1067-OR：Novel twiist Automated Insulin Delivery（AID） System 用於胰島素治療之第 2 型糖尿病成人：多中心療效與安全性試驗

開場、講者與利益揭露

本場由 Carol J. Levy, MD, CDCES 代表 twiist-T2D Investigator Group 報告，主題為一項多中心臨床試驗：評估新型 twiist automated insulin delivery（AID）system 在接受胰島素治療之第 2 型糖尿病成人中的療效與安全性。講者在開場時以輕鬆語氣提到自己對公開演講與按錯投影片按鍵的緊張，但隨即進入研究內容。

利益揭露：Carol J. Levy 的機構曾接受 Abbott Diabetes、DexCom Inc、Insulet、MannKind、Novo Nordisk、Sequel、Tandem Diabetes 的研究支持；她也與 MannKind、Sequel、Tandem Diabetes 有顧問合約。Sequel Med Tech 提供 twiist-T2D study 的研究經費。

研究背景：第 2 型糖尿病胰島素使用者仍有大量未滿足需求

美國約有 2,700 萬名成人患有第 2 型糖尿病，其中約 25% 接受胰島素治療。即使近年 GLP-1 receptor agonists（GLP-1 RA）與 SGLT-2 inhibitors 已廣泛使用，許多接受胰島素治療的第 2 型糖尿病患者仍然無法達到建議的 glycemic goals，HbA1c 仍高於目標。

因此，automated insulin delivery systems（AID systems） 在第 2 型糖尿病族群中的角色越來越重要。其理論優勢是：在不增加 hypoglycemia 的前提下，改善 HbA1c 與 time in range（TIR）。這一點對第 2 型糖尿病尤其有意義，因為此族群人數龐大，治療場域常不只限於專科中心，且許多患者不熟悉 carb counting、pump therapy 或複雜的胰島素調整。

twiist AID system：DEKA pump、CGM 與源自 Tidepool Loop / DIY Loop 的可客製化演算法

本試驗所使用的 twiist AID system 包含三個主要元件：

• DEKA pump
• Freestyle Libre 3+ sensor
• twiist Loop algorithm

系統亦可搭配 Eversense 365 sensor；本研究主要以 Libre 3+ CGM 資料與 twiist 系統進行評估。

twiist pump 的特色包括可精準輸注胰島素，以及具有獨特的 occlusion detection system。講者特別強調，這套系統之所以與其他商業化 AID systems 不同，一個重要原因在於其 twiist Loop algorithm 是第一個以 FDA-cleared Tidepool Loop algorithm 為基礎的 AID 演算法，而 Tidepool Loop 又源自 DIY Loop community。這讓它在許多臨床醫師與使用者眼中具有特殊意義：它不是完全從傳統醫療器材開發流程單向設計而來，而是承接了 DIY closed-loop 社群的實際使用經驗與演算法邏輯。

這個演算法比目前多數商業化 AID 系統更高度可客製化。其 basal insulin automation 不是單純依據當下 glucose value，而是綜合考慮：

• glucose trends
• insulin activity
• carbohydrate effect
• user-defined settings

也就是說，系統會依據血糖趨勢、活性胰島素、碳水化合物影響，以及使用者與臨床團隊設定的參數，來調整 basal delivery。

twiist 設定範圍：高度可調，但也意味著臨床導入需要規則化流程

講者指出，twiist 的設定選項很多，不會要求聽眾記住所有細節，但這些設定正是此系統高度可客製化的核心。可調整項目包括 correction range、glucose safety limit、pre-meal range、workout range、basal rates、maximum bolus、insulin sensitivity 等。

具體設定範圍包括：correction range 87–180 mg/dL；glucose safety limit 67–110 mg/dL；pre-meal range 67–130 mg/dL；workout range 87–250 mg/dL；basal rates 0–30 units/hr，且 24 小時內最多可設定 48 個不同 basal rates；maximum bolus 1–25 units；insulin sensitivity 10–500 mg/dL/U。

此外，系統也提供其他功能，例如：

• insulin model
• temporary basal
• pump 上的 one-button bolus
• extended bolus
• dual bolus / combo bolus

這些功能在第 1 型糖尿病 pump / AID 使用者中較常見，但對許多第 2 型糖尿病胰島素使用者而言可能是新工具。因此，後續 Q&A 中也特別討論到：高度可客製化的演算法若要擴展至非內分泌專科場域，必須建立簡明、可教學、可複製的臨床調整規則。

