1 diyabetli bireylerde test edilmiş ve bu kişilerde özellikle öğün duyurusu yapılmadan glukoz kontrolünün sağlanıp sağlanmadığı incelenmiştir. Elde edilen veriler, aşağıdaki grafiklerde gösterilmektedir.

Şekil A: AndroidAPS kullanan bir birey, saat 18:00’de yaklaşık 30 g karbonhidrat içeren bir öğün tüketmiş ancak sisteme herhangi bir öğün veya karbonhidrat girişi yapmamıştır.

Şekil B: Aynı birey, saat 20:10’da yaklaşık 40 g karbonhidrat içeren ikinci bir öğün tüketmiş ve yine öğün duyurusu yapmamıştır.

Her iki durumda da AndroidAPS algoritması, sürekli glukoz ölçüm (CGM) verilerindeki yükseliş eğilimini analiz ederek öğün tüketildiğini öngörmüş ve gerekli insülin dozlarını otomatik olarak uygulamıştır. Bu sayede öğün duyurusu yapılmamasına rağmen, sistem glukoz düzeylerini hedef aralık düzeylerine getirebilmiştir.

1. Klinik Çalışmalar:

Pancreas4ALL (AndroidAPS sistemi)

Yapılan bu çalışmada AndroidAPS sisteminin karbonhidrat girilmeden çalışıp çalışmadığı test edildi.

Kimler Katıldı?

Diyabet süresi yaklaşık 6 yıl olan ve ort yaşı 17 olan 16 ergen T1D’li çalışmaya katıldı.

Çalışmanın Tasarımı

Her hastada 3 farklı yöntem uygulandı ve bunların her biri de aynı hastalarda karşılaştırıldı:

• Normal karbonhidrat sayımı (En klasik yöntem)
• Sadece yemek bildirimi ( Örneğin “Küçük öğün” veya “Büyük öğün” gram bilgisi yok)
• Hiçbir bilgi girilmedi

Sonuçlar

Makaledeki en dikkat çekici sonuç:

• Sistem çalışma süresi %95 idi. Yani algoritma zamanın %95’inde başarılı şekilde çalıştı ve minimal düzeyde hipoglisemi (ortalama %0,72) görüldü.

CLOSE-IT Çalışması

Bu çalışmada 18–70 yaş arası erişkin T1D’liler yer almıştır.

Çalışmanın İlk Bölümü

İlk 12 hafta boyunca herkes normal şekilde karbonhidrat girişi yapmıştır. Ardından katılımcılar 2 gruba ayrılmıştır.

• Grup 1 (Karbonhidrat girişi yapan)
• Grup 2 (Hiç karbonhidrat girişi yapmayan)

Sonuçlar

Grup 2

TIR (Hedef aralıkta geçirilen süre) : %66

Grup 1

TIR (Hedef aralıkta geçirilen süre) : %69

Fark yalnızca %2 bulunmuştur.

Zorluklar ve Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar

• Yemek duyurusunun kaldırılması, tam otomatik diyabet yönetimi (Fully Closed Loop) anlamına gelmemektedir.Mevcut sistemlerin en önemli sınırlaması, subkutan insülinin gecikmeli etki göstermesidir; bu nedenle algoritmalar glukoz yükselişini algılasa bile insülin etkisi gecikmektedir.
• Özellikle yüksek karbonhidratlı öğünlerde, glisemik yükseliş tamamen önlenememekte ve manuel bolus hâlen avantaj sağlayabilmektedir.
• Sistem performansı; kesintisiz ve doğru CGM verisi, güvenilir pompa iletişimi ve sağlıklı insülin infüzyonuna bağlıdır.
• Sensör hataları, sensör değişimi, pompa bağlantısının kopması veya kanül tıkanıklığı gibi durumlar algoritmanın doğru çalışmasını olumsuz etkileyebilmektedir.
• Egzersiz, hastalık, stres ve hormonal değişiklikler gibi ani insülin duyarlılığı değişimleri, mevcut sistemlerin en önemli zorluklarından biridir ve çoğu zaman kullanıcı müdahalesi gerektirmektedir.
• OpenAPS tabanlı açık kaynak sistemler, ticari sistemlere göre daha fazla kişiselleştirme seçeneği sunmaktadır. Ancak bu durum, başlangıç kurulumu ve algoritma optimizasyonunun daha karmaşık olmasına neden olmaktadır.
• Doğru şekilde yapılandırılan açık kaynak sistemler, günlük kullanım sırasında karbonhidrat sayımı ve yemek bolusu gereksinimini azaltarak kullanıcı yükünü önemli ölçüde hafifletebilmektedir.
• Tam otomasyona ulaşabilmek için yalnızca algoritmaların geliştirilmesi yeterli değildir; daha hızlı etkili insülinler, daha hassas CGM sistemleri ve gelişmiş kontrol algoritmalarına ihtiyaç duyulmaktadır.

Kaynaklar:

Lal R, Braune K, Lewis DM, Petruzelkova L, de Bock M, Hussain S. Fully closed-loop systems: can people with type 1 diabetes just do it? Insights from open-source systems. Diabetologia. 2026 Mar;69(3):557-567. doi: 10.1007/s00125-025-06644-8. Epub 2026 Jan 19. PMID: 41555051; PMCID: PMC12881006.