NRE | 苏黎世联邦理工学院等机构综述：可穿戴分子传感器未来——克服五大挑战，革新内分泌疾病管理

这篇综述的核心进展，是为整个领域绘制了一幅清晰的“挑战-机遇”地图。作者指出，未来的“进步”必须围绕以下五个方面展开：

 我们对血液生物标志物的理解已积累了数十年。但对于可穿戴设备更易获取的“非传统生物基质”——如组织间液（ISF）、汗液、泪液或呼吸气体——我们的认知才刚刚起步。血液中的激素浓度与组织间液中的“游离”激素浓度（真正起效的激素）并不相同，它们之间存在复杂的动态延迟和浓度差异。

未来的首要任务是开展基础生理学研究。我们必须建立这些新型体液中生物标志物的“黄金标准”和“正常数据库”。正如论文中下图所示，必须厘清血液与这些体液间的确切生理关联、时间延迟，并理解个体差异性。只有这样，我们从传感器上读到的数据才具有真正的临床意义。

该图清晰地展示了这一挑战的核心：a) 血液和组织间液的生理差异；b) 替代生物标志物（如呼吸丙酮 vs. 血液酮体）的有效性验证；c) 连续数据 vs. 单点数据的解读差异；d) 个体化差异

1. 生物传感器（用于液体）： 普遍存在“选择性”和“可逆性”的根本矛盾。高选择性（如抗体）往往意味着高亲和力，导致生物标志物“粘住”传感器而无法脱离，使其成为“一次性”设备，无法连续监测。
2. 化学传感器（用于气体）： 虽反应可逆，但“选择性”差，在呼吸这种包含上千种挥发性化合物的复杂气体中，极易受到干扰。

论文指出，技术突破点在于新材料和新策略。例如，使用**分子印迹聚合物（MIPs）或适体（Aptamers）**来模拟抗体的选择性，同时又保持可逆性（如图3b）；或通过开发新型纳米材料和涂层（如自清洁、抗生物污染涂层）来延长传感器在体内的稳定工作寿命。

连续监测产生了前所未有的高密度、高维度数据。这带来了一个巨大的统计陷阱：伪相关性。传统的机器学习模型很容易在海量数据中“发现”皮质醇水平与某项无关活动之间的虚假联系。

必须从“预测模型”转向更高级的“因果推断模型”（Causal Inference Models）。未来的算法不仅要“看”数据，还要“理解”数据。这要求算法能融合生理学专业知识，并纳入关键的“背景信息”（如饮食、压力、活动、用药等），从而区分出什么是真正的“因果关联”，什么是“巧合”。

 绝大多数可穿戴分子传感器都停留在“实验室概念验证”或“小型试点”阶段。它们在受控环境下的表现，与在患者日常生活中（即“真实世界”）的表现可能天差地别。

论文呼吁建立一个标准化的“多阶段验证路径”。如 图4b 所示，一项新技术必须从“受控临床实验室”走向“模拟家庭环境”，最终进入“社区家庭环境”进行大规模、长周期的随机对照试验（RCT）。只有通过这种方式证明其在真实世界中依然准确、可靠，并能带来优于现有标准的临床获益，它才具有真正的价值。

《可穿戴传感器从实验室走向真实世界的“多阶段孵化路径”》

该图（特别是b部分）直观地展示了新技术从实验室走向真实世界（社区家庭环境）所需经历的验证路径，以及在每个阶段需要考量的因素（如易用性、可扩展性、价值等）

即使一个传感器技术上完美、临床上有效，如果它是一个“孤立的解决方案”，它也注定会失败。目前绝大多数设备缺乏互操作性，无法与医院的电子病历（EHR）系统或临床工作流程相整合。

 解决方案在于“共同设计”（Co-design）。从研发第一天起，就必须让科学家、工程师、临床医生、患者、乃至监管和支付方共同参与。未来的可穿戴传感器必须是一个无缝整合的系统（如下图所示），它能安全地传输数据，自动融入临床路径，并能结合患者的背景信息，最终为医生提供清晰、可执行的诊疗建议，而不是一堆杂乱无章的原始数据。

该图是全文的“愿景图”，展示了一个理想的闭环系统：可穿戴设备（分子+物理传感器）采集数据，结合患者输入的“背景信息”，通过“知情机器学习”和“临床经验”共同分析，最终提供“诊断和治疗反馈”。

这篇文章以 CGM（连续血糖监测）的成功经验为镜鉴——CGM 同样花费了近四十年才从一个生化概念演变为临床标准。这提醒我们，通往可穿戴分子传感器的未来没有捷径。

Güntner 及其同事的这篇重磅综述，其最大的“进步”意义在于为整个行业提供了清醒的认知和明确的蓝图。它指出，下一代可穿戴传感器的革命，将不仅仅是单一的技术突破，而必须是跨越基础生理学、传感技术、智能算法、临床验证和系统整合这五大领域的协同进化。只有解决了这些根本性挑战，可穿戴分子传感器才能真正从“新奇玩意”转变为“核心诊疗工具”，在早期疾病检测、精准治疗监测和主动健康管理中扮演核心角色。