試驗設計：13 週、單組、多中心，先收集 baseline CGM 再啟用 twiist

本研究為 13-week single-arm trial。在正式開始 twiist 使用前，先以受試者原本的 insulin delivery method 收集 baseline CGM data。也就是說，如果受試者原本使用 injections，run-in / baseline data collection 期間仍維持原本注射方式；若原本使用 pump without AID，也維持原本方式收集基準資料。

研究族群為美國多中心收案的第 2 型糖尿病成人。本試驗於 30 個美國臨床中心進行，原計畫納入 300 位開始使用 twiist 的受試者，實際完成主要分析的啟用人數為 307 人。

主要與次要 outcomes 如下：

• Primary outcome：baseline 至 13 週的 HbA1c change
• Secondary outcomes：CGM metrics、insulin use、weight、patient-reported outcomes（PROs）
• Safety outcomes：severe hypoglycemia、diabetic ketoacidosis（DKA）

正式擴大收案前，研究先進行 initial feasibility phase：前 32 位啟用 twiist 的受試者資料先由研究團隊與 safety monitoring 進行審視；確認安全性後，才進入後續主要收案階段。

研究完成速度很快。講者特別感謝各中心 PI 與研究團隊，指出大家投入非常多心力，收案速度「令人難以置信地快」。她也開玩笑說，中心分布中紐約站點最多，大家可以猜到她來自哪裡；Massachusetts 的同道可能會抗議，因為看起來數量接近打平。

參與中心涵蓋 University of Washington、International Diabetes Center Park Nicollet、University of Colorado、Mayo Clinic、Indiana University、University of Michigan、Henry Ford Health System、Oregon Health & Science University、Sansum Diabetes Research Institute、Scripps Whittier Diabetes Institute、Emory University、SUNY Upstate、Boston Medical Center、Joslin Diabetes Center、Massachusetts General Hospital、Icahn School of Medicine at Mount Sinai、Naomi Berrie Diabetes Center、University of Pennsylvania、Baltimore VA、University of North Carolina、University of Miami 等 30 個美國據點。

納入條件與收案目標：刻意納入多樣化、真實世界常見的第 2 型糖尿病胰島素使用者

研究納入條件設定相當寬鬆，以便反映第 2 型糖尿病胰島素治療族群的多樣性。受試者需為成人，且第 2 型糖尿病診斷至少 6 個月。胰島素治療型態可以很多元，包括：

• basal insulin only
• basal-bolus insulin therapy
• premixed insulin
• pump without AID，且使用至少 3 個月

非胰島素降糖藥或體重控制藥物允許併用，只要在 enrollment 前劑量穩定至少 1 個月，且試驗期間不更動劑量，除非有安全性考量。這點很重要，因為研究目的不是排除 GLP-1 RA / SGLT-2 inhibitor 使用者，而是評估在現代第 2 型糖尿病治療背景下，AID 是否仍能帶來額外 benefit。

此研究沒有設定 HbA1c 的絕對上限或下限。不過，為確保樣本具有代表性，研究在收案上設計了若干 minimum / maximum buckets。

主要 eligibility 與 recruitment goals 包括：年齡 ≥18 歲；第 2 型糖尿病診斷 ≥6 個月；使用 basal-only、basal-bolus、premixed insulin 或 non-AID pump ≥3 個月；非胰島素降糖或減重藥物可併用但需穩定 1 個月。收案下限目標包括：至少 30% 為少數族裔或少數種族；至少 10% 年齡 >65 歲；至少 25% 為 MDI users；至少 15% total daily insulin（TDI）>100 U/day，且至少 5% TDI >150 U/day；至少 25% 使用 fixed dosing 進行 meal bolus；至少 15% 為 basal-only regimen；至少 25% 使用 GLP-1 RA 或 SGLT-2 inhibitor，且至少 5% 同時使用兩者；至少 40% 不使用 carb counting；至少 15% BMI ≥30 kg/m²。收案上限則包括：HbA1c <8% 不超過 60%，HbA1c <7% 不超過 15%，basal-only regimen 不超過 25%。

這些條件反映研究者刻意納入：高胰島素需求者、老年者、少數族群、不做 carb counting 者、basal-only users、GLP-1 RA / SGLT-2 inhibitor 使用者與非使用者。也就是說，這不是僅限於高度熟悉科技、已經接近目標、會精準計算碳水的理想化 cohort。

