Medición no Invasiva del Nivel de Glucosa en la Sangre Usando Espectroscopia con Infrarrojo Cercano. Estado del Arte
Noninvasive Blood Glucose Measurements by Means of Near Infrared Spectroscopy: State of the Art
ARBEY ALEXIS PÁEZ ROA
Ingeniero Electrónico
Grupo de Investigación en Control, Electrónica, Modelado y Simulación (CEMOS)
Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y de Telecomunicaciones
Universidad Industrial de Santander
arbeypaez@gmail.com
RODOLFO VILLAMIZAR MEJÍA, PhD.
Ingeniero Electricista e Ingeniero Electrónico, PhD
Profesor Asociado
Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y de Telecomunicaciones
Universidad Industrial de Santander
rovillam@uis.edu.co
Fecha de recibido: 23/03/2012
Fecha de aceptado: 15/06/2012
RESUMEN
Este artículo presenta una revisión del estado del arte de métodos de medición no invasiva de glucosa en el cuerpo mediante diversos tipos de espectroscopia por radiación infrarroja cercana. Primero se presentan algunos conceptos fundamentales relacionados con glucosa y espectroscopia, luego se realiza un resumen de los métodos propuestos y las técnicas, reportados en la literatura, empleadas para: i) la aplicación de la espectroscopia, ii) la simulación de muestras y iii) el análisis de resultados. Finalmente, se relacionan algunas de las propuestas aplicadas in vivo, agrupadas de acuerdo con la región del cuerpo empleada para la toma de las muestras espectrales.
Palabras clave: Revisión, medición no invasiva, glucosa, espectroscopia, infrarrojo cercano.
ABSTRACT
This article reviews the state of the art of non-invasive methods for measuring glucose in the body by various types of near infrared spectroscopy. First are some basic concepts related to glucose and spectroscopy, then, a summary of the proposed methods and techniques, reported in literature, used for: i) the application of spectroscopy, ii) the simulation of samples and, iii) analysis of results. Finally, some of the proposals relate applied in vivo, grouped according to body region used for making spectral samples.
Keywords: Review, non-invasive measurement, glucose, spectroscopy, near-infrared.
UIS Ingenierías, Volumen 11, No. 1, pags. 21 - 33, Junio 2012; Facultad de Ingenierías Fisicomecánicas, UIS
1. INTRODUCCIÓN
Según las estadísticas reportadas por la Federación Internacional de Diabetes (IDF) [1], cada año aumenta la cantidad de personas que desarrollan la diabetes llegando a reportar un promedio de 1 persona muerta cada 8 segundos por causa de la enfermedad, lo que equivale a aproximadamente 4 millones de fallecimientos al año, sin contar las casi 1 millón de amputaciones reportadas durante el mismo periodo.
En las últimas décadas los estudios e investigaciones realizados sobre las causas, síntomas, secuelas y tratamientos relacionados con la diabetes mellitus, resaltando la publicación realizada por “Diabetes Control and Complications Trials, DCCT [2]”, han confirmado las ventajas que tiene un control preciso y frecuente de los niveles de glucosa en la sangre, con el fin de actuar a tiempo con el tratamiento para retardar las complicaciones provocadas por el desarrollo de esta patología, mejorando así, la calidad de vida de las personas que la padecen.
Se han desarrollado equipos que permiten la medición de glucosa en la sangre, con precisiones clínicamente aceptadas y con la ventaja de ser pequeños y adquiribles (ejemplo: Accu-Check Aviva, OneTouch UltraMini). Sin embargo, estos en su gran mayoría son del tipo invasivo, dado que requieren una muestra de sangre para realizar la medición, tal como lo explica [3]. La toma de las muestras de sangre además de ser invasiva produciendo dolor, punciones periódicas en una misma región del cuerpo aumentan el riesgo de contraer infecciones.
