Введение

Непрерывное мониторирование глюкозы (НМГ) представляет собой технологию, позволяющую в режиме реального времени отслеживать колебания уровня глюкозы в интерстициальной жидкости с высоким временным разрешением. Исторически НМГ было прерогативой пациентов с сахарным диабетом 1-го типа (СД1) и служило ключевым инструментом для достижения целевых показателей углеводного обмена, предотвращения острых осложнений и снижения риска поздних микро- и макрососудистых осложнений [1].

Тем не менее в последнее десятилетие наметилась отчетливая тенденция к выходу технологии за рамки традиционной диабетологии. Все больше людей без диагностированного диабета начинают использовать НМГ для других целей. Мотивация этой новой категории пользователей многогранна и включает:

• стремление к оптимизации общего метаболического здоровья и профилактике развития ранних нарушений углеводного обмена (РНУО) и СД 2-го типа (СД2);
• желание улучшить физическую и умственную работоспособность за счет управления энергетическим балансом;
• возможность использовать объективные данные для формирования и поддержания здоровых поведенческих паттернов в питании, при физической активности и во сне [2].

Этот феномен отражает общий тренд на «измерение себя» или «лайфлоггинг» (англ. quantified self) и рост спроса на персонализированные, превентивные подходы к здоровью.

Несмотря на растущий интерес, доказательная база, обосновывающая клиническую пользу, безопасность и экономическую эффективность широкого применения НМГ у людей без диабета, остается ограниченной. Отсутствуют универсальные консенсусные стандарты для интерпретации полученных данных и определения патологических отклонений в условиях нормогликемии. Кроме того, остается открытым вопрос о регуляторном статусе устройств НМГ, когда они позиционируются не как медицинские, а как устройства для поддержания здоровья (wellness devices).

Цель данного обзора – систематизировать современные представления о применении НМГ у людей без сахарного диабета, рассмотреть передовые методы контроля углеводного обмена, основанные на этой технологии, и оценить потенциальные клинические и немедицинские области ее использования, а также связанные с этим вызовы.

Передовые методы контроля углеводного обмена

Традиционные методы оценки углеводного обмена, такие как определение уровня глюкозы натощак, проведение перорального глюкозотолерантного теста (ПГТТ) и измерение гликированного гемоглобина (HbA1c), имеют ряд ограничений. Они позволяют оценить уровень глюкозы крови в моменте или дают усредненные показатели за 2–3 месяца, не отражая динамики гликемии в течение суток. Высокие постпрандиальные пики глюкозы, повышенная вариабельность гликемии – независимые факторы риска сердечно-сосудистых осложнений, которые могут оставаться незамеченными при нормальных значениях HbA1c и глюкозы натощак [3, 4].

НМГ преодолевает эти ограничения, предоставляя высокочастотный поток данных (каждые 1–5 мин) о концентрации глюкозы в интерстициальной жидкости в условиях свободной жизни. Ключевые метрики, извлекаемые из данных НМГ, включают следующие.

1. Время в целевом диапазоне (time in range, TIR): процент времени, в течение которого глюкоза находится в заданных границах. Для здоровых людей референсным считается диапазон 3,9–7,8 ммоль/л [5], однако для более тонкой оценки предлагается более строгий диапазон 3,9–5,6 ммоль/л [6].
2. Вариабельность гликемии (glycemic variability, GV): показатель колебаний уровня глюкозы, часто рассчитываемый как коэффициент вариации (CV) или средняя амплитуда гликемических колебаний. Низкая вариабельность гликемии ассоциируется с лучшим метаболическим здоровьем.
3. Гликемический профиль: визуализация суточных паттернов глюкозы, выявление постпрандиальных пиков, ночной гипогликемии и влияния различных факторов (еда, стресс, сон, физическая нагрузка).

Современные системы НМГ (например, Dexcom G6, Abbott Freestyle Libre) являются высокоточными, калибруются на производстве и могут использоваться до 14 дней. Они интегрируются со смартфонами, что позволяет пользователю видеть данные в реальном времени, получать предупреждения о выходах за установленные границы и анализировать долгосрочные тренды. Параллельно развиваются неинвазивные и минимально инвазивные технологии мониторинга (оптические датчики в часах), которые в будущем могут сделать контроль глюкозы еще более доступным [2].

Новый качественный скачок связан с применением методов искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа больших массивов данных НМГ в сочетании с другой информацией (микробиом, антропометрия, диетологические дневники). Это позволяет создавать предиктивные модели индивидуального гликемического ответа на пищу и выявлять специфические «глюкотипы» – устойчивые паттерны реакции глюкозы, которые могут предсказывать риск развития метаболических нарушений [7].