研究流程與初始設定：由研究團隊依照 pre-study insulin regimen 與 CGM data 建立初始參數

研究流程從 baseline screening 開始，接著進行 Libre 3+ CGM data collection，之後受試者接受 pump training，啟用 twiist，並於 13 週回到現場完成 final visit。

研究期間安排了 onsite pump training，並於啟用後 2–3 天、7 天、3 週與 6 週進行 virtual visits，最後於 13 週進行 onsite final visit。

由於 twiist pump 有許多功能，初始設定主要由研究團隊完成，而不是期待受試者自行處理。研究團隊根據受試者 pre-study insulin delivery regimen 與 baseline CGM data，設定：

• basal rate
• insulin-to-carbohydrate ratio
• correction range
• pre-meal correction range
• workout range
• maximum basal rate
• maximum bolus rate
• insulin sensitivity factor
• glucose safety limit

correction range 的設定較有數學邏輯。它依據 baseline CGM mean glucose 來決定，range midpoint 會隨 baseline mean glucose 而不同：mean glucose 較低者 midpoint 較低，mean glucose 較高者 midpoint 較高。

具體而言，initial correction range 的 midpoint 從 110 mg/dL（baseline mean glucose <155 mg/dL）到 175 mg/dL（baseline mean glucose ≥230 mg/dL）不等；受試者也被隨機分配到 10 mg/dL 或 20 mg/dL 的 correction range width。3 週後，若無 safety concern，correction range 會下調以進一步 tightened glycemic control；最低可到 87–97 mg/dL。

講者強調，雖然這些設定看起來複雜，但研究團隊有規則可依循。這點也在 Q&A 中延伸成重要議題：未來若要將 AID 擴展到第 2 型糖尿病、尤其是非專科場域，需要把設定與調整規則簡化成類似 insulin dose titration 的實用流程。

受試者基線特徵：多元族群、長糖尿病病程、高 BMI、高胰島素需求

本研究納入的 cohort 具有高度多樣性，也相當符合臨床第 2 型糖尿病胰島素使用者的樣貌。

總樣本 N=307。平均年齡 58 歲，範圍 19–85 歲；女性 47%；平均糖尿病病程 19 年，範圍 1–51 年；54% 教育程度低於 bachelor’s degree；66% 年收入 <100,000 美元；50% 有 private insurance；平均 BMI 34 kg/m²。

種族與族裔方面，研究確實納入了相當比例的少數族群。

race：Black / African American 26%，White 65%，Other 9%；ethnicity：Hispanic 13%，Non-Hispanic 87%。部分變項的可用樣本數略低，例如 education N=294、income N=247、insurance N=295、race N=299、ethnicity N=306。

胰島素治療與合併用藥基線：多數為 basal-bolus，但 basal-only 與高胰島素需求者也不少

受試者在進入研究前使用不同型態的胰島素療法。講者指出，如預期，多數為 basal-bolus users，但也有 basal-only users、premix users 與 pump users。

pre-study insulin delivery method：basal-bolus 73%，basal only 24%，premixed insulin 2%，pump 0.6%。平均 total daily insulin dose 為 77 U/day，範圍 5–285 U/day；26% 受試者 TDI >100 U/day。

carbohydrate counting 在此族群中並不常見。這點對 AID 的臨床意義很大，因為許多第 2 型糖尿病患者不會像部分第 1 型糖尿病 pump users 那樣精確計算碳水。

meal bolus method 中使用 carb counting 的比例僅 11%。

CGM 使用比例則相當高。講者提到，她認為這部分也反映出 CGM 現在已核准並更常用於 basal-only insulin users。

pre-study CGM use 為 84%。

非胰島素降糖藥物使用也很普遍。

GLP-1 RA 使用者 56%；SGLT-2 inhibitor 使用者 37%；同時使用 GLP-1 RA 與 SGLT-2 inhibitor 者 23%。

研究完成度與系統使用時間：多數受試者完成 13 週，使用率高

研究完成度高。講者表示，使用 twiist 完成研究的人數超過預期目標。

307 位啟用 twiist 的受試者中，284 位納入 HbA1c 主要終點分析；講者口頭提及 286 位完成 twiist use，反映整體 completion rate 高。