Por otra parte, el fluido intersticial es un punto alternativo para la medición de glucosa. Dado que este se encuentra más cerca de la superficie de la piel, se ha logrado el desarrollo de estrategias de medición no invasivas o mínimamente invasivas, que pueden realizarse con mayor periodicidad. Tal tipo de medición es fundamental para lograr un mayor control del nivel de glucosa en el paciente, sin generar traumatismos o incomodidades significativas. Los avances en estas estrategias han sido registrados en diversas revisiones del estado del arte [4,5,6,7,8,9,10,11,12], destacándose aquellas que proponen el uso de la espectroscopia con radiación infrarroja cercana (NIR).
2. MARCO CONCEPTUAL
2.1. Glucosa e insulina
Según [13], en biomedicina la glucosa es el monosacárido más importante y el principal combustible metabólico para la mayoría de mamíferos incluyendo a los humanos.
En [14] se indica brevemente el proceso mediante el cual la glucosa es extraída de los alimentos y pasa a ser almacenada en el hígado, y otra parte será llevada por la sangre hasta el cerebro, los músculos y el tejido adiposo.La concentración de glucosa también es transmitida a los fluidos intersticiales y la cantidad allí presente depende del flujo sanguíneo, del metabolismo y de la rata de intercambio de la glucosa entre la sangre y el fluido. Los picos de glucosa en el fluido intersticial suceden un lapso de tiempo después de que esos picos se hayan presentado en la sangre, puede variar entre 2 y 45 minutos, aunque el promedio es de 6.7 según [15].
Además de los fluidos intersticiales, la glucosa también es transmitida al humor acuoso que se encuentra en la cámara anterior del ojo entre el iris y la cornea. Estudios realizados y publicados en [16], comprobaron que el tiempo promedio para que los cambios en las concentraciones de glucosa en la sangre se vean reflejados en el humor acuoso del ojo es de 5 minutos, tiempo mucho menor y más alentador que el reportado inicialmente en [17], donde las pruebas se realizaron con conejos.
Por otra parte, la insulina es una hormona producida por el páncreas y sirve de puente permitiendo que la glucosa entre en las células del tejido adiposo y muscular para ser convertida en energía. La falta o ineficacia de esta hormona es lo que produce la diabetes, por lo que para las personas que la padecen se hace necesario suministrar insulina para poder evitar las complicaciones producidas por altas o bajas en los niveles de glucosa, según se explica en [18].
2.2 Diabetes
La diabetes mellitus es una enfermedad causada por anomalías en la producción de insulina o por una defectuosa acción de la misma, se caracteriza por manifestarse con concentraciones altas de glucosa en las personas que la padecen. Según la IDF [19], la diabetes es una enfermedad autoinmune e incurable. Este mismo artículo describe las siguientes clases de diabetes:
3. MÉTODOS DE MEDICIÓN DE GLUCOSA
Los métodos de medición de glucosa en el cuerpo se pueden dividir en tres clases principalmente:
3.1 Invasivos
Son los métodos más comunes y a la fecha son los que se usan bajo aprobación médica. El más común de ellos es el uso de tiras reactivas sobre las que se coloca una muestra de sangre extraída del cuerpo mediante una lanceta [3]. Este método es de los más comunes pero no es el más amable con el paciente debido a las punciones que generan dolor y riesgo de infecciones.
Otro método comercialmente usado es el uso de un sensor amperométrico subcutáneo, que se inserta en la piel y mide el nivel de glucosa presente en los fluidos intersticiales. Uno de los primeros estudios relacionados a este método se publicó en [20], más adelante se logró el desarrollo y comercialización de equipos, destacándose el MiniMed CGMS de Medtronic y el FreeStyle Navigator de Abbott Laboratories, cuya precisión ha sido evaluada en algunos trabajos como [21, 22].
Por otra parte, en algunas investigaciones se ha usado la espectroscopia NIR con el dispositivo de medida implantado en el cuerpo, tal como se propone en [23], o usando una lámina metálica implantada que ayude en la toma de las muestras espectrales, como se propone en [24]. De esta última propuesta se han realizado experimentos in vivo en ratas y sus resultados se presentan en [25].
