複数の定義された生理学的ゾーンを有し、それぞれが異なるあらかじめ定義された制御チューニングを有する、multi-zoneモデル予測制御MPCアルゴリズムを含む、薬剤送達を制御するプロトコル。前記アルゴリズムが、a正常又は所望のゾーンからの大偏差に対する、相対的に保守的な制御作用、及びb前記正常又は所望のゾーン内に対する相対的積極的制御作用を提供する、請求項1に記載のプロトコル。図5に示すような論理スキームを含み、前記アルゴリズムが、下記のスケジュール:iG>=Gm1の場合R1>>Ra;iiG1は、送達の停止を生じさせる積極的作用を必要とする望ましくないゾーンであり、Q1>>>Q2、3、...、m;iii望ましいゾーン、Qが0;iv前記正常又は望ましいゾーンから大偏差Gm、Qm<Qm-1、しかし0ではない、及び<<Q1;に従った生理学的ゾーンG、及び、を提供し、>>は、少なくとも1桁大きいことを意味し、>>>は少なくとも2桁大きいことを意味する、請求項1に記載のプロトコル。図5に示すような論理スキームを含み、Q/Rが、4つの生理学的ゾーンに対してa、b、c及びdとして定義され、ia<b;iib/a>1×103;iiic=0;ならびにivd>>>a、b及びcである、請求項1に記載のプロトコル。図5に示すような論理スキームを含み、Q/Rが、4つの生理学的ゾーンに対してa、b、c及びdとして定義され、iaが2×10-4であり;iibが2であり;iiic=0;及びivdが2×1010である、請求項1に記載のプロトコル。前記生理学的ゾーンが血糖濃度ゾーンであり、前記薬剤がインスリンであり、前記アルゴリズムが、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、及びb正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用を提供する、請求項1に記載のプロトコル。前記生理学的ゾーンが、血糖濃度ゾーンであり、前記薬剤がインスリンであり、前記アルゴリズムが、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、b正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用、c正常血糖ゾーンに対する制御作用をしないこと、及びd低血糖ゾーンに対するインスリン送達の停止をもたらす制御作用を提供する、請求項1に記載のプロトコル。前記アルゴリズムが、下記のスケジュール請求項1に記載のプロトコル。請求項1に記載の前記プロトコルに対する取扱説明書によりエンコードされた、固定コンピュータで読み取り可能な媒体。入力接点、出力接点ならびに複数の定義された生理学的ゾーンを有し、それぞれが異なるあらかじめ定義された制御チューニングを有するmulti-zoneモデル予測制御MPCアルゴリズムを含み、前記アルゴリズムが前記入力接点において生理学的センサーからの入力シグナルを処理し、前記出力接点において薬剤注入器への出力シグナルを形成する、薬剤送達コントローラー。前記生理学的ゾーンが血糖濃度ゾーンであり、前記薬剤がインスリンであり、前記アルゴリズムが、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、及びb正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用を提供する、請求項10に記載のコントローラー。前記生理学的センサー及び前記薬剤注入器をさらに含む、請求項10に記載のコントローラー。糖センサーである前記生理学的センサー及びインスリン注入器である前記薬剤注入器をさらに含む、請求項11に記載のコントローラー。aセンサーによる生理学的計量を感知し、請求項10に記載のコントローラーの前記入力接点において結果として生じるシグナルを受けるステップ、b前記入力シグナルを処理して、前記出力シグナルを形成するステップ、c前記出力シグナルを前記出力接点から薬剤注入器に伝送するステップ、及びd前記薬剤を前記注入器から前記出力シグナルに従って送達するステップを含む、薬剤を送達する方法。a糖センサーにより血糖濃度を感知し、結果として生じたシグナルを、請求項11に記載のコントローラーの入力接点において受けるステップ、b前記入力シグナルを処理して、前記出力シグナルを形成するステップ、c前記出力シグナルを前記出力接点からインスリン注入器に伝送するステップ、及びdインスリンを前記注入器から前記出力シグナルに従って送達するステップを含む、インスリンを送達する方法。a対象に関する薬剤及び事象データを、時間値、薬剤値及び生理学的計量値を得るためのオープンループプロトコルを使用して得るステップ、b複数の生理学的ゾーンを生理学的計量値の関数として定義するステップ、及びcmulti-zone-モデル予測制御MPCアルゴリズムを有するコントローラーを含む自動薬剤ポンプをプログラムし、前記コントローラーが、対象から生理学的計量測定を得、前記生理学的計量と複数の生理学的ゾーンを比較し、前記MPCアルゴリズムに従って対象への前記薬剤の送達を起こすステップを含む、薬剤を送達する方法。