基于锌镍电化学的自供电压敏传感器在帕金森病预警与运动波动监测中的创新应用

《Journal of Materials Chemistry A》：Self-powered pressure sensor based on zinc–nickel electrochemistry for warning and detection of Parkinson's disease

本研究针对电化学自供电压敏传感器在静态响应稳定性与微型化集成方面的技术瓶颈，开发了一种基于Zn-Ni电化学体系的柔性传感器。通过采用Ni2O3/甘油墨水丝网印刷激光诱导石墨烯阴极、锌箔阳极及优化浸泡法制备的KOH/PVA水凝胶电解质，成功实现了0.32 V kPa?1的灵敏度、95/80 ms的快速响应/恢复特性及>4500次循环稳定性。该传感器在帕金森病运动症状分级与"开关现象"预警中达到95%分类准确率，为个性化神经疾病管理提供了创新解决方案。

　　

基于电化学系统的自供电压敏传感器在连续健康监测领域展现巨大潜力，但始终受限于静态响应稳定性与微型化集成难题。研究人员成功开发出锌镍电化学自供能传感器，其创新性地采用丝网印刷技术将Ni₂O₃/甘油墨水沉积于激光诱导石墨烯基底构成阴极，搭配锌箔阳极，并通过优化浸泡法制备氢氧化钾/聚乙烯醇（KOH/PVA）水凝胶电解质。关键设计是在电极间加入带孔洞的聚二甲基硅氧烷（PDMS）缓冲层，使传感器获得0.32 V kPa^?1的灵敏度（3-6 kPa区间）、0-10 kPa的宽检测范围、95/80毫秒的快速响应/恢复能力，以及超过4500次循环后仅0.2 V电压衰减的卓越耐久性。

该器件同时展现出优异的生物相容性（细胞存活率>93%，溶血率<2%）和稳定功率输出（1.2 V cm^?2，150 mW）。凭借其卓越性能，该传感器不仅能对健身动作进行分类评估，还可精准识别呼吸模式与手势特征。尤为突出的是，研究团队基于注意力人工神经网络（Attention-ANN）算法构建了帕金森病（PD）预警系统，在疾病严重程度分级中达到95%准确率，并对突发性运动波动（"开关现象"）实现100%识别成功率。这项研究为可穿戴医疗设备提供了封闭式电化学传感新策略，在个性化帕金森病管理方面展现出重要临床价值。