3.2 Mínimamente invasivos
Uno de los métodos en investigación es el uso de los microporos, que son pequeños orificios sobre la piel provocados mediante una radiación láser. Mientras los poros están abiertos, un dispositivo aplica una presión de vacío continuo que permite drenar una pequeña cantidad del fluido corporal transdérmico. Sobre esta muestra, un electrodo basado en enzimas realiza la medición de la concentración de glucosa, como se explica en [26].
El otro método emplea unas agujas huecas con diámetros micrométricos para extraer una muy pequeña cantidad de fluido intersticial, que es filtrado para depurarlo de algunas proteínas. La muestra filtrada pasa a través de un sensor electroquímico basado en enzimas, este sensor produce una corriente proporcional a la concentración de la glucosa en la muestra. En [27] se propone un prototipo para la aplicación de este método con un arreglo de 8 microagujas.
3.3 No invasivos
En [4] se presenta una clasificación de los métodos de medición no invasiva de glucosa en dos grupos (ópticos y transdérmicos) así:
Ópticos
Transdérmicos
4. MEDICIÓN NO INVASIVA MEDIANTE INFRARROJO CERCANO
El principal componente que interactúa con la radiación NIR en el organismo es el agua. Ante la presencia de glucosa, los cambios en la absorción y dispersión de la luz son debidos a las características propias de la glucosa y a la cantidad de moléculas de agua que son reemplazadas por moléculas de glucosa en el camino óptico que sigue la luz al ingresar al organismo. En [28] se publicó un análisis de estos y otros efectos que la presencia de la glucosa provoca sobre las propiedades de transporte de la luz en sustancias simuladoras del tejido, dando buenos resultados a pesar de los avances tecnológicos con que se contaba a esa fecha.
Los principales fenómenos presentes cuando la luz infrarroja irradia la piel son descritos en [29] y se representan en la figura 1.
El uso de radiaciones infrarrojas en el ojo, como algunas investigaciones proponen, requiere de cuidados especiales, según [18] la exposición de la piel a este tipo de radiaciones puede producir cambios en las respuestas biológicas ante las longitudes de onda ultravioleta (UV) y visible.
Por otra parte, desde el inicio de las investigaciones para lograr la medición de glucosa usando radiación infrarroja, varios autores (Haaland et al [30], Marbach et al [31] entre otros) han indicado que el uso del infrarrojo medio (MIR) no es muy conveniente, debido a los altos índices de absorción que sobre estas radiaciones tienen el agua y otros tejidos corporales. Esto provoca que los niveles de penetración del MIR sean muy pequeños y según [4] la profundidad de penetración de los rayos NIR es independiente de la pigmentación de la piel.
Estas son las principales razones que sustentan el uso del infrarrojo cercano para crear un sistema de detección no invasiva del nivel de glucosa en el organismo. Sin embargo, a pesar de lograr mayor profundidad con un haz NIR, los cambios en las señales electromagnéticas ocasionados por la glucosa son pequeños debido al nivel de absorción del agua y a la disparidad en las concentraciones corporales de estas sustancias, como se expone en [11].
4.1 Espectroscopia con infrarrojo cercano
electromagnético es aquel que comprende la región que separa la luz visible del infrarrojo medio y que está aproximadamente entre los 700 - 2500nm (428 - 120THz ó 14285 - 4000 cmˉ¹). Sin embargo, estos límites no están universalmente establecidos.
4.1.1 Espectroscopia de absorción
La espectroscopia de absorción consiste en medir la intensidad de las radiaciones absorbidas o transmitidas a través de una sustancia, en función de la longitud de onda de un haz infrarrojo incidente. Dado que las moléculas tienen frecuencias de oscilación de acuerdo con los enlaces presentes y estas oscilaciones no son estrictamente armónicas, se presentan sobretonos que por lo general se ubican en la zona del NIR, según se explica en [32]. Por tanto, este tipo de espectroscopia también se conoce como Espectroscopia NIR.