a対象に関するインスリン及び食事データを、時間値、インスリン値及び糖値を得るためのオープンループプロトコルを使用して得るステップ、b複数の血糖ゾーンを、血糖濃度の関数として定義するステップ、及びcmulti-zone-モデル予測制御アルゴリズムを有するコントローラーを含む自動インスリンポンプをプログラムし、前記コントローラーが、血液から糖測定を得、糖値と複数の血糖ゾーンとを比較し、対象へのインスリンの送達を起こすステップを含む、インスリンを送達する方法。前記複数のゾーンが表1に示される、請求項17に記載の方法。a生理学的計量値を対象の血液から決定するステップ、b前記生理学的計量値を、前記生理学的計量の関数として定義された複数の定義された生理学的ゾーンと比較するステップ、及びc前記生理学的ゾーンを含むmulti-zone-モデル予測制御MPCアルゴリズムを有するコントローラーを含む薬剤ポンプを介して自動的に送達するステップを含む、薬剤を送達する方法。a糖値を対象の血液から決定するステップ、b糖値を、血糖濃度の関数として定義された複数の定義された血糖ゾーンと比較するステップ、及びc前記血糖ゾーンを含むmulti-zone-モデル予測制御アルゴリズムを有するコントローラーを含むインスリンポンプを介して、インスリン又はインスリンアナログを自動的に送達するステップを含む、インスリンを送達する方法。本明細書及び図面に関して、本明細書の上部に実質的に記載された発明。人工膵臓β細胞の設計における2つの課題は、使用者の介在を最小にし、糖標的を個人のライフスタイル及び快適さに適合させることである。本開示は、予測血糖濃度の関数である同調を組み込む制御アルゴリズムを適用することにより、糖を正常血糖範囲に調節するように図る制御アプローチとしての、インスリン及び食事の記憶によるマルチゾーンモデル予測制御Multi-Zone-MPCを提供する。人工インスリン及び食事の記憶を組み込まれたMulti-Zone-MPCのコントローラーは、食事情報があっても、又はなくても、所定のチューニング可能なゾーンに血糖を制御するように開発された。コントローラーは、平均モデルを使用し、集団の血糖濃度を調節する。平均モデルは、いくつかの対象から回収されたデータを使用する、新規なパラメトリック適合技術により得られる。コントローラーのチューニングは、予測血糖濃度の関数であることがあらかじめ定義される。Multi-Zone-MPCは、血糖の4つの領域への分布に基づき、MPCの重みに関する異なるチューニングを提供する。Multi-Zone-MPCは、低血糖、正常血糖、血糖上昇及び高血糖のゾーンを含む。これらの4つのゾーンを定義することにより、安全かつ有効な制御をもたらす、より上質な制御チューニングが提供される。コントローラーの予測は、10人の異なるコンピュータ内insilicoの成人対象の食事応答から回収されたデータを使用して開発された平均ARXモデルに基づく。設計上のゾーンの数は、コントローラーの構造に大きな変化なしに先験的に改変できることに留意すべきである。インスリン記憶を有するMulti-Zone-MPCは、人工膵臓に対する代替の制御戦略である。制御アプローチとして、Multi-Zone-MPCは、ポンプ活性の最小化及びより集中された制御努力により、標準的定値制御より優れている。Multi-Zone-MPCにおける4つの制御ゾーンの使用が、食後ピークを減少させ、同時に有効なインスリン投与によりいかなる低血糖も回避するより良い制御戦略であることの証明に成功し、したがって、有効かつ安全な糖調節をT1DMを有する個人に提供する。対象のアルゴリズム及びコントローラーは一般に応用可能であり、代替の薬剤及び生理学的介入、特に滴定可能な生理学的ゾーンに関係する薬剤及び介入を送達する。一態様において、次いで発明は、複数の定義された生理学的ゾーンを有し、それぞれが異なるあらかじめ定義された制御チューニングを有する、multi-zoneモデル予測制御MPCアルゴリズムを含む、薬剤送達を制御するプロトコルを提供する。特定の実施形態において、本アルゴリズムは、a正常又は所望のゾーンからの大偏差に対する、相対的に保守的な制御作用、及びb正常又は所望のゾーン内に対する相対的積極的制御作用を提供する。特定の実施形態において、本プロトコルは図5に示すような論理スキームを含み、Q/Rは、4つの生理学的ゾーンに対してa、b、c及びdとして定義され、ia<b;iib/a>1×103;iiic=0;及びivd>>>a、b及びcである。特定の実施形態において、本プロトコルは図5に示すような論理スキームを含み、Q/Rは、4つの生理学的ゾーンに対してa、b、c及びdとして定義され、iaが2×10-4であり;iibが2であり;iiic=0;及びivdが2×1010である。特定の実施形態において、生理学的ゾーンは、血糖濃度、麻痺、無痛覚、血圧、心拍、血液pH、体温又はインビボの薬剤濃度のゾーンである。例えば、自動血圧制御は、静脈内ニトロプルシドを使用して達成でき、心拍制御は静脈内ベーターブロッカー又はカルシウムチャネルブロッカーを使用して、pH制御は人工呼吸器調節を使用して、例えば心臓切開手術中の体温制御は加熱要素及び冷却要素などを使用して達成できる。したがって、薬剤に加えて、本プロトコルは、調節可能な生理学的介入、例えば換気、電気刺激、加熱などを送達するために使用できる。