Непрерывное мониторирование глюкозы у людей без диабета

Определение нормативных показателей НМГ для здоровой популяции является фундаментом для интерпретации данных. В крупном многоцентровом проспективном исследовании V. N. Shah и соавт. (2019) с участием 153 здоровых людей в возрасте от 7 до 80 лет, использующих систему Dexcom G6, установлены следующие референсные значения [5]:

• средняя глюкоза: 5,5±0,4 ммоль/л;
• время в диапазоне 3,9–7,8 ммоль/л (TIRADA): ме­диана 96% (IQR 93–98%);
• время выше 7,8 ммоль/л: медиана 2,1% (~30 мин/день);
• время ниже 3,9 ммоль/л: медиана 1,1% (~15 мин/день);
• коэффициент вариабельности (CV): 17±3%.

Важно отметить, что у людей старше 60 лет средний уровень глюкозы был статистически значимо выше (5,8 ммоль/л), а TIRADA – ниже (93%) [5]. В исследовании PREDICT с участием более 4000 человек без диабета было показано, что средний CV составляет около 15%, а TIRADA – около 96% [6]. Однако авторы указывают, что стандартный диапазон ADA (3,9- 7,8 ммоль/л) обладает низкой дискриминативной способностью у здоровых людей, так как большинство из них проводят в нем почти все время. В качестве более чувствительного маркера они предлагают использовать строгий диапазон 3,9–5,6 ммоль/л. Участники исследования проводили в этом диапазоне в среднем 75% времени, и именно этот показатель, а не TIRADA, достоверно коррелировал с маркерами инсулино­резистентности (HOMA-IR) и 10-летним риском атеро­склеротических сердечно-сосудистых заболеваний (ASCVD) [6].

Перспективы использования НМГ в клинической практике у пациентов без диабета

В работе D. C. Klonoff и соавт. определяется 4 основных домена применения НМГ у людей без диабета [2].

Метаболические заболевания и состояния риска

Предиабет: НМГ может выявить ранние нарушения постпрандиального метаболизма глюкозы и повышенную вариабельность гликемии, которые предшествуют изменениям HbA1c и глюкозы натощак (рис. 1) [8, 9]. Это создает возможность для предупреждения развития данного состояния путем коррекции питания и образа жизни.

Гестационный диабет: изучается роль НМГ в прогнозировании и мониторинге гестационного диабета. Так, было показано, что определенные паттерны гликемии, выявленные с помощью НМГ, могут ассоциироваться с неблагоприятными исходами беременности даже у женщин с нормальными результатами стандартного перорального глюкозотолерантного теста [10]. Применение НМГ позволяет выявлять кратковременные и постпрандиальные пики глюкозы, которые часто остаются незамеченными при рутинном самоконтроле, но могут влиять на развитие плода [2]. Это открывает возможности для более раннего и персонализированного вмешательства.

Преимущество технологии также заключается в получении объективной картины влияния разных типов пищи и распорядка дня на гликемический профиль, что помогает в составлении индивидуальных рекомендаций по питанию [2, 10].

Ожирение и метаболический синдром: НМГ используется как инструмент биологической обратной связи в программах снижения массы тела, помогая пациентам видеть непосредственное влияние состава и времени приема пищи на гликемию, что мотивирует к выбору более здоровых продуктов [2, 11].

Неалкогольная жировая болезнь печени (НАЖБП): исследования, основанные на данных НМГ, показывают, что такие паттерны, как повышенные постпрандиальная гликемия и вариабельность гликемии, независимо связаны с увеличенным риском развития и прогрессирования НАЖБП [6]. Это связано с тем, что хронические колебания уровня глюкозы и инсулина усугубляют инсулинорезистентность и стимулируют de novo липогенез в гепатоцитах, а это является ключевым патогенетическим механизмом НАЖБП [6]. Таким образом, интермиттирующее использование НМГ для выявления специфических дисгликемических профилей может стать ценным инструментом для ранней стратификации риска НАЖБП и инициации превентивных вмешательств у пациентов с метаболическими нарушениями [6].

Неметаболические заболевания

Хотя данные ограничены, НМГ может быть полезен в ситуациях, где важен контроль гликемии, но первичная патология не связана непосредственно с сахарным диабетом, как то:

• управление парентеральным питанием;
• контроль стероид-индуцированной гипергликемии у онкологических пациентов;
• мониторинг неонатальной гипогликемии;
• исследование взаимосвязи колебаний глюкозы и мочевой кислоты при подагре [2].