4.1.2 Espectroscopia Raman
El efecto Raman es un proceso bifotónico en el que ante un haz de luz incidente, simultáneamente se dispersa un haz de luz a una frecuencia distinta. La diferencia entre la frecuencia de la luz incidente con la dispersa, está relacionada con la frecuencia de rotación o vibración de la molécula irradiada, según se explica en [33]. Este tipo de espectroscopia solo fue posible aplicarlo una vez se lograran los avances en el láser, ya que con esta clase de luz incidente se puede lograr una gran intensidad con una alta precisión en la monocromaticidad, permitiendo una mejor definición y sensibilidad a la hora de evaluar las diferencias entre las frecuencias del haz incidente y dispersado (que tiene intensidades muy débiles) [33].
4.1.3 Polarimetría
Existen materias (por lo general las moléculas poliatómicas) que provocan que la luz sufra una rotación en el plano de vibración. Esta rotación es debida al índice de refracción (característica que depende del tipo de sustancia) y la longitud atravesada por el haz de luz [33].
4.2 Metodologías aplicadas
4.2.1 Aplicación de la espectroscopia con infrarrojo cercano
Durante los estudios tanto in vitro como in vivo, se aplicaron diferentes tipos de espectroscopia con infrarrojo cercano. Algunas de estas aplicaciones son:
4.2.1.1 Aplicación de la espectroscopia de absorción y transmisión
Con este método se miden los cambios que resultan en la absorción y dispersión de la señal irradiada, ante la presencia de moléculas de glucosa en el camino óptico. Una de las propuestas para la aplicación de este método es la transmisión directa como lo exponen en [35, 36, 37]. Este principio se puede aplicar para la medición en otras partes del cuerpo que tenga la piel delgada como el tejido interno de la boca, la lengua o en el dedo como el estudio mencionado.
4.2.1.2 Espectroscopia de reflectancia difusa
Este método es derivado del efecto banana que puede tener la radiación infrarroja cercana dentro de la piel.
Este efecto es producido por la dispersión que resulta de la interacción entre los fotones y, las células y moléculas dentro del organismo. La figura 3 presenta un esquema del diseño propuesto en [38], aunque el mismo principio fue aplicado en otras investigaciones como la publicada en [39].
4.2.1.3 Aplicación de la espectroscopia de reflectancia
El otro método estudiado es la reflexión directa, consistente en enviar un haz de luz perpendicular a la muestra y por efectos de dispersión y reflexión provocados por los distintos componentes dentro de la piel, hacen que un haz sea re-emitido en la misma dirección y sentido opuesto al haz que incidió.
Este método fue propuesto en [40], donde se expone el diseño de un arreglo óptico como se muestra en la figura 4, aunque después se modificó este diseño en [41].
4.2.1.4 Aplicación de la espectroscopia Raman
La principal ventaja de este método es el bajo índice de dispersión que tiene el agua ante las ondas de luz infrarroja, por lo que se elimina gran parte de las interferencias existentes en otras aplicaciones ópticas [4]. Otra ventaja, es que las regiones del espectro son angostas y los picos de dispersión están mejor definidos, facilitando el análisis de las señales obtenidas en comparación con la espectroscopia de transmisión y reflectancia, como se explica en [42]. En [43], se aplicó este método para la medición ex vivo de glucosa en ojos de cerdos. En otros casos, pruebas in vitro han simulado la cámara anterior del ojo tanto en componentes como en forma, con resultados clínicamente aceptables presentados en [44]. Sin embargo, se deben realizar unos estudios preliminares para verificar la inocuidad de un procedimiento de este tipo en el ojo.
4.2.1.5 Aplicación de la polarimetría
Para la aplicación de este método se debe tener en cuenta que la rotación de la luz depende de diversos factores incluyendo el pH, la temperatura, la longitud del camino óptico del haz y la concentración de la sustancia, según [45].
Los primeros estudios realizados y publicados en [46, 47], comprobaron las posibles ventajas de este método tomando como base pruebas in vitro e in vivo utilizando conejos. Se han propuesto dos modalidades para la aplicación de este método como se puede observar en la figura 5. La primera de ellas es la transmisión de un haz de luz polarizada que pasa lateralmente a través de la cámara anterior (entre el iris y la cornea).