特定の実施形態において、薬剤は、ホルモン、血糖調節剤インスリン、グルカゴン又はアミリンなど、麻酔薬バルビツール酸誘導体、例えばアモバルビタールAmobarbital、メトヘキシタールMethohexital、チアミラールThiamylal及びチオペンタールThiopentalなど、ベンゾジアゼピン誘導体、例えばジアゼパムDiazepam、ロラゼパムLorazepam及びミダゾラムMidazolamなど、エトミデートEtomidate、ケタミンKetamineならびにプロポフォールPropofol、鎮痛剤例えば、アルフェンタニルAlfentanil、フェンタニルFentanyl、レミフェンタニルRemifentanil、スフェンタニルSufentanil、ブプレノルフィンBuprenorphine、ブトルファノールButorphanol、ジアモルフィンDiamorphine、ヒドロモルフォンHydromorphone、レボルファノールLevorphanol、メペリジンMeperidine、メタドンMethadone、モルヒネMorphine、ナルブフィンNalbuphine、オキシコドンOxycodone、オキシモルフォンOxymorphone及びペンタゾシンPentazocine、筋弛緩薬サクシニルコリンSuccinylcholine、デカメトニウムDecamethonium、ミバクリウムMivacurium、ラパクロニウムRapacuronium、アトラクリウムAtracurium、シサトラクリウムCisatracurium、ロクロニウムRocuronium、ベクロニウムVecuronium、アルクロニウムAlcuronium、ドキサクリウムDoxacurium、ガラミンGallamine、メトクリンMetocurine、パンクロニウムPancuronium、ピペクロニウムPipecuronium及びツボクラリンTubocurarineなど、化学療法薬例えば、アルキル化剤、代謝拮抗薬、アントラサイクリン、植物アルカロイド、トポイソメラーゼ阻害剤など又は降圧薬例えば、利尿薬、ACE阻害薬、アンギオテンシンII受容体アンタゴニスト、ベーターブロッカー、カルシウムチャネルブロッカー、レニン阻害薬及びグリセリルトリニトラートなどである。特定の実施形態において、生理学的ゾーンは血糖濃度ゾーンであり、薬剤はインスリンであり、本アルゴリズムは、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、及びb正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用を提供する。特定の実施形態において、生理学的ゾーンは、血糖濃度ゾーンであり、薬剤はインスリンであり、本アルゴリズムは、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、b正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用、c正常血糖ゾーンに対する制御作用をしないこと、及びd低血糖ゾーンに対するインスリン送達の停止をもたらす制御作用を提供する。別の態様において、本発明は、対象のプロトコルに対する取扱説明書によりエンコードされた、好ましくは固定コンピュータで読み取り可能な媒体を提供する。別の態様において、本発明は、入力接点、出力接点及び複数の定義された生理学的ゾーンを有し、それぞれが異なるあらかじめ定義された制御チューニングを有するmulti-zoneモデル予測制御MPCアルゴリズムを含む薬剤送達コントローラーを提供し、本アルゴリズムは入力接点において生理学的センサーからの入力シグナルを処理し、出力接点において薬剤注入器への出力シグナルを形成し、好ましくは、生理学的ゾーンは血糖濃度ゾーンであり、薬剤はインスリンであり、本アルゴリズムは、a上昇した高血糖ゾーンに対する相対的保守的制御作用、及びb正常又は正常に近い正常血糖ゾーンに対する相対的に積極的な制御作用を提供する。コントローラーは、生理学的センサー及び/又は薬剤注入器、例えば糖センサー及びインスリン注入器又はポンプをさらに含むことができる。別の態様において、本発明は、aセンサーによる生理学的計量を感知し、対象のコントローラーの入力接点において結果として生じるシグナルを受けるステップ、b入力シグナルを処理して、出力シグナルを形成するステップ、c出力シグナルを出力接点から薬剤注入器に伝送するステップ、及びd薬剤を注入器から出力シグナルに従って送達するステップを含む、薬剤を送達する方法を提供する。別の態様において、a糖センサーにより血糖濃度を感知し、結果として生じたシグナルを対象のコントローラーの入力接点において受けるステップ、b入力シグナルを処理して、出力シグナルを形成するステップ、c出力シグナルを出力接点からインスリン注入器に伝送するステップ、及びdインスリンを注入器から出力シグナルに従って送達するステップを含む、インスリンを送達する方法を提供する。