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這個傳感器,讓無創血糖監測成為可能?

2021-10-26
來源:半導體行業觀察
關鍵詞: 傳感器 無創血糖

  汗液分析并不新鮮,汗液的動態化學成分激發了運動相關專家到慢性病專家去破譯其信號的。

  但在日常生活中將原始汗水實時轉化為有用信號并非易事。因為有時氣候條件不會產生足夠的汗水進行分析。有時,為了獲得足夠的汗水而進行的高強度活動會在體液中產生化學變化,而這些變化并不代表受試者的真實狀態。有時,一個人在身體上無法產生足夠的汗量來使用現有技術進行分析。

  這個問題在研究“正常”例行程序或因慢性疾病而變得不活躍的壓力反應時尤其具有挑戰性。皮質醇水平(Cortisol level )是衡量某人在特定時間所經歷的生理和認知壓力量的一項廣泛接受的原則,但很難在受控條件之外將該原則轉化為實踐。

  一個高度準確但舒適的傳感器,現在正在現實世界條件下對人體進行概念驗證試驗,它可能是成功解決這些障礙的系統的關鍵組成部分。

  這是一項由總部位于達拉斯的EnLiSense LLC和德克薩斯大學達拉斯分校開發的技術,以至于美國政府的生物醫學高級研究與開發機構(BARDA) 在 2021 年 7 月的創新亮點中將其列為特色。該團隊提供的產品貼片只有 120 平方毫米,可以檢測低至 1 至 3 微升的汗液量中的目標生物標志物。

  與 CGM 相同又不同

  Abbott Freestyle Libre和Dexcom G6等連續血糖監測 (CGM) 設備可能是最常見的實時微流體監測示例。EnLiSense 首席執行官兼聯合創始人Sriram Muthukumar將上述技術與他們的方案進行了比較,并解釋了 EnLiSense 的技術和營銷策略。

  他說,CGM 的工作原理是分析身體細胞周圍組織液的變化。他們不直接測量血糖。

  “他們使用微針穿透皮膚并利用毛細血管作用收集靜脈周圍的組織液,”Muthukumar 說。“所以如果血糖的值是x,那么組織液的值就會是y。我不關心絕對值,只要我能預測x的變化到y的變化趨勢就行。CGM 使用y的變化來判斷您是否處于綠色區域,例如在車道上行駛。您是否向右或向左轉向太遠,您是否進入低血糖或高血糖狀態?”

  他說,以SweatSenser為品牌的 EnLiSense 傳感器背后的前提是相同的。然而,CGM 通過一種稱為電流分析法(amperometry)的電化學過程將梯度測量為電流——其中溶液中的離子被電檢測。

  Muthukumar 說,這種安培計技巧適用于檢測葡萄糖。但是對于不帶電荷或帶最小電荷的物質,其中包括皮質醇,Muthukumar 說這種方法行不通。

  因此,EnLiSense 傳感器應用法拉第感應定律,利用電測量來推斷系統的化學特性,稱為電化學阻抗譜 (EIS)。EIS 可以使用兩種類型的傳感器 -法拉第傳感器,它在其電解質溶液中使用還原/氧化 (氧化還原) 試劑,或者非法拉第傳感器。EnliSense皮質醇傳感器使用非法拉第方法,因為它允許以非常小的體積檢測生物標志物水平的細微變化。

  該傳感器可以佩戴在類似手表的表帶或其他非侵入式設備上,還能夠一次容納多個目標的檢測條,并且沒有會引起不適的微針,例如 CGM。

  互補閉環研究

  休斯頓大學研究員Rose Faghih渴望獲得 EnLiSense 傳感器。Faghih 正在使用皮膚電導反應(SCR)進行壓力反應和控制實驗,SCR 是電特性的可測量結果,源自汗腺活動隨著壓力源的變化而變化。Faghih 正在研究可以推斷認知壓力水平并提供實時行為建議的閉環系統。例如,她說在智能家居環境中,閉環系統可以測量居民的壓力水平,并相應地改變燈光或音樂的水平以適應他們的心情。她說,擁有實時皮質醇傳感器數據來為 SCR 數據添加上下文對她的研究來說是一個福音。

  “我在攻讀博士學位期間專注于分析皮質醇數據,并且在這方面有很多經驗,”她說。“我使用過的所有皮質醇數據基本上都是每 10 分鐘采集一次血樣。我非常希望這些能夠商業化,或者通過合作獲得,這樣我就可以與這些研究人員合作并使用皮質醇來推斷有關大腦狀態的更多信息。”

  EnliSense 已經在 EnLiSense 聯合創始人 Shalini Prasad 的 UTD 實驗室的 10 名受試者的典型工作日場景中成功測試了皮質醇和葡萄糖的同步檢測。這兩種物質的相互作用可能會開啟肥胖癥的治療;Faghih 在皮質醇和瘦素的相互作用方面做了類似的工作。

  Muthukumar 說,現實世界的診斷將要求這些多標記功能,但隨著公司加強其市場戰略,與已經廣泛使用的 CGM 技術相比,它也可能提供一個重要的參考點。

  “FDA 小組將尋找一個謂詞,”他說。“該平臺可以做的不僅僅是葡萄糖,但葡萄糖測量讓我們可以做一個與雅培平臺的參考關聯。當我查看他們獲得 FDA 批準的文件時,這些數據是如此嘈雜。我非常有信心我可以問 FDA,‘如果你批準了它們,是什么阻止你批準我?”




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