En [48] se explica otra opción que consiste en el uso de la reflexión, donde el haz de luz es enviado de frente al ojo, con una pequeña inclinación y se espera que se refleje la luz en la retina. Esta se mide y se procesa para extraer la información referente a la concentración de glucosa.
Entre los últimos avances para mejorar esta aplicación, están los rotadores de Faraday [48, 49], el lente intraocular especial para mejorar la reflexión según [50], y el polarizador de cristal líquido controlado por una señal sinusoidal reportado en [51], los que han sido desarrollados para permitir una buena medición in vivo. Cabe anotar que en estas aplicaciones se ha usado la luz visible y las longitudes de onda más próximas a este que se encuentran en el infrarrojo cercano.
4.2.2 Métodos híbridos
Los métodos para la medición no invasiva de glucosa por si solos no han logrado una precisión clínicamente aceptable, por eso en [52] se propone un método combinado entre la espectroscopia de reflectancia difusa y la espectroscopia de impedancia eléctrica. Con este método lograron disminuir el error de predicción obtenido en trabajos previos, que fueron tomados como referencia.
Por su parte en [53], se propone el método de conformación de calor metabólico (MHC). Este realiza mediciones sobre el flujo sanguíneo, generación de calor, concentraciones de hemoglobina y oxihemoglobina, realizando mediciones de temperatura y aplicando espectroscopia con seis longitudes de onda entre 470 y 950 nm. Los datos obtenidos son procesados para obtener el correspondiente nivel de glucosa en el cuerpo.
4.2.3 Matrices simuladoras
Para la realización de las pruebas in vitro, se han hecho esfuerzos por lograr usar una sustancia que tenga la mayor similitud posible con la sangre, el plasma sanguíneo o los fluidos intersticiales como en [54, 55, 56], aunque algunos trabajos se han realizado con muestras sanguíneas humanas como indica [33] o animales como en [57]. Las sustancias comúnmente usadas para acompañar a la glucosa en este tipo de pruebas, son las que tienen características similares a las proteínas y los triglicéridos, además del agua, por ser estos componentes los de mayor presencia en el cuerpo humano.
Sin embargo, las pruebas in vitro están aún lejos de la condición real, donde varios aspectos no considerados juegan un papel importante en el desempeño de los prototipos. Un ejemplo de esto es el metabolismo y la interacción entre la sangre y los tejidos de la dermis, el volumen de la sangre, los pulsos cardiacos, la presión del instrumento de medida sobre la piel, la temperatura del cuerpo, la hidratación de la piel, entre otros como se indica en [9, 11].
4.2.4 Procesamiento de la información
Para poder discriminar la información del nivel de glucosa dentro de un espectro, donde casi todos los demás componentes del organismo intervienen en la medida, se hace necesario utilizar una técnica químico-métrica multivariable. En la mayoría de los casos el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) es el más usado, aunque varios investigadores prefieren el uso de las redes neuronales artificiales (ANN), demostrando que este método tiene mejor desempeño ante las no linealidades del sistema de acuerdo con lo presentado en [58].
Debido a la complejidad del sistema, a la cantidad de variables y a los distintos niveles de absorción de las sustancias en el organismo, el método PLS ha sido modificado para lograr mejorar su desempeño de predicción del nivel de glucosa. Un ejemplo de esto es el método propuesto en [57], llamado Searching Combination Moving Window Partial Least Squares (SCMWPLS), el que debe ir acompañado por un pre-proceso llamado Moving Window Partial Least Squares Regression (MWPLSR) [54]. Este último acuerdo con la calidad de la información que pueden brindar, para que luego por medio del SCMWPLS se halle el nivel de glucosa en la muestra analizada
Para poder discriminar la información del nivel de glucosa dentro de un espectro, donde casi todos los demás componentes del organismo intervienen en la medida, se hace necesario utilizar una técnica químico-métrica multivariable. En la mayoría de los casos el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) es el más usado, aunque varios investigadores prefieren el uso de las redes neuronales artificiales (ANN), demostrando que este método tiene mejor desempeño ante las no linealidades del sistema de acuerdo con lo presentado en [58].