別の態様において、本発明は、a対象に関する薬剤及び事象データを、時間値、薬剤値及び生理学的計量値を得るためのオープンループプロトコルを使用して得るステップ、b複数の生理学的ゾーンを生理学的計量値の関数として定義するステップ、及びcmulti-zone-モデル予測制御MPCアルゴリズムを有するコントローラーを含む自動薬剤ポンプをプログラムし、コントローラーが、対象から生理学的計量測定を得、生理学的計量と複数の生理学的ゾーンを比較し、MPCアルゴリズムに従って対象への薬剤の送達を起こすステップを含む薬剤を送達する方法を提供する。別の態様において、本発明は、a対象に関するインスリン及び食事データを、時間値、インスリン値及び糖値を得るためのオープンループプロトコルを使用して得るステップ、b複数の血糖ゾーンを、血糖濃度の関数として定義するステップ、及びcmulti-zone-モデル予測制御アルゴリズムを有するコントローラーを含む自動インスリンポンプをプログラムし、コントローラーが、血液から糖測定を得、糖値と複数の血糖ゾーンを比較し、対象にインスリンの送達を起こし、特に複数のゾーンが表1に示されるステップを含むインスリンを送達する方法を提供する。別の態様において、本発明は、a生理学的計量値を対象の血液から決定するステップ、b生理学的計量値を、生理学的計量の関数として定義された複数の定義された生理学的ゾーンと比較するステップ、及びc生理学的ゾーンを含むmulti-zone-モデル予測制御MPCアルゴリズムを有するコントローラーを含む薬剤ポンプを介して自動的に送達するステップを含む、薬剤を送達する方法を提供する。別の態様において、本発明は、a糖値を対象の血液から決定するステップ、b糖値を、血糖濃度の関数として定義された複数の定義された血糖ゾーンと比較するステップ、及びc血糖ゾーンを含むmulti-zone-モデル予測制御アルゴリズムを有するコントローラーを含むインスリンポンプを介して、インスリン又はインスリンアナログを自動的に送達するステップを含む、インスリンを送達する方法を提供する。別の態様において、本発明は、連続モニタリング及び対象への薬剤送達の方法を提供する。本方法は、対象に関する薬剤の血中レベルに関係する値を得るステップ、データを、伝達関数を使用してマッピングするステップ、複数の状況を含む線形差分モデルを作製するステップ、対象における薬剤又は生理学的作用物質の、複数の定義された値のゾーンを得るステップ、予測薬剤値に基づく薬剤の送達の次回の投与用量及び/又は時間を、線形差分モデル及び定義されたゾーンを使用して計算するステップ、計算された次回の投与に基づき薬剤又は生理学的作用物質を送達するステップを含む。列挙された薬剤は、薬剤代謝産物又は副産物又は誘導因子であってもよい。値は、薬剤の血中濃度又は生理学的計量又は症状例えば体温であってよい。一般的に、本発明は、本明細書及び図面に関して本明細書の上部に実質的に記載された実施形態ならびに特定の実施形態のすべての組み合わせ及び部分的組み合わせを、あたかもそれぞれが苦労して列挙されたように包含する。本発明の1つ又は複数の実施形態の詳細を、添付の図面及び下記の記載において説明する。本発明の他の特徴、目的及び有利性は、説明及び図面及び特許請求の範囲から明らかであると思われる。本明細書及び添付の特許請求の範囲において使用する場合、単数形a、and及びtheは、文脈において明確に他のことを指示していない限り、複数の指示対象を含む。したがって、例えば、装置adeviceに対する参照は、複数のこのような装置を含み、ポンプthepumpに対する参照は、1つ又は複数のポンプに対する参照を含むなどである。別途定義がない限り、本明細書において使用されるすべての技術用語及び科学用語は、本開示が属する分野の当業者に一般に理解されるものと同じ意味を有する。本明細書に記載されるものと類似又は同等の任意の方法及び試薬は、開示された方法及び組成物の実践に使用できるが、例示的方法及び材料を、ここに記載する。本明細書において述べられたすべての刊行物は、方法論の記載及び開示の目的で、その全体が引用により本明細書に組み込まれ、これらは刊行物に記載され、これらは本明細書の記載に関連して使用できる。本文の上部及び全体にわたって考察された刊行物は、本出願の出願日前のそれらの開示のためだけに提供される。本明細書中の内容はすべて、発明者らが先行開示によってそのような開示に先行する権利を与えられないことの承認とは解釈されない。糖及びインスリンレベルを制御する自動系の利点は、患者のケア及びコンプライアンスを改善するものである。したがって、有効な閉ループ装置は、このように3部分からなる:平均余命の増加、低血糖の減少及び有効な療法を投与することの負担削減。リアルタイム連続糖モニタリングCGMセンサー及び連続皮下インスリン注入CSIIポンプにおけるイノベーションは、歩行可能状態ambulatoryconditionsにおける使用に適切な閉ループ装置に必要な要素が、開発における制限因子として制御アルゴリズムを成熟させ、出発していることを意味する。CGMセンサー及びCSIIポンプは、それぞれ、糖測定及びインスリン送達のために皮下SC経路を使用する。他の経路、例えば静脈内及び腹腔内は、遅延時間の減少をもたらすが、挿入部位における感染のリスクの増加に関係する。インスリンのSC注入に関係する遅延時間は、制御アルゴリズムに対する障害である:炭水化物CHOから血液への糖の吸収は、同時にSC注射されたインスリンがBGを低下させ得るよりも速くBGを上昇させる。