НМГ для здоровья и коррекции образа жизни. Это одна из наиболее быстрорастущих областей, поддерживаемая многочисленными стартапами и коммерческими программами (Levels, Nutrisense, January AI, Signos) [2]. Основная концепция заключается в использовании НМГ как инструмента для повышения осознанности и мотивации.

Персонализированное питание: данные НМГ показывают, что гликемический ответ на один и тот же продукт может сильно варьировать у разных людей [7]. Это подчеркивает неэффективность универсальных диет и поддерживает подход к персонализированным рекомендациям по питанию.

Биологическая обратная связь: наблюдение в реальном времени за скачком глюкозы после употребления определенной пищи может привести к устойчивому изменению пищевых привычек [11]. Исследования показывают, что участники, использующие НМГ, часто начинают выбирать продукты, вызывающие более мягкий гликемический ответ [2].

Влияние образа жизни: данные НМГ позволяют оценить влияние не только диеты, но и таких факторов, как:

• физическая активность: тренировки аэробные и на сопротивление снижают уровень глюкозы ночью у людей с нормальной толерантностью к физической нагрузке [12];
• сон: исследования с использованием НМГ показывают, что качество сна является значимым модифицируемым фактором гликемического контроля даже у людей без диабета. В крупной когорте CGMap¹ обнаружено, что нарушение дыхания во сне достоверно ассоциировано с повышением расчетного уровня гликированного гемоглобина (eA1C) (r=-0,15, p < 10⁶), а индекс десатурации (ODI) положительно коррелирует с показателем вариабельности MODD (среднее различие между значениями глюкозы в одинаковое время суток (рис. 2) [13]. Параллельно в исследовании PREDICT было выявлено, что короткая продолжительность сна ассоциирована с повышением среднего уровня интерстициальной глюкозы (rs=-0,09, p=0,02) и HbA1c (rs=-0,09, p=0,02), хотя значимой связи с временем в целевом диапазоне (TIR) обнаружено не было [6]. Это позволяет предположить, что поведенческие факторы в состоянии бодрствования могут частично компенсировать влияние недостатка сна на некоторые, но не все, гликемические параметры;
• стресс: показано, что даже легкое течение COVID-19 у здоровых людей приводит к увеличению времени выше диапазона 7,8 ммоль/л [14];
• хронобиология: более длинный ночной период голодания ассоциирован с более низкой вариабельностью гликемии [6].

НМГ в спорте высших достижений. Профессиональные спортсмены проявляют интерес к НМГ для оптимизации тренировок и предотвращения гипогликемии во время длительных нагрузок. Основными векторами исследований в этом случае являются следующие.

Оптимизация энергообеспечения: мониторинг глюкозы во время сверхдлинных дистанций (например, ультрамарафона) помогает индивидуализировать стратегию приема углеводов для поддержания стабильного уровня энергии [15].

Выявление скрытых нарушений: исследования среди субэлитных атлетов выявили, что у значительной части из них регистрируется повышенное время нахождения глюкозы выше 7,8 ммоль/л или гипогликемии в условиях свободной жизни, о чем они могли не знать [2, 16].

Восстановление: контроль гликемии в период восстановления может быть важен для эффективного восполнения запасов гликогена.

В то же время доказательств того, что поддержание гликемии в некоем «сверхнормативном» узком диапазоне напрямую улучшает спортивные результаты, в настоящее время нет [2].

Основные риски, ограничения и регуляторные аспекты использования непрерывного мониторирования глюкозы у людей без сахарного диабета

Глобальное использование НМГ у здоровых людей сопряжено с рядом рисков и ограничений. Ключевой проблемой остается отсутствие консенсуса и стандартизированных руководств для определения патологических отклонений в данных НМГ у людей без диабета, а также алгоритмов действий при их выявлении [2]. Это создает почву для неверной интерпретации. Кроме того, постоянный доступ к данным может провоцировать психологический дистресс, тревожность и развитие невротического отношения к показателям глюкозы у некоторых пользователей.

Важно подчеркнуть, что нормальные показатели НМГ не являются исчерпывающим маркером общего метаболического здоровья и не должны подменять собой комплексное медицинское обследование, создавая у пользователей ложное чувство уверенности. С технической стороны точность систем НМГ, особенно в гипогликемическом диапазоне, обычно ниже, что требует осторожности при интерпретации низких значений [2].