En [59] se propone Kernel PLS (kPLS), basado en kernel Gausiano, el que construye una relación no lineal entre las variables respuesta y las predicciones, tomando como base los espectros previamente tratados en un proceso de eliminación de ruido y señales de modo común. El procedimiento para eliminar ruido y señales de modo común se expone en [60], y consiste en una modificación del método de eliminación de variables carentes de información (mUVE).
Con el mismo propósito de mejora del método basado en PLS, las modificaciones al método que usa ANN, se han realizado para mejorar el desempeño en la medición, dada la complejidad de la medida. Tal es el caso del método propuesto en [55], en el que se cuantifican tanto concentraciones de glucosa, como concentraciones de otros componentes presentes en el organismo, mientras que estos últimos son considerados en otros métodos de medición como fuentes de interferencia o error.
La regresión por componentes independientes (ICR) también se ha usado para reducir los errores de predicción del nivel de glucosa. En [56] se propuso un sistema basado en el ICR, con el que se obtiene un error estándar de predicción de 24.1 mg/dL (~1.34 mmol/L) en pruebas realizadas con matrices de urea, triglicéridos, agua y glucosa.
4.2.5 Evaluación de los resultados
Para la medición de la precisión de los instrumentos de medida de glucosa en la sangre, propuestos en diferentes investigaciones, se recurre al uso del esquema Clarke o Error Grid-Analysis (EGA) propuesto en 1987 [61]. Este esquema califica los resultados obtenidos con distintos métodos de medición, respecto a las medidas obtenidas con un sistema de referencia patrón. Las regiones donde pueden estar los datos de las mediciones son: A, B, C, D ó E como se puede observar en la figura 6. La región A significa clínicamente aceptable, la B indica que la medición es buena, en la C los resultados inducen a la sobre-corrección que conduce a la hipo o híper-glicemia, en la D el sistema falla para detectar la hipo o híper-glicemia, y en la E el resultado es completamente erróneo.
En [62] se propone el esquema de evaluación Consensus Error Grid de la figura 7, en el que las regiones son suavemente separadas para evitar los saltos abruptos en los límites.
En [63] se describe un esquema Continuous Glucose Error Grid Analysis (CG-EGA) que permite evaluar no solamente la precisión en la medida en un punto específico, sino que también toma en cuenta el lapso de tiempo entre los cambios del nivel de glucosa en la sangre y los detectados por el instrumento. Otros autores han preferido la utilización del error cuadrático medio de predicción (RMSEP) que se define de acuerdo a la ecuación 1:
Donde yn es el valor de referencia, ŷn es el de predicción y N es el número total de muestras, como se explica en [52]. Existen otros métodos para la cuantificación del error de medida de glucosa, pero son poco reportados en la literatura.
5. EXPERIENCIAS CLÍNICAS
Debido a la complejidad en la medición no invasiva de glucosa, principalmente por las interferencias causadas por los componentes de la piel, se han propuesto diferentes partes del cuerpo para la realización de las mediciones in vivo. Las investigaciones más sobresalientes se presentan en la tabla 1.
De los primeros trabajos enfocados a evaluar las posibles partes del cuerpo en las que se puede medir glucosa, aplicando la espectroscopia con infrarrojo cercano, se encuentra el realizado y publicado en [64]. En este trabajo se analizaron la mejilla, el labio superior, el labio inferior, el tabique nasal, la lengua y las membranas entre los dedos pulgar e índice. En este estudio se concluye que debido a la reducida concentración de grasa en la lengua, en esta parte del cuerpo se pueden realizar mediciones con un nivel alto en la relación señal a ruido, contrario a las mediciones que se pueden obtener en la membrana entre los dedos, donde la cantidad de grasa es mayor.
