Model Predictive Controller to Regulate Cortisol Levels in Individuals With Adrenal Insufficiency

📄 arXiv: 2607.08902v1 📥 PDF

作者: Renuka Joshi, Nayana Saha, Vittal Srinivasan, Stanislaw H. Zak, Cary N. Mariash

分类: q-bio.QM, eess.SY

发布日期: 2026-07-09

💡 一句话要点

提出模型预测控制器以调节肾上腺功能不全患者的皮质醇水平

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 模型预测控制 肾上腺功能不全 皮质醇替代疗法 内分泌系统 个性化医疗 虚拟助手

📋 核心要点

  1. 肾上腺功能不全患者的皮质醇水平调节存在挑战，现有的固定剂量替代疗法并不最优。
  2. 本文提出了一种模型预测控制器（MPC），用于优化皮质醇替代疗法，考虑了剂量约束。
  3. 模拟结果表明，MPC能够提供更优的皮质醇替代策略，相较于传统方法具有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文使用模型预测控制器（MPC）构建虚拟助手，帮助医生为肾上腺功能不全（AI）患者开具皮质醇替代疗法。AI是一种由于皮质醇浓度低而导致的内分泌失调，影响个体的压力调节、代谢和免疫反应。本文提出了一种新颖的HPA轴数学模型，考虑了内源性昼夜节律，模拟了原发性和继发性AI的两种情况。通过开放式回路皮质醇替代策略的模拟，验证了该模型的准确性，并提出了MPC以优化皮质醇替代策略，满足剂量约束，作为医生的虚拟助手。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决肾上腺功能不全患者皮质醇替代疗法的剂量优化问题。现有的固定剂量方法虽然有效，但未能充分考虑个体差异和动态变化，导致治疗效果不佳。

核心思路：论文提出的模型预测控制器（MPC）通过实时调整皮质醇剂量，结合个体生理特征和内源性昼夜节律，旨在实现更精确的治疗效果。MPC的设计允许在控制过程中严格遵循剂量约束，确保患者安全。

技术框架：整体架构包括HPA轴的数学模型、MPC控制器和虚拟助手模块。首先，构建HPA轴模型以模拟皮质醇的生理变化；其次，利用MPC算法优化剂量；最后，虚拟助手为医生提供实时建议。

关键创新：最重要的创新在于将内源性昼夜节律纳入HPA轴模型，并通过MPC实现动态剂量调整。这一方法与传统的固定剂量策略本质上不同，能够更好地适应患者的生理变化。

关键设计：在MPC设计中，关键参数包括皮质醇的最大和最小剂量限制，以及控制目标的损失函数。模型通过历史数据训练，确保在不同情况下都能有效运行。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用MPC优化的皮质醇替代策略在模拟原发性和继发性肾上腺功能不全时，相较于传统的固定剂量方法，能够显著提高治疗的准确性和有效性。具体性能数据尚未提供，但模拟结果显示出明显的改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括内分泌学、个性化医疗和智能健康管理。通过提供实时的治疗建议，MPC可以帮助医生更好地管理肾上腺功能不全患者的治疗方案，提升患者的生活质量和治疗效果。未来，该方法有望扩展到其他内分泌失调的管理中。

📄 摘要（原文）

A model predictive controller (MPC) is used to construct a virtual assistant to aid a physician in prescribing cortisol replacement therapy for patients with adrenal insufficiency (AI). AI, also known as hypocortisolism, is a condition that occurs due to a low concentration of cortisol. This hormonal imbalance significantly impacts the individual's ability to regulate stress, metabolism, and immune responses. Thus, it is essential to maintain cortisol levels within a healthy range. The production of cortisol is governed by the hypothalamus-pituitary-adrenal (HPA) axis, a part of the endocrine system. In this paper, a novel mathematical model of the HPA axis is proposed that incorporates the endogenous circadian rhythm. This model simulates two conditions of hypocortisolism: primary and secondary AI. Adrenal insufficiency cannot be cured, but it can be treated with cortisol replacement therapy. The standard practice is to prescribe a therapeutic dose of hydrocortisone (HC). To evaluate the accuracy of the proposed HPA axis model, an open-loop cortisol replacement strategy with a fixed dosage is used to simulate both primary and secondary AI. The simulation results show that, analytically, it is possible to arrive at a fixed working cortisol replacement strategy. However, this strategy, though effective, is not optimal. To obtain optimal cortisol replacement strategies, an MPC is proposed. An important feature of MPC is that constraints on allowable cortisol replacement dosages can be rigorously addressed. This controller can serve as a virtual assistant to physicians in prescribing daily cortisol replacement therapy.