В регуляторном аспекте ключевое различие заключается между медицинским применением и использованием для поддержания здорового образа жизни (wellness). Устройства НМГ, такие как Dexcom G6 и Abbott Freestyle Libre, имеют разрешение Управления по контролю качества пищевых продуктов, лекарственных препаратов и косметических средств США (FDA) как медицинские изделия рецептурного отпуска, и их официальные показания к применению ограничены контролем гликемии у пациентов с сахарным диабетом [2]. В связи с этим производители не имеют права рекламировать их для использования здоровыми людьми. Однако на практике доступ к этим системам вне медицинских показаний часто осуществляется путем «назначения вне инструкции» (off-label) врачами, сотрудничающими с коммерческими wellness-компаниями, или через прямые продажи потребителям в регионах с более мягким регулированием [2].

FDA разграничивает регулирование на основе заявляемых целей использования. Согласно политике для устройств низкого риска от 2019 г., продукты, предназначенные для общего поддержания здоровья или улучшения образа жизни (например, для мотивации к здоровому питанию), могут не подлежать строгому предпродажному регулированию, в отличие от устройств, проводящих диагностику, мониторинг или лечение заболеваний (например, предиабета) [17]. Эта дихотомия создает регуляторный вакуум, в котором функционируют многие потребительские программы.

В Европе, например, уже появились специализированные продукты, например Abbott Libre Sense Glucose Sport Biosensor, который имеет CE-маркировку как биосенсор для спортсменов и явно позиционируется как немедицинское устройство, что позволяет легально предлагать его для wellness-целей [2]. Параллельно развивается сегмент неинвазивных носимых устройств (например, в виде «умных часов»), которые, потенциально будучи отнесенными к категории устройств для поддержания здорового образа жизни, смогут упростить доступ к мониторингу глюкозы без медицинских предписаний [2, 18]. Таким образом, правовой статус НМГ для людей без диабета остается неоднородным и продолжает формироваться, завися от конкретных заявлений производителей и юрисдикции.

Заключение

Использование устройств непрерывного мониторирования глюкозы людьми без сахарного диабета перестает быть маргинальным трендом и становится областью активных научных и коммерческих изысканий. Накопленные данные свидетельствуют о том, что НМГ предоставляет уникальную, высокодетализированную информацию об индивидуальном метаболическом фенотипе, которая недоступна при использовании традиционных методов. Технология обладает значительным потенциалом в качестве инструмента для раннего выявления нарушений углеводного обмена, персонализации рекомендаций по питанию и образу жизни, а также для повышения мотивации и приверженности здоровым привычкам.

Ключевыми направлениями развития являются:

• проведение крупных рандомизированных контролируемых исследований для доказательства долгосрочной клинической пользы и экономической эффективности;
• разработка научно обоснованных стандартов интерпретации данных и образовательных программ для врачей и пользователей;
• интеграция данных НМГ с другими цифровыми биомаркерами в комплексные платформы управления здоровьем на основе искусственного интеллекта.

Внедрение НМГ в практику превентивной и персонализированной медицины требует взвешенного подхода, учитывающего как неоспоримые возможности, так и существующие риски и этические вопросы. Тем не менее эта технология открывает новые горизонты для перехода от реактивной медицины, ориентированной на болезнь, к проактивному управлению здоровьем на основе глубокого понимания индивидуальной физиологии.

¹CGMap – исследование, в котором анализированы данные НМГ у более чем 7000 человек без диабета в возрасте 40–70 лет с 2019 по 2022 г.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

Барсуков Илья Алексеевич (Ilya A. Barsukov)* – кандидат медицинских наук, главный специалист по направлению «Эндокринология», АО ГК «МЕДСИ»; старший научный сотрудник отделения терапевтической эндокринологии, ГБУЗ МО МОНИКИ им. М. Ф. Владимирского, Москва, Российская Федерация²
Е-mail: barsukov.ia@medsigroup.ru, palantirr@inbox.ru

Демина Анна Александровна (Anna A. Demina) – научный сотрудник отделения терапевтической эндокринологии, ГБУЗ МО МОНИКИ им. М. Ф. Владимирского, Москва, Российская Федерация
Е-mail: annagalitskova@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-7742-5782