インスリン送達速度は、CSIIポンプの物理的制約及び臨床パラメーターにより駆動される安全制約によってもさらに制限される。大きな遅延時間及び制約を有する系に適切であることが公知のコントローラーフレームワークがモデル予測制御MPCである。これらのMPC履行のそれぞれの中核は、血糖に関する皮下インスリンの効果の動的モデルである。インスリン作用の基礎となる代謝プロセスは、ホルモンの複雑な相互作用を伴い、これがインスリン感受性の有意な変動につながる。インスリン吸収の変動性は、インスリンの作用の変動性より少ないが、生物膜及び炎症により影響を受け得る。腸の糖吸収は、食事の組成に高度に依存する。放射性同位元素を伴うトレーサー研究が、皮下インスリン及び腸の糖吸収を特徴付けるために報告されており、このようなモデルは、集団に固有の変動の代表であり得るが、個別の対象に対するこれらのモデルの適用は、高価な実験の反復を必要とするものなので、MPCアルゴリズムにおける使用に実践的ではない。駆動されたデータの使用、歩行可能な対象から回収されたデータのみに基づく経験的モデルは、個別化モデルの開発のためのより実践的な方法である。歩行可能な対象から得られたデータからモデルを開発する主な仮出願は、通常両方のモデル入力、SCインスリン及び経口CHOが同時に起こるものであり、これは、識別可能性の問題をもたらし、したがって、最良の経験的モデルは、物理的反直観的な特徴、例えば処理ゲインに対する不適当な兆候を有し得る。古典的なプロセス制御技術、例えばインパルス応答試験が、インスリンボーラス投与及び食事を3時間空けた臨床試験において実行され、ゲイン、時定数及び時間遅延を有する単純モデルは、糖-インスリン相互作用の重要な帯域幅挙動をキャプチャーできるという概念を支持する。ベーサル-ボーラスbasal-bolusインスリン治療又は強化インスリン治療は、1日複数回注射MDIとして、又はインスリンポンプSkyler、2005年を介して投与できる。さまざまなインスリンスケジュールが、インスリンの型及び作用の持続期間、患者の1日のスケジュールならびに他の病状に基づき、MDI療法に関して推奨されている。初回用量は体重に基づいて計算されベーサル及びボーラスの区分に分配される。しかし、インスリンの要求は1日の間を通して、及び日ごとに異なるので、この初期設定は低血糖をもたらすインスリンの過剰量投与又は高血糖をもたらす過少量投与を防止するために細かくチューニングされる必要があるSkyler、2005年。連続皮下インスリン注入CSIIを使用するインスリン療法は、1978年のその導入から一般的な実践になっているPickupら、1978年。CSIIは、即効性インスリンの連続投与及び食事時間における患者活性化ボーラス投与を可能にする。この特徴は、より生理学的インスリン投与を導入し、したがってMDIより優れた血糖制御を導入するDanneら、2008年。CSII治療は、患者の決定に依存し、準最適治療をもたらし得る事前評価されたベーサル療法に依存し、したがって、閉ループアルゴリズムは魅力的な選択肢になる。人工膵臓β細胞の開発は、約40年前に開始された。これらの装置は、連続糖測定を使用してインスリン投与を操作する、外部及び内部閉ループ系として説明でき、したがって、T1DMを有する人々の糖調節のための天賦の能力の喪失を補う。人工膵臓を作製するための最初の試みは、Albisserら1973年及びPfeifferら1974年によって、静脈血糖測定及び静脈内インスリン投与の両方を使用してなされた。Clemensら1982年は、Biostator登録商標Glucose-ControlledInsulin-InfusionSystemGCIISによるクランプアルゴリズムclampingalgorithmを使用し、動物及びヒトの両方において試験した。だいぶ後に、Steilら2004年は、インスリン投与に比例積分微分制御proportionalintegralderivativecontrolPIDを使用した。医師は、T1DMを有する患者との相互作用を通してゲインを計算しており、これらの臨床パラメーターは、内分泌学的実践におけるケアの基準である。補正因子CFは、1単位の即効性インスリンの投与によるBGの低下効果であり、インスリン炭水化物比ICRは1単位の即効性インスリンにより相殺される炭水化物の量である。これらのパラメーターを使用してインスリン投薬決定を導き、多くの場合、T1DMを有する人の生涯を通して改良される。この改良プロセスにより、得られたパラメーターは信頼できると考えられ、閉ループ制御アルゴリズムにおいて安全制約として含められるべきである。制約されたMPCは、二次計画問題のオンライン解を必要とすることができる。このオンライン最適化は、マルチパラメトリック計画法を介した単一セットの先験的最適化で置き換えられ、オンライン問題は、ルックアップテーブルから得られたアフィン関数の評価に要約される。この再定式化は、コンピュータの計算能力が低いことにより、又はコンピュータ計算の最小化により電池の寿命を延長させるために、又はチップのフットプリントの最小化のために、オンラインのコンピュータ計算が最小化されなければならない場合、いずれの用途においても価値がある。