La mesure continue du glucose est une composante obligatoire d’un système de pancréas artificiel réalisant une insulinothérapie en boucle fermée. Ce sont les données issues du capteur de glucose qui fournissent l’information de base pour que l’algorithme de contrôle calcule la quantité d’insuline que la pompe doit perfuser pour maintenir la glycémie à l’objectif, qu’il s’agisse d’un niveau glycémique-cible ou d’un intervalle de sécurité prédéfini. Le signal issu et reçu du capteur par l’algorithme de contrôle est donc d’une importance capitale, car il va déterminer la commande de perfusion d’insuline par la pompe. L’amélioration des composants structuraux et fonctionnels des capteurs de glucose au cours de la dernière décennie a permis des gains consistants en précision et en exactitude des capteurs couramment utilisés, c’est-à-dire enzymatiques et mis en place dans le tissu sous-cutané. Lors de leur connexion au sein d’un système en boucle fermée, les éléments-clés vont résider dans l’analyse et le traitement du signal du capteur afin de réduire le bruit de fond aléatoire, d’améliorer la calibration par rapport à la glycémie, et d’anticiper par la prédiction les variations glycémiques. L’identification d’évènements perturbateurs du signal revêt une importance croissante avec l’évolution vers l’utilisation de la boucle fermée en vie réelle. Deux de ces évènements nécessitent une attention particulière : l’interruption du signal, et les artéfacts de compression du capteur.

Continuous glucose monitoring is a mandatory component of an artificial pancreas performing closed-loop insulin therapy. Glucose sensor data provides the basic information for the computing by the control algorithm of the needed rate of insulin infusion from the pump in order to reach the objective, either a blood glucose level target, or a predefined safe glucose range. Hence, the emitted sensor signal that is received by the control algorithm is of utmost importance because it will drive the command of insulin delivery from the pump. The improvement of structural and functional components of glucose sensors during the last decade has allowed consistent gains in precision and accuracy of commonly used sensors, i.e. of enzymatic type and located in subcutaneous tissue. When these sensors are connected in a closed-loop system, the key-elements will be the analysis and the treatment of sensor signal in order to reduce variable noise, improve calibration against blood glucose and anticipate by prediction blood glucose variations. The identification of events that impair the signal becomes even more important with the evolution toward closed-loop use in free-life conditions. Two of them require a specific attention: signal interruption, and artifacts related to sensor compression.