Igualmente [65] presenta los resultados de unas pruebas de medición de glucosa mediante la transmisión de un haz infrarrojo cercano a través de la lengua, donde 5 personas con DMT1 participaron de la investigación. Se obtuvo un error de predicción estándar de 3.4 mmol/L (~61.26 mg/dL), aunque tal valor de error no es clínicamente aceptable.
En [66] se expone una de las primeras pruebas realizadas usando un haz de luz a través del dedo. Estas lograron tener un error estándar de predicción tan pequeño como 1.1 mmol/L (~19.82 mg/dL), y sugieren que las mejoras en el método se deben enfocar en reducir las variaciones en la línea base de las medidas que se presenta para cada paciente, en los distintos momentos en que fueron tomadas las muestras.
En [35, 36, 37] se presenta el sistema Pulse Glucometry, que aprovecha los cambios en el volumen de la sangre producidos por las pulsaciones cardiacas, para eliminar las interferencias producidas por otros factores que afectan la absorción de la radiación infrarroja cercana. En su investigación han modificado principalmente el método de calibración y de procesamiento de los datos registrados con el espectrofotómetro, logrando que en sus mejores resultados un 93.7% de sus predicciones quedaran en la región A, mientras que el restante 6.3% se registraron en la región B del EGA.
En [59], para validar el método de calibración propuesto, utilizaron la yema del dedo, donde obtuvieron un RMSEP de 9.4 mg/dL. En [58] se realizaron mediciones sobre la yema del dedo índice, aplicando la reflectancia difusa con seis longitudes de onda que se hallaban dentro del rango de 1500 - 1800 nm, con el fin de comparar los métodos que usan PLS y ANN. Los resultados, de acuerdo con el arreglo Clarke, indican que con PLS, 83.45% de las predicciones se situaron en la región A y un 16.55% en la B, y su RMSEP fue de 0.9773 mmol/L (~17.6 mg/dL), mientras que con ANN el 96.55% de las predicciones se ubicaron en la región A y un 3.45% en la B, con un RMSEP de 0.7249 mmol/L (~ 13.1 mg/dL).
Mediante las pruebas espectrales realizadas sobre la yema del dedo, para validar el método MHC reportado en [53], se consiguió un coeficiente de correlación de 0.91, al evaluar los resultados de las predicciones respecto al arreglo Clarke. En el ojo, además de los estudios presentados en [45, 67] donde los experimentos in vivo fueron realizados en conejos, en [68] se presenta el diseño de un modelo experimental para poder realizar las mediciones indirectas de glucosa, utilizando la espectroscopia de absorción en la cámara anterior del ojo humano. Se realizó una prueba in vivo que dejó un buen precedente para la mejora del método, aunque la desviación promedio de la concentración de glucosa medida fue equivalente a 21%.
De acuerdo con el diseño de medición de la intensidad de la onda reflejada, en [34] se expone la realización de pruebas sobre la mucosa oral, destacando el uso del infrarrojo entre 1111-1835 nm. En esta región del espectro se logró obtener información importante que permite el cálculo de la concentración de glucosa. Para la aplicación de esta propuesta hay que tener en cuenta que la saliva y los residuos de comida, son fuentes de interferencia y error, sin contar la dificultad para la reproducibilidad del método debido a variaciones en la zona de medida y la presión aplicada sobre esta. El error cuadrático medio de predicción se estimó en el rango de 45 - 55 mg/dL (~2.50 - 3.05 mmol/L).
En la piel del antebrazo, se realizaron pruebas usando una propuesta de espectroscopia con reflectancia difusa como lo indica [69]. Con este método lograron predecir los cambios en la concentración de glucosa, pero la medición de la cantidad de la misma no fue tan efectiva. En el EGA obtuvieron un 73.1% de sus predicciones en la zona A, 21.3% en la B y 7.4% en la D.