マルチパラメトリック計画法の古典的実行において、二次計画問題は、各時間ステップにおいてオンラインで解決されるが、問題のマルチパラメトリックな定式化を使用する場合、1つの最適化はオフラインで実施され、唯一オンラインのコンピュータ計算を必要とするものとしてルックアップテーブルから得られたアフィン関数の評価をもたらす。ループアップテーブル評価は、必要なオンライン計算が少なく、したがって、実行装置の電池の寿命の延長に寄与できる。モデル予測制御MPCは、明白なプロセスモデルを使用して、将来のプロセス応答を、将来の制御運動CMを操作することによって最適化するコンピュータ制御のアルゴリズムである。MPCのコンセプトは、1970年代初期に開発され、識別と制御identificationandcontrolIDCOM又はShellの技術者により動的マトリックス制御dynamicmatrixcontrolDMCと称された。MPCは、もともとは石油精製及び発電所において実行されたが、近頃は、航空宇宙科学、食品、自動車及び化学的応用を含む多種多様な適用範囲において見出され得る。MPCの人気の理由の中でもっとも重要なことは、その制約の取り扱い、非線形性のその適応及び固有の性能基準を定式化するその能力を含む。MPCは、予測範囲として知られるP将来プロセスインスタントfutureprocessinstants及びM将来CM、制御範囲を含む費用関数を用いて、個々の制御サイクルを最適化する。個々のサイクルにおいて、最適化はアップデートされたプロセスデータを使用して反復される。しかし、個々の最適化配列の最初のCMだけはプロセスに送られる。プロセスの入力及び出力の制約は、最適解が将来の制約の侵害を防止するように直接含まれる。さまざまなMPCアルゴリズムは、将来のプロセス応答を指定するために4つのアプローチ:固定設定点、ゾーン、基準軌道及び漏斗funnelに分類できる。将来プロセス応答のための固定設定点を使用することは、コントローラーが離調していない限り大きな入力調整につながり得る。ゾーン制御は、普通は穏やかな制約として定義される上限及び下限により定義されるゾーン内の、被制御変数CVを保つように設計される。いくつかのMPCアルゴリズムは、基準軌道と呼ばれる、CVに関する所望の応答経路を定義する。基準軌道は、普通は現在のCV状態から所望の設定点までの定義経路を表す。基準軌道制御は、CVが定義された設定点に近づいた時に定値制御に戻る。ロバスト多変数予測制御テクノロジーRobustMultivariablePredictiveControlTechnologyRMPCT、HoneywellInc.、1995年は、定義されたゾーン内のCVを保つように試みたが、CVがゾーンの外に出たとき、漏斗はCVをゾーン内に戻すように定義される。本開示は、血糖のゾーンを定義するルックアップテーブルを利用する。一実施形態において、ルックアップテーブルは2つのゾーンを含む例えば、低血糖ゾーン及び高血糖ゾーン。別の実施形態において、このテーブルは3つ又は4つのゾーンを含む。ゾーンは、血糖値により定義される表1下を参照されたい。他の実施形態において、対象の生理学的測定を使用して、炭水化物消費及びインスリン送達例えば皮下送達を使用してルックアップテーブルを定義する。ルックアップテーブルは、リスク制約、例えば、インスリンのオンボード測定などを考慮することができる。ひとたび測定のセットが作り出されたら、パラメーターを含むルックアップテーブルが定義される。ルックアップテーブルを作製する多数の異なるモデルを、以下に記載する。例示の目的で図面に示すように、本発明は、体から採取された非分析物濃度測定からのフィードバックに基づき、ユーザーの体内への液体注入速度を調節するための閉ループ注入系に具現化されている。特定の実施形態において、本開示は、体から採取された糖濃度測定からのフィードバックに基づき、ユーザーの体内へのインスリンの注入速度を調節するための制御系に具現化されている。この系は、糖及びインスリン測定ならびに予測のさまざまなモデルを使用する、ルックアップテーブルの開発に一部基づく。したがって、本開示の方法は、食品/糖/炭水化物の吸収及びインスリン送達に応答した身体系の測定ならびにインスリンのオンボード測定をまず行うことを含む。これらの測定は、その後、対象の代謝系に対してモデル化され、コントローラーは、インスリンならびに糖の測定及び容認された、又は計算された血糖ゾーン例えば、低血糖、高血糖などに対応する血糖の低閾値及び高閾値を定義するゾーンに関するルックアップテーブルを含むように最終的にプログラムされる。本開示の典型的なインスリン送達装置は、糖及び/又はインスリンを測定するセンサー系、コントローラーならびにインスリン送達系を含む。糖センサー系は、体内の血糖レベルを表すセンサーシグナルを発生し、センサーシグナルをコントローラーに提供する。コントローラーはセンサーシグナルを受け、インスリン送達系に伝達する命令を発生する。インスリン送達系は命令を受け、命令に応答してインスリンを体内に注入する。一般に糖センサー系は、糖センサー、センサーにパワーを提供し、センサーシグナルを発生するセンサーの電気部品、センサーシグナルをコントローラーに運ぶセンサーの情報伝達系及び電気部品及びセンサーの情報伝達系のためのセンサー系のハウジングを含む。