過去在 AID 或 pump studies 中，臨床團隊常擔心系統使用是否會讓患者挫折、疲乏或中途停止。但本研究中，median time of use 在各族群中都高，即使在最低使用率 subgroup 也仍然相當可接受。這支持 twiist 在第 2 型糖尿病成人中具有可行性，不只是生理上有效，也能被實際使用。

Primary endpoint：HbA1c 顯著下降，達到 non-inferiority 與 superiority

主要終點為 baseline 至 13 週的 HbA1c change。整體結果顯示 HbA1c 顯著下降，且同時達到 non-inferiority 與 superiority。

HbA1c 由 baseline 8.1% 降至 13 週 7.4%，差異 -0.7%；95% CI -0.9% 至 -0.6%；non-inferiority 與 superiority 的 P 值皆 <0.001。

講者指出，結果符合臨床直覺：baseline HbA1c 越高者，下降幅度越大。最低 baseline HbA1c group 並沒有明顯改善，這也不令人意外，因為這些人本來就接近或低於目標；但後續 patient-reported outcomes 顯示，即使 glycemic improvement 不大，治療滿意度與睡眠品質仍可改善。

依 baseline HbA1c 分層，HbA1c <7.0% 的受試者 N=50；7.0–7.9% N=101；8.0–8.9% N=69；≥9.0% N=64。最高 baseline HbA1c 組的下降幅度最大，約由 10.3% 降至約 8.2%，下降約 2.1%。

HbA1c 次要終點：更多人達到 <7% 或 <7.5%，超過半數 HbA1c 改善 ≥0.5%

除了平均 HbA1c 下降，達標比例也明顯改善。

HbA1c <7.0% 的比例由 baseline 18% 上升至 13 週 30%；HbA1c <7.5% 的比例由 37% 上升至 57%。

對許多第 2 型糖尿病患者而言，尤其是病程長、胰島素需求高、合併共病或低血糖風險者，HbA1c <7.5% 在臨床上可能已是可接受或具意義的目標。因此，<7.5% 達標比例上升尤其值得注意。

54% 受試者的 HbA1c 自 baseline 改善至少 0.5%。

GLP-1 RA / SGLT-2 inhibitor 使用者與非使用者皆改善

講者特別指出，即使受試者使用或未使用其他 adjunctive therapies，HbA1c 都改善。這一點很重要，因為現代第 2 型糖尿病治療中，許多人已經使用 GLP-1 RA、SGLT-2 inhibitor 或 metformin；若 AID 只能在未使用這些藥物者有效，臨床意義會受限。但本研究顯示，AID 的 benefit 並不侷限於某一類藥物背景。

有趣的是，未使用 adjunctive therapy、或僅使用 metformin 的受試者 baseline HbA1c 較高，因此下降幅度也較大；但所有用藥 subgroup 皆有改善。

依非胰島素降糖藥物分組：未使用者 N=35，HbA1c 約 9.2% 降至 7.9%，變化 -1.4%；metformin only N=29，8.5% 降至 7.4%，變化 -1.0%；GLP-1 RA without SGLT-2 inhibitor N=97，7.7% 降至 7.2%，變化 -0.6%；SGLT-2 inhibitor without GLP-1 RA N=38，8.4% 降至 7.7%，變化 -0.7%；GLP-1 RA + SGLT-2 inhibitor N=66，7.7% 降至 7.3%，變化 -0.5%。

各種受試者特徵下 HbA1c 改善一致：年齡、性別、種族、BMI、病程、胰島素劑量、C-peptide 皆然

講者沒有逐項朗讀所有 subgroup，但強調「每個 group 都改善」，包括 sex、race、age、total daily insulin dose、BMI、C-peptide 等。這是本研究最令人振奮之處之一：benefit 不只集中在某個狹窄 subgroup。

subgroup analysis 顯示，HbA1c 改善在多數特徵下方向一致。年齡 <45 歲、45–<65 歲、≥65 歲分別約改善 -0.9%、-0.8%、-0.6%；女性與男性分別約 -0.8%、-0.7%；White non-Hispanic、Black non-Hispanic、Hispanic/Latino、Other 族群皆改善，約 -0.4% 至 -0.8%。

BMI <25、25–<30、≥30 kg/m² 皆改善；糖尿病病程 <10 年與 ≥10 年皆改善；baseline insulin regimen 中 basal-bolus、premix、basal-only 皆改善；baseline TDI <100 U/day 與 ≥100 U/day 皆改善；pre-study 有或沒有 carb counting 皆改善。

