Nature Communications | 韩国科学技术院团队开发智能皮肤贴片能“尝出”你的汗水，即时绘制健康图谱

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这款软性、可穿戴的“皮肤实验室”结合了微流体、纳米技术和人工智能，能够连续、无创地监测您身体的化学变化，为个性化医疗和运动科学开启了新的篇章。

想象一下，未来您的智能手表不仅能追踪您的心率和步数，还能即时告诉您身体的化学状态：您的乳酸阈值是否达到极限？午餐后您的代谢反应如何？这不再是科幻小说。韩国科学技术院（KAIST）的一组研究人员开发了一款全新的软性感测器贴片，它能像第二层皮肤一样贴合在您身上，通过分析汗水中的代谢物，以前所未有的精确度解读您身体的秘密。

这项发表在《自然通讯》上的突破性研究，展示了一款名为“全软性时序外皮流体纳米等离子体贴片”（CEP-SERS patch）的设备。它成功地克服了现有穿戴式感测器的关键障碍：大多数感测器依赖特定的酶或抗体来识别分子，这不仅限制了它们可以检测的物质种类，也降低了时间解析度。而这款新贴片则采用了完全不同的“无标记”（label-free）检测策略，为实现全面、动态的个人健康监测铺平了道路。

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创新之处：一个微型化的“时序实验室”

这款CEP-SERS贴片的核心是一个精巧的双层结构设计，紧密贴合皮肤，协同工作。

图1：CEP-SERS贴片概念图。这款贴片由一个用于汗液收集、储存和分析的“等离子体流体通道层”（PCL）和一个用于皮肤附着的“真皮接触层”（DCL）组成。其全软性的特点确保了与皮肤的紧密贴合，实现了对汗液的时序采样和无标记分析。

它的高明之处在于两大关键技术的整合：

时序微流体采样（Chrono-sampling）：贴片内部布满了由“毛细管爆破阀”（capillary bursting valves）控制的微米级通道和储存室。当汗水流过时，它会像火车依次驶入不同站台一样，按时间顺序自动填充一个个微小的腔室。这意味着贴片捕捉到的不是单一时间点的汗水快照，而是一段时间内连续变化的“代谢电影” 。研究人员通过巧妙的设计，使得每个腔室的容量仅为0.5微升，确保了高密度的采样间隔，能够捕捉到快速的代谢变化。

图2：时序采样与样本隔离。图(b)展示了彩色染料的顺序采样过程。图(e)则证明了利用“气穴屏障”技术，被收集的样本可以被有效隔离，在长达30小时内防止交叉污染。

无标记分子指纹识别（Label-free SERS）：“表面增强拉曼光谱”（SERS）技术是识别这些微量汗水中的多种化学物质的关键，它就像一个分子指纹扫描仪。贴片的每个微腔室底部都覆盖着一层由银（Ag）组成的“纳米岛”（nanoislands）。这些纳米结构能极大地增强分子的拉曼信号，使其独特的振动光谱（即“指纹”）能被轻易读取。

更重要的是，研究团队攻克了一个技术难关：如何在柔软、可伸缩的基板上制造出高性能的等离子体纳米结构。他们开发了一种创新的“低温固态脱湿”（low-temperature solid-state dewetting）技术，透过一层超薄的氟碳（fluorocarbon）涂层，成功在软性PDMS材料上“生长”出大面积、高密度的银纳米岛。这项制造上的突破，是实现这款全软性、高灵敏度贴片的关键。

人工智能的加持：从复杂信号到精准解读

然而，真实汗水中的SERS信号是混乱且重叠的。为了从这片“噪音”中精准地量化乳酸、尿酸和酪氨酸等关键代谢物，研究团队引入了机器学习。

他们使用包含41种不同浓度组合的1476个光谱数据，训练了一个自动编码器（autoencoder）模型。这个AI模型学会了如何从复杂的混合光谱中，准确地“解码”出每种目标分子的浓度。实验证明，该模型的预测值与真实浓度高度相关（例如，酪氨酸的预测准确度R²值高达0.89），即使在模拟生理变化的复杂化学背景下依然表现稳健。

图3：机器学习量化代谢物。图(d)、(e)、(f)分别展示了AI模型对尿酸、乳酸和酪氨酸的量化结果，其预测值与真实浓度高度吻合，R²值分别达到0.76、0.73和0.89。

实战检验：解读运动与饮食的代谢密码

为了验证这款贴片的实用性，研究团队对四名健康参与者进行了人体测试。参与者在两种不同情况下（禁食和摄入富含嘌呤的饮食后）进行了跑步机和登山机锻炼。

结果令人振奋：

捕捉运动反应：贴片成功地追踪到运动过程中汗液乳酸浓度的先升后降，这反映了从无氧代谢到身体代谢平衡的过程。
揭示饮食影响：与禁食状态相比，摄入富含嘌呤的饮食（如沙丁鱼）后，参与者汗液中的尿酸和酪氨酸浓度显著升高，这与嘌呤代谢和蛋白质消化直接相关。
高精度验证：贴片的检测结果与传统的商业荧光/比色法分析套件高度一致（尿酸和乳酸的R² 值分别高达0.96和0.86），证明了其量化能力的可靠性。

图4：人体汗液分析与代谢表型。图(g-i)展示了贴片对一名参与者在运动期间的代谢物进行的时序分析，其结果与商业分析套件（FMA）高度吻合。雷达图(m)则清晰地描绘了饮食如何改变个体的代谢“指纹”，展示了在个性化健康监测方面的巨大潜力。

未来展望

这项研究的真正意义在于它完美地整合了三大前沿领域：

软性穿戴设备、无标记光谱感测和人工智能。它不仅仅是又一个汗液感测器，而是向一个能够进行时序性、多维度、无标记代谢物分析的穿戴式平台迈出的一大步。

潜在应用是巨大的。对于运动员，它可以提供即时的生理回馈，用于优化训练强度和恢复策略。在个性化营养学领域，消费者将能够亲眼看到不同食物对自己身体的化学影响，从而制定更科学的饮食计划。在临床医学上，它有望用于非侵入性地监测痛风（与尿酸相关）、枫糖尿症等代谢性疾病，甚至透过发现新的生物标志物组合来辅助疾病的早期诊断。

当然，这项技术距离走进我们的日常生活还有一些挑战需要克服。

首先，目前数据的读取仍需依赖台式的拉曼光谱仪，未来的目标是将整个分析系统小型化，实现真正的实时读取。

其次，需要扩展AI模型的数据库，使其能够识别和量化更多种类的代谢物。

最后，还需在更大、更多样化的人群中进行长期测试，以验证其在真实世界中的稳定性和可靠性。

▼参考资料

[1] Jeon, J., Lee, S., Chae, S. et al. All-flexible chronoepifluidic nanoplasmonic patch for label-free metabolite profiling in sweat. Nat Commun 16, 8017 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-63510-2