新型腕带设备可以通过汗液诊断疾病，比你现在的智能手环炫酷多了

 目前市场上的智能手环，大多是收集用户的运动数据以及心跳、血压等数据，再以 APP 的形式进行直观展示，一定程度上满足了消费者对「好玩」和「炫酷」的追求。与市售产品不同的是，《Nature》杂志曾刊登过一篇文章，提到美国斯坦福大学和加州大学的科学家开发了一款可以诊断疾病的可穿戴智能设备，希望只通过对汗液的分析，实现对人体更加全面的生理监测和疾病诊断 [1]。

  电极阵列和无线柔性印刷电路板（FPCB）

  近，这几位科学家又在美国《国家科学院学报》上发表了新的研究成果。斯坦福大学生物化学和遗传学教授 Ronald Davis 和他的小伙伴们表示，嵌入了灵敏传感器和微处理器的新款腕带设备，能够准确诊断糖尿病、囊性纤维病等疾病。更有意思的是，新款设备是主动刺激汗腺产生检测所需的微量汗液，且不会产生任何不适感 [2]。 我们身体排出的汗液就像是一本包含了大量信息的图书，其中各种化学物质，如电解质、重金属和蛋白质的含量变化，可以揭示出人体内部正在发生的生理变化 [3]。比如汗液中的乙醇、葡萄糖与血液中的乙醇、葡萄糖含量密切相关，而汗液氯化物检测已经是囊性纤维病的标准诊断程序。

  汗液分析从来不是什么新概念，只不过目前需要先单独收集汗液，再送到实验室去利用各种仪器进行分析。所以，如果有一款智能手表，能够对人体汗液进行实时的数据采集和分析，那么就能实现分子水平上对用户健康状况的监测。这与诸如 Fibit、Misfit、Apple Watch 以及各种血糖仪等「智能医疗」设备将有着本质的区别和的优势！
  思路就是这么个思路，但真正实现起来就是一项复杂的工程。为了实现以非侵入式方法实时撷取人体汗液数据，研究团队开发了一个可穿戴的汗液采集和传感系统，特殊塑料材料做成的传感器做为与皮肤接触的接口，而软性电路板上的硅芯片则执行复杂的信号处理。   这里面有一个看似不起眼，却很重要的问题。想要对汗液进行分析，总得有「汗」吧。尤其是对于一些不爱运动的人来说，想要他们随时提供足够的汗液就有点难了。为此，研究团队设计了电化学增强型离子电渗接口，轻松克服了这一挑战。借助于微弱的电流将刺激性化合物（如毛果芸香碱）递送到汗腺，就能得到足量的汗水（其实也就 10μL 而已）[4]。并且实现了无线编程控制，以不同的排泄速率和时间间隔进行诱导出汗。刺激汗腺产生一次监测所需的足够汗水之后，感应电极将会立即在「现场」对采集的汗液成分进行分析，因此也就能记录下汗液中各种关键物质（例如葡萄糖，Na + 和 Cl -）的浓度实时变化情况。集成电路芯片在经过对信号的初步处理后，通过蓝牙将数据传输到智能手机，并上传至云服务器进行后的分析、诊断。

  这种一体化、自动化和可编程的平台，完全实现了对个人进行连续、无创和原位的监测，不仅避免了汗液样品的降解、蒸发和污染，而且具备多任务操作和可编程参数调整的功能。

  这还没有完。想要通过人体汗液进行健康解密，还要解决诸如「哪些物质才是关键标志物，其浓度变化意味着什么，以及怎样消除人与人之间的指标差异」等问题。怪不得美国加州大学伯克利分校电子工程暨信息科学教授 Ali Javey，将这个看起来是「硬件」的研究项目称为「人体大数据项目」[5]。

  当然，我们都好理解，如果一个人汗液中氯离子含量高，那么有可能患有囊性纤维病；而如果血糖含量特别高，可能就意味着有糖尿病。但想要通过这些数据达到准确诊断疾病的目的，就必须进一步验证汗液读数与疾病之间的相关性。为了证明这套设备的临床价值，研究团队进行了人类受试者的测试。

  在 6 名健康志愿者和 3 名囊性纤维病患者中进行的测试中，健康受试者的平均氯和钠浓度（基于 25 分钟的传感器读数）分别为 21.2 和 26.7mM，而囊性纤维病患者的平均氯和钠含量（基于 25 分钟的传感器读数）分别为 95.7 和 82.3mM。

  囊性纤维病患者和健康患者的诊断结果对比
  为了评估设备非侵入性葡萄糖监测的实用性，研究人员又对空腹和摄入葡萄糖的受试者进行了实时汗液葡萄糖含量测量，并与使用市售血糖计测量的血糖结果进行对比。结果表明，禁食 12 小时和口服葡萄糖 1 小时后，7 名受试人员的血糖和「汗糖」含量有 6 人均存在显著相关。

  此外，这款设备也能用来检测汗液的其他分子成分，比如钾离子和乳酸，用于其他病症的检测和诊断。研究人员表示，未来的工作将会增加温度、pH 值和汗量传感器的整合，并考虑到个体之间的差异，以校准汗液中各种标志物的测量值。

  当然，一两种疾病的诊断并不能代表这款设备的真正价值。研究人员正在开展大规模临床研究，以进一步弄清汗液成分读数与健康的相互关系。大规模的临床研究和大数据分析，将有助于建立汗液中各种成分测量值与个体生理状态之间的关系，从而为适用于一般人员的基于汗液的无创诊断方法铺平道路。

  目前的这款设备，可以通过 APP 交互界面、电子邮件、短消息服务对结果进行展示，通过云服务对数据进行进一步分析和挖掘。研究团队则希望未来能把这个设备整合进智能手表中，以方便用户使用，从而实现广泛的人口监测 [6]。

  「不仅能用于疾病诊断，还可以用于药物研发。」加州大学洛杉矶分校 Emaminejad 教授说 [7]，「想像一下，如果在临床药物调查中使用可穿戴的汗液传感器，我们就可以更方便地了解用药后的生理变化。」