C-peptide 分層也顯示一致改善：包括 C-peptide <0.5、0.5–<1.0、1.0–<1.5、≥1.5 nmol/L；GAD antibodies negative 與 positive subgroup 亦皆有改善。這提示 twiist AID 的 glycemic benefit 不完全依賴單一胰島素分泌殘存狀態。

Time in Range：明顯增加，約等於每天多 3.8 小時在 70–180 mg/dL

接著講者轉向 CGM outcomes，並開玩笑說接下來大家可能會覺得無聊，因為「所有東西都變好了」。

Time in range 70–180 mg/dL 明顯增加。最低 baseline HbA1c、原本控制已很好的 subgroup 改善幅度較小，這符合預期；但其他族群都看到改善。

TIR 70–180 mg/dL 由 baseline 57% 增至 13 週 73%，差異 16 percentage points，95% CI 14%–18%，P<0.001。

這相當於每天多約 3.8 小時 處於目標血糖範圍。這是非常直觀且具臨床意義的改善：不只是 HbA1c 下降，而是日常生活中更多時間在安全、理想的 glycemic range。

Hyperglycemia 下降，hypoglycemia 未增加；第 2 型糖尿病族群低血糖風險背景不同

其他 CGM metrics 也改善。Hyperglycemia 明顯減少，包括 >180 mg/dL、>250 mg/dL、>300 mg/dL 的時間比例都下降。

time >180 mg/dL 由 42% 降至 27%；time >250 mg/dL 顯著下降（P<0.001）；time >300 mg/dL 由 4.9% 降至 1.3%，P<0.001。

Hypoglycemia 方面，time below 70 mg/dL 達到 superiority，time below 54 mg/dL 則達到 non-inferiority。講者補充，第 2 型糖尿病患者通常仍有較完整的 glucagon response，因此 severe hypoglycemia 風險本來就低於第 1 型糖尿病族群；但即使如此，AID 系統改善 hyperglycemia 時未造成低血糖增加，仍是關鍵安全性訊號。

整體 CGM-measured hypoglycemia 在 baseline 即低，使用 twiist 後仍維持低。

平均血糖：24 小時全日皆降低，且 TIR 改善在 24 小時內即快速出現

平均血糖在一整天 24 小時中皆較 baseline 下降。這不是只改善某個特定時段，也不是單純夜間或白天效果，而是全日曲線整體下移。

24 小時 mean glucose profile 顯示，follow-up 曲線在幾乎所有時段皆低於 baseline，代表 glycemic improvement 貫穿 overnight、清晨、白天餐後與晚間時段。

講者特別強調，如同許多 AID systems 的經驗，TIR 改善非常快速：受試者在啟用後 24 小時內 就達到更高的 sustained TIR，且這種改善在整個試驗期間持續。她形容這是一個很有趣、也令人振奮的試驗，因為效果出現很快，而且在第 2 型糖尿病社群中尤其具有臨床意義。

Total daily insulin 與體重：basal-bolus users 胰島素總量下降；basal-only users 總量未增加

Total daily insulin（TDI）結果相當有趣。原本使用 basal-bolus therapy 的受試者，在 twiist 使用後 TDI 下降。講者指出，這在第 1 型糖尿病中也曾見過：即使只是開始 open-loop pump system，有時胰島素劑量也會下降，可能因為輸注方式更規律、更生理化，且系統能更精準分配胰島素。

baseline basal-bolus users 的 TDI 由 91.5 U/day 降至 72.2 U/day；其中 basal 佔比由 52% 變為 74%。

原本為 basal-only regimen 的受試者，在 twiist 後雖然系統可加入 prandial insulin / bolus delivery，但總胰島素量並沒有上升。

baseline basal-only users 的 TDI 約由 36.9 U/day 變為 37.7 U/day，基本維持穩定；basal 佔比則由 100% 下降至約 80%，反映胰島素分配更偏向 basal + prandial 的生理模式。

體重方面，整體有輕度增加。講者預先回答了她預期聽眾會問的問題：平均體重增加約 1.2 kg；而在 GLP-1 RA 使用者中，體重增加較低，約 0.5 kg。

這提醒臨床上需要平衡 glycemic improvement、胰島素使用效率與體重變化。不過，若在 HbA1c 與 TIR 顯著改善的同時，體重僅小幅增加，且 GLP-1 RA 使用者增幅更低，整體仍可能具有良好的 risk-benefit profile。