通常、コントローラーは、コントローラーの電気部品及びセンサーシグナルに基づきインスリン送達系に対する命令を発生するためのソフトウェアならびにセンサーシグナルを受け、命令をインスリン送達系に運ぶためのコントローラーの情報伝達系を含む。一般に、インスリン送達系は注入装置及び体内にインスリンを注入するための注入チューブを含む。特定の実施形態において、注入装置は、命令に従って注入モーターを起動するための注入電気部品、コントローラーから命令を受けるための注入情報伝達系ならびに注入装置を保持するための注入装置のハウジングを含む。コントローラーは、注入装置のハウジングに収納され、注入情報伝達系は、コントローラーから注入装置へ命令を運ぶ電気トレース又はワイヤーである。代替の実施形態において、コントローラーはセンサー系のハウジングに収納され、センサー情報伝達系は、センサーシグナルをセンサーの電気部品からコントローラーの電気部品に運ぶ電気トレース又はワイヤーである。他の代替の実施形態において、コントローラーは、その独自のハウジングを有する又は追加の装置に含まれる。別の代替の実施形態において、コントローラーは注入装置及びセンサー系とともに、すべてが1つのハウジング内に位置する。さらに代替の実施形態において、センサー、コントローラー及び/又は注入情報伝達系は、ケーブル、ワイヤー、光ファイバー線、RF、IR又は超音波の送信機及び受信機などを、電気トレースの代わりに利用できる。下記の実施例は例示を意図するものであるが、本開示を限定するものではない。実施例は使用できる典型的なものであるが、当業者に公知の他の手順も代わりに使用できる。実施例近年において、モデル予測制御MPCは、人工膵臓制御アルゴリズムに対して有望な方向にあることが示されているParkerら、1996年。MPCは、ここ40年にわたって化学プロセス工業において使用されてきた、最適な制御アルゴリズムである。MPCは、明白なプロセスモデルを使用して、将来のプロセス応答を、将来の制御運動CMを操作することによって最適化する、コンピュータ制御のアルゴリズムに基づく。MPCのコンセプトは、1970年代初期に開発され、識別と制御identificationandcontrolIDCOMRichaletら、1976年又はShell社の技術者により動的マトリックス制御dynamicmatrixcontrolDMCCutlerandRamaker、1979年と称された。MPCは、もともとは石油精製及び発電所において実行されたが、近頃は、航空宇宙科学、食品、自動車及び化学的応用を含む多種多様な適用範囲において見出され得るQin及びBadgwell、2003年。MPCの人気の理由の1つは、その制約の取り扱い、非線形性のその適応及び固有の性能基準を定式化するその能力である。Grosmanら2010年に記載されたZone-MPCは、制御が血糖の変動に応答していない正常血糖のゾーン及び定値により制御される、このゾーンを取り囲む領域を含有する。Zone-MPCは、最適なオープンループ療法を超える有意な有利性を示し、制御運動の変動性の減少を示し、定値制御と比較して性能の喪失が最小であった。この研究において、本発明者らは、Multi-Zone-MPCに基づく人工膵臓β細胞を提示する。検討される制御アルゴリズムは、異なる制御チューニングにより調節される4つの血糖ゾーンに基づく。コントローラーは、平均患者ARXモデルによりもたらされる単一モデルに基づく。FDA承認UVa\Padova代謝シミュレーターKovatchevら、2009年を使用して、10人のコンピュータ内insilicoの成人対象の応答を、炭水化物の75gの単一食から得る。食事関連インスリンボーラス投与は、対象特有のインスリン炭水化物比に基づき、シミュレーターにより自動的に計算される。連続糖モニターCGMのデータを、8時間20分の間回収し、線形回帰Ljung、1999年による1のパートaの個別化された識別に使用する。1のパートb及びcは、すべての対象に関して一定に保たれる。この識別は、Grosman2010年に詳細に記載されている。下記の方程式は、一般的平均モデル構造を表す。平均モデルの最初の推測は、個々の患者に関する1のパートaの識別から個別に得られる、1の10のさまざまなベクトルθを平均することによって得られる。初期平均モデルの正確度を、図1aに例示し、一部の対象に関して限定された予測可能性を示す。次に、非線形最適化、2を実施し、8時間20分の間の平均モデルの予測及び個々の対象から回収した未処理のデータの間の残差平方和SSEを減少させる。ここで、PHは8時間20分の予測範囲である。最適化を、下記の制約のもとで実施する:1.安定性及びアンチエイリアス処理に関して、特性多項式のルート、z5-α1z4-α2z3-α3z2-α4z1-α5は、すべて単位円の右辺RHS内にある。ここで、α1-5は、1に記載のように糖のオートリグレッサーである。2.負のインスリンゲインの必要条件は、である。ここで、α1-5、β1-11は、1に記載のように、それぞれ糖及びインスリンのリグレッサーである。3.正の食事ゲインの必要条件は、である。