En [57] se exponen las pruebas realizadas utilizando tres regiones espectrales, logrando alto porcentaje de predicción. En la zona A, con la primer región espectral propuesta por MWPLSR se logró 80%, con la segunda región optimizada gracias al SCMWPLS se logró un 86%, y por último utilizando un rango espectral de 1212 a 1889 nm se obtuvo 80%. Adicionalmente, en promedio con las tres regiones un 8% de las predicciones quedaron en la zona B, mientras que un 9% en la zona D.
También en la piel del antebrazo se realizaron pruebas usando la espectroscopia Raman, según [70]. Su objetivo no se centró en el uso de la técnica o la característica de la onda empleada, sino en la aplicación de una corrección dinámica de concentración (DCC) que se basa en la transferencia de glucosa entre la sangre y los fluidos intersticiales, ya que es en estos últimos se realiza la medición usando radiación infrarroja. El DCC logró que el error cuadrático medio de validación cruzada de las pruebas en humanos, disminuyera un 15% respecto a los resultados obtenidos con PLS.
Con el método híbrido propuesto en [52] se realizaron las mediciones de ambos tipos de espectroscopia en la parte interna del antebrazo, donde se obtuvo un RMSEP de 21.96 mg/dL (~1.22 mmol/L). Esto indica una mejora respecto al rango de 25 a 46 mg/dL (~1.39 - 2.55 mmol/L) de RMSEP, obtenido en trabajos que usan una sola técnica y que fueron base de comparación para los autores.
6. CONCLUSIONES
Con los trabajos revisados por los autores, se puede asegurar que la cantidad de glucosa (concentración) presente, ya sea en el fluido intersticial o en el humor acuoso, produce cambios en las propiedades ópticas de dichas sustancias y/o los tejidos que los contienen. Sin embargo, hacer uso de esta condición para la medición del nivel de glucosa en la sangre, requiere de una buena precisión de los instrumentos a utilizar, y un alto rechazo a interferencias y ruido producido por las condiciones ambientales de la medida (tales como temperatura, luz externa, ruido ambiental), y por componentes del organismo con propiedades ópticas similares a las de la glucosa.
Respecto a la zona corporal más adecuada para aplicar la espectroscopia, se hace evidente que la elección depende de la facilidad en la toma de muestras, la repetitividad del procedimiento, y la necesidad de evitar tejidos con interferencias provocadas por las concentraciones de grasa, los huesos, la saliva o restos de comida (para la región oral). No existe una parte del cuerpo que cumpla de forma ideal con estas características, pero de acuerdo con los reportes de la literatura, es posible adecuar protocolos, tal que se aumente la inmunidad de la medida a dichas interferencias.
Algunos de los reportes de investigación revisados, no presentan información del protocolo aplicado para la toma de muestras y/o especificaciones técnicas en la aplicación de la espectroscopia. Información que puede ser relevante para concluir sobre el efecto de condiciones ambientales en la medida y que no fue reportada en algunos artículos corresponde a: la temperatura ambiente, las condiciones lumínicas del laboratorio, la potencia de la radiación emitida, las longitudes de onda utilizadas, el esquema de posición emisor-detector-muestra, especificaciones técnicas de los elementos ópticos utilizados, la longitud del camino óptico estimada según la zona corporal que se está utilizando.
Otro aspecto importante que no se reporta adecuadamente, es el método de evaluación utilizado para medir la efectividad de las propuestas realizadas. Esto hace que se dificulte la comparación de los métodos reportados. Resultará importante, establecer unos parámetros de medición de desempeño del método propuesto, que sean estándar con fines de comparación y evaluación. Se espera que en los trabajos posteriores, se enfoquen en el mejoramiento del protocolo para la toma de muestras espectrales y del desarrollo tecnológico de los elementos utilizados para la medición no invasiva del nivel glucosa usando NIR, tal que permitan que la técnica sea clínicamente aceptada.
7. AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a la Universidad Industrial de Santander y a Colciencias, por la oportunidad de desarrollar está investigación por medio del Programa Jóvenes Investigadores e Innovadores - Virginia Gutiérrez de Pineda.
8. REFERENCIAS
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