Patient-reported outcomes：裝置滿意度與睡眠品質改善

患者回報結果（patient-reported outcomes, PROs）也顯示改善，特別是 insulin device satisfaction 與 sleep quality。

Insulin Device Satisfaction Survey 分數由 3.4 上升至 3.8，P<0.001；Sleep Quality Scale total score 由 5.7 上升至 6.2，P<0.001。

這點對臨床導入很重要。對許多第 2 型糖尿病患者而言，AID 不只是降低 HbA1c，也可能減少夜間血糖焦慮、改善睡眠、提升對胰島素治療工具的接受度。尤其在 baseline HbA1c 已較低者，即使 HbA1c 改善有限，生活品質與治療滿意度仍可能是有價值的 outcome。

Safety：嚴重不良事件少；1 例 DKA 發生於低 C-peptide、後續 GAD antibody 陽性者

安全性方面，serious adverse events 很少。講者指出，有 1 例 ketoacidosis，發生在一位 C-peptide 低的個案，後續也發現 GAD antibody positive。這提示該個案可能具有胰島素缺乏或 autoimmune diabetes 特徵，臨床上需特別留意。

嚴重低血糖事件未被凸顯為主要安全問題；DKA 1 例；其他 serious adverse events 共 14 件，均被列為與研究裝置無關。其他 SAE 包括 benign prostatic hypertrophy、palpitation、fall、prostate cancer、gender reassignment therapy、diabetic foot ulcer、nephrolithiasis / kidney stones、Bell’s palsy、pneumonia、myocardial infarction（2 件）、abscess、hypokalemia 等。

整體而言，研究沒有發現新的 safety concern。CGM-measured hypoglycemia 低且未增加，這對 AID 擴展至第 2 型糖尿病胰島素使用者尤其重要。

研究總結與臨床意義

這項 13 週、單組、多中心研究評估 twiist AID system 在 307 位第 2 型糖尿病成人中的 efficacy 與 safety。研究族群具有廣泛代表性，包括少數族群、GLP-1 RA / SGLT-2 inhibitor 使用者與非使用者、不同 baseline glycemia、有限 carb counting 經驗者、高胰島素需求者與 basal-only users。

主要結果顯示：

• HbA1c 顯著改善
• TIR 顯著增加
• hyperglycemia 明顯下降
• hypoglycemia 未增加
• TIR 增加約 3.8 小時/天
• PROs 顯示治療滿意度與睡眠品質改善
• basal-bolus users 的 TDI 顯著下降
• basal-only users 即使加入 prandial insulin delivery，TDI 仍維持穩定
• 未發現新的 safety concern

最大 glycemic improvement 出現在 baseline HbA1c 最高、TIR 最低的受試者。這群人也正是 vascular complications 風險最高、最需要改善血糖控制的族群。

研究也顯示，benefit 不侷限於是否使用 GLP-1 RA 或 SGLT-2 inhibitor；現代藥物治療背景下，AID 仍能帶來額外改善。這對臨床實務與保險給付討論都具有重要意義。

結論：高度可客製化 twiist Loop 可能成為第 2 型糖尿病 AID 的重要選項

本試驗證明，twiist AID system 可在接受胰島素治療的第 2 型糖尿病成人中顯著改善 glycemia。twiist 使用高度可客製化的 twiist Loop algorithm，並具備若干獨特功能；這些特點可能對患者與醫療提供者在選擇 AID system 時具有吸引力。

講者的核心結論是：對第 2 型糖尿病胰島素使用者而言，AID 不只是第 1 型糖尿病技術的延伸，而可能成為改善 HbA1c、TIR、治療滿意度與日常生活品質的重要工具。

Q&A 重點討論

1. Infusion set 使用困難與 Cleo set 問題

第一個問題來自 Hartford HealthCare endocrinology 的 Michelle Slavin，她同時也是一位第 1 型糖尿病患者。她詢問 twiist 使用的 infusion set，特別是 Cleo。她分享個人經驗：有時需要 2 到 6 次嘗試才能讓 infusion set 從 inserter 分離，使用上非常困難，因此她不太推薦給患者。她也追問 Cleo 何時會更換或改善，因為她認為雖然 Cleo 成本較低，但若 infusion set 不可靠，pump 就無法可靠輸注胰島素。