²* Автор для корреспонденции

Литература

1. Danne T., Nimri R., Battelino T., et al. International consensus on use of continuous glucose monitoring. Diabetes Care. 2017; 40 (12): 1631–40. DOI: https://doi.org/10.2337/dc17-1600.
2. Klonoff D. C., Nguyen K. T., Xu N. Y., et al. Use of continuous glucose monitors by people without diabetes: an idea whose time has come? J Diabetes Sci Technol. 2023; 17 (6): 1686–97.
   DOI: https://doi.org/10.1177/19322968221110830.
3. Monnier L., Colette C., Owens D. R. Glycemic variability: the third component of the dysglycemia in diabetes. Is it important? How to measure it? J Diabetes Sci Technol. 2008; 2 (6): 1094–100.
   DOI: https://doi.org/10.1177/193229680800200618.
4. Lu J., Ma X., Zhou J., et al. Association of time in range, as assessed by continuous glucose monitoring, with diabetic retinopathy in type 2 diabetes. Diabetes Care. 2018; 41 (11): 2370–6.
   DOI: https://doi.org/10.2337/dc18-1131.
5. Shah V. N., DuBose S. N., Li Z., et al. Continuous glucose monitoring profiles in healthy nondiabetic participants: a multicenter prospective study. J Clin Endocrinol Metab. 2019; 104 (10): 4356–64.
   DOI: https://doi.org/10.1210/jc.201802763.
6. Bermingham K. M., Smith H. A., Gonzalez J. T., et al. Glycaemic variability, assessed with continuous glucose monitors, is associated with diet, lifestyle and health in people without diabetes. Res Sq. 2023; Oct 30.
   DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3469475/v1.
7. Zeevi D., Korem T., Zmora N., et al. Personalized nutrition by prediction of glycemic responses. Cell. 2015; 163 (5): 1079–94.
   DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.11.001.
8. Beck R. W., Connor C. G., Mullen D. M., et al. The Fallacy of average: how using HbA1c alone to assess glycemic control can be misleading. Diabetes Care. 2017; 40 (8): 994–9.
   DOI: https://doi.org/10.2337/dc17-0044.
9. Rizos E. C., Kanellopoulou A., Filis P., et al. Difference on glucose profile from continuous glucose monitoring in people with prediabetes vs normoglycemic individuals: a matched-pair analysis. J Diabetes Sci Technol. 2024; 18 (2): 414–22.
   DOI: https://doi.org/10.1177/19322968221123530.
10. Tartaglione L., di Stasio E., Sirico A., et al. Continuous glucose monitoring in women with normal OGTT in pregnancy. J Diabetes Res. 2021; 2021: 9987646.
    DOI: https://doi.org/10.1155/2021/9987646.
11. Liao Y., Basen-Engquist K. M., Urbauer D. L., et al. Using continuous glucose monitoring to motivate physical activity in overweight and obese adults: a pilot study. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2020; 29 (4): 761–8.
    DOI: https://doi.org/10.1158/10559965.EPI-19-0906.
12. DuBose S. N., Li Z., Sherr J. L., et al. Effect of exercise and meals on continuous glucose monitor data in healthy individuals without diabetes. J Diabetes Sci Technol. 2021; 15 (3): 593–9.
    DOI: https://doi.org/10.1177/1932296820905904.
13. Keshet A., Shilo S., Godneva A., et al. CGMap: characterizing continuous glucose monitor data in thousands of non-diabetic individuals. Cell Metab. 2023; 35: 758–69.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmet.2023.04.002.
14. Shen Y., Zhang L., Fan X., Zhou J. Glycemic fluctuations caused by COVID-19: results from continuous glucose monitoring. Obes Med. 2021; 22: 100328.
    DOI: https://doi.org/10.1016/j.obmed.2021.100328.
15. Ishihara K., Uchiyama N., Kizaki S., et al. Application of continuous glucose monitoring for assessment of individual carbohydrate requirement during ultramarathon race. Nutrients. 2020; 12 (4): 1121.
    DOI: https://doi.org/10.3390/nu12041121.
16. Thomas F., Pretty C. G., Desaive T., Chase J. G. Blood glucose levels of subelite athletes during 6 days of free living. J Diabetes Sci Technol. 2016; 10 (6): 1335–43.
    DOI: https://doi.org/10.1177/1932296816648344.
17. General Wellness: Policy for Low Risk Devices – Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff. Published 27.09.2019. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/general-wellness-policy-low-risk-devices (date of access December 08, 2025).
18. Holzer R., Bloch W., Brinkmann C. Continuous glucose monitoring in healthy adults – possible applications in health care, wellness, and sports. Sensors. 2022; 22 (5): 2030. DOI: https://doi.org/10.3390/s22052030.