ここで、α1-5、χ1-11は、1に記載のようにそれぞれ糖及び食事のリグレッサーである。4.インスリン及び食事において、逆応答なし。これは、すべてのβi≧0及びすべてのχi≦0を制約することにより達成される。最適化の結果を図1bに表し、10人の対象集団の一般挙動をキャプチャーするモデルを記載する。MPCは、予測範囲として知られるP将来プロセスインスタントfutureprocessinstants及びM将来CM、制御範囲を含む費用関数を用いて、個々の制御サンプルを最適化する。個々のサンプルにおいて、最適化はアップデートされたプロセスデータを使用して反復される。しかし、個々の最適化配列の最初のCMだけはプロセスにおいて実行される。プロセスの入力の制約は、最適解が将来の制約の侵害を防止するように含まれる。医療行為に導かれ、血糖濃度は、4つのゾーンに分割できる:ゾーン1、高血糖、BG>180mg/dL;ゾーン2、正常に近い血糖、140<BG<180mg/dL;ゾーン3、正常血糖、80<BG<140mg/dL及びゾーン4、差し迫った低血糖の危険、BG<80mg/dL。これらのゾーンは、下記の方程式により記載されるMulti-Zone-MPCに使用される費用関数に含まれる。表1.血糖濃度の関数としてのMulti-Zone-MPCの重みMulti-Zone-MPCとZone-MPCとの比較を、CHOの75gの1つの食事シナリオを8pmに与えられた後の、100人のコンピュータ内insilicoの成人対象について、FDA承認UVa/Padova代謝シミュレーターを使用して実施する。制御は、オープンループ応答の2時間後に可能である。Magniら2008年は、制御変動性グリッド分析CVGAを、対象の一群に対する閉ループ糖制御の質を測定するために導入した。それは、対象の一群において制御アルゴリズムにより引き起こされる、極端な糖の可動域を可視化する方法であり、個々の対象は、任意の所与の観察期間の間の1つのデータ点により表される。集団における糖制御の全体レベルの数値的評価は、CVGAの要約結果により得られる。図2は、Multi-Zone-MPC及びZone-MPCに関するCVGAを表す。図に示すように、Multi-Zone-MPCは、低血糖のリスクを有意に減少させ、同時に高血糖レベルを低下させる。図3は、すべての100UVa\Padova代謝シミュレーター対象についての被験シナリオに対する集団応答を表す。図に示すように、Multi-Zone-MPCは、Zone-MPCより性能が優れており、長期間、正常に近い糖範囲において重症な低血糖事象がない。表2.性能の要約のインデックス表2は、性能の多数の平均インデックスを要約している。はじめの2行は、それぞれ、低血糖及び高血糖のインデックスLBGI及びHBGIKovatchevら、2002年を表す。LBGI及びHBGIは、低血糖又は高血糖の測定が増加した場合に増加する、負ではない量である。これらのインデックス範囲は0から100の間であり、低い値は血糖調節がより良いことを示す。血糖濃度が80から180mg/dLの間である時間及び180mg/dLより高い時間の百分率を、それぞれ3行目及び4行目に示す。5行目は、少なくとも1回の低血糖事象を経験したコンピュータ内insilicoの対象の数を表す。Multi-Zone-MPCの取り組みの使用は、低血糖事象の数を7から1に減少させ、LBGIを0.5から0.1に減少させ、一方、HBGIの低下ならびに80及び180mg/dLの間の時間の血糖百分率の増加を導入したことを見ることができる。図4は、Multi-Zone-MPC及びZone-MPCに対する対象の応答の比較を示す。高血糖値を有意に減少させ、一方、低血糖から離れた糖レベルを保つ、Multi-Zone-MPCの有利性が見て分かる。CVGA結果図2及び集団結果図3は、Multi-Zone-MPCが、極値血糖値を、低血糖に達することなく高血糖を低下させるように動くことを示す。表2はまた、Multi-Zone-MPCが、低血糖事象の数を7から1に有意に減少させ、LBGIを0.5から0.1に減少させ、一方さらにより優れたHBGIの低下及び80から180mg/dLの間の時間の百分率の高さを明示することを強調した。これは、Multi-Zone-MPCが安全かつ、同時に有効であり得ることを示す。Multi-Zone-MPCを、FDA承認UVa/Padova代謝シミュレーターにおいて評価した。制御は、さまざまな対象のARXモデルに基づく非線形最適化及び初期推測を適用することによる新規なアプローチにおいて識別された、平均ARXモデルに基づいた。Multi-Zone-MPCは、先行する研究において提示されたZone-MPCを超える有意な有利性を示し、定値を用いるMPCより優れていることを示した。制御チューニングの4つのゾーンへの分類は、有効かつ安全な血糖調節を同時に可能にする。固定チューニングは集団のために使用されたので、個別化されたチューニングが結果をさらにより改善することが期待される。本発明の多くの実施形態を記載してきた。それにもかかわらず、さまざまな変更が、本発明の精神及び範囲から逸脱することなくなすことができることを理解されたい。したがって、他の実施形態も下記の特許請求の範囲内である。