Carol Levy 先澄清，她不任職於 Sequel，因此無法回答公司產品時程或 infusion set 更換計畫，這部分需由公司人員說明。至於研究中 infusion set 使用情況，她指出這是一群第 2 型糖尿病患者，許多人原本完全不熟悉如何放置 infusion set，因此一開始確實需要較多手把手協助。不只是患者，連研究者也是第一次使用這種 infusion set，因此也需要熟悉流程。不過，隨著時間進展，患者與研究團隊大多能逐漸適應並建立使用技巧。

2. 高度可客製化演算法的可擴展性：非專科場域能否使用？

第二個問題來自 University of Toronto 的 Atlanta Halpern。她指出加拿大目前還沒有 Sequel / twiist，但有 Loop；雖然 twiist algorithm 與 Loop 不是完全相同世代，但兩者有相近背景。她關心的是 scalability：第 2 型糖尿病照護大多發生在 specialty clinics 之外，而 twiist 是一個設定很多的演算法。對於非內分泌科、非糖尿病科技專家的醫療提供者而言，這樣的系統是否容易調整？研究者在試驗中如何處理設定調整？相較於其他設定較簡單的 AID algorithms，這種高度可調系統要如何推廣？

Carol Levy 回答，這是一個很好的問題，也會是 AID 擴展至更多醫療提供者時必須面對的核心議題。對內分泌科醫師而言，這些設定相對熟悉；但若要擴展到不熟悉 AID 的 provider，就需要非常明確的 rules。研究中啟動時有特定 rules，而且這些規則可以設計得非常簡單，類似 insulin dose titration。

她也提到，這套系統的「美」在於：即使存在 meal challenges、exercise challenges 等複雜情境，許多受試者幾乎不需要做太多事情，血糖就改善了。這對第 2 型糖尿病社群特別令人興奮。

當被追問這些 rules 是否已發表時，Carol Levy 表示目前仍在處理中；正式資料尚未發表，但希望很快會發表。

3. Total daily dose 應理解為「處方劑量」還是實際使用劑量？

最後一個問題指出，ADA Standards of Care 已朝向將 AID 視為所有使用胰島素者的重要標準照護方向，而不應僅以第 1 型或第 2 型區分。提問者也提醒，研究中提到 total daily insulin dose decreased 時，可能更精確地說是 prescribed total daily dose，因為第 2 型糖尿病患者常不一定完全依照處方施打每一劑。

Carol Levy 表示完全同意。她指出，這反而讓結果更有意思：即使過去患者可能某些天會漏打或少打胰島素，使用 twiist 後仍以較少胰島素達到更好的 glycemic control，而且是以更生理化的方式達成。她承認實際用藥 adherence 的確可能變動，但整體資料仍非常有趣。

提問者進一步表示，對仍不願給付 AID 的保險公司而言，這些資料應該傳達一個清楚訊息：使用胰島素的人類，不論糖尿病類型，使用 AID 會更好。Carol Levy 以感謝作結。

Take-home Summary

• twiist AID system 是以 DEKA pump、Libre 3+ CGM 與源自 Tidepool Loop / DIY Loop 的高度可客製化演算法組成的新型 AID 系統。
• 在 307 位接受胰島素治療的第 2 型糖尿病成人中，13 週使用 twiist 可顯著改善 HbA1c 與 TIR。
• HbA1c 平均由 8.1% 降至 7.4%，TIR 由 57% 增至 73%，約等於每天多 3.8 小時在 70–180 mg/dL。
• 改善幅度最大者為 baseline HbA1c 最高、TIR 最低者，也就是血管併發症風險較高、最需要介入的族群。
• 效益在 GLP-1 RA / SGLT-2 inhibitor 使用者與非使用者、不同年齡、性別、種族、BMI、胰島素劑量、C-peptide 狀態中皆一致。
• basal-bolus users 的 total daily insulin 下降；basal-only users 即使加入更生理的 prandial insulin delivery，總胰島素量仍大致穩定。
• hypoglycemia 未增加，未發現新的 safety concern；僅 1 例 DKA，發生於低 C-peptide 且後續 GAD antibody positive 的個案。
• PROs 顯示 insulin device satisfaction 與 sleep quality 改善。
• 未來挑戰在於如何將高度可客製化的 AID algorithm 轉化為簡單、可教學、可擴展至非專科照護場域的 clinical adjustment rules。