迈向一种可获取、无创的微量营养素状况评估方法：现有技术的全面综述

《ACM Transactions on Computing for Healthcare》：Towards an Accessible, Noninvasive Micronutrient Status Assessment Method: A Comprehensive Review of Existing Techniques

本文系统综述了生物流体（汗液、唾液等）和生理学方法（心率变异性、睡眠监测等）在微量营养素失衡评估中的应用，指出当前技术存在临床相关性不足、缺乏多指标整合及侵入性强等问题，并提出未来需结合AI技术、开发多模态传感器及优化无创检测方法以提升临床实用性。

　　在人类健康与营养研究中，微量元素的平衡对身体功能至关重要，其失衡可能导致多种负面健康后果。尽管营养学文献普遍关注宏量营养素，但微量元素的失衡往往更为关键，需要更精确的调节。目前，微量元素状态通常通过复杂的分析方法进行评估，这些方法对患者和临床医生来说都较为繁琐。为了应对全球范围内微量元素失衡的负担，创新的评估方法必须具备可及性和非侵入性。本文综述了微量元素的基本信息，回顾了生物流体和生理分析在评估其状态方面的进展，并提出了未来推动该领域发展的可行机会。通过一种独特的临床视角，我们发现当前的技术研究在临床相关性、生物流体与生理方法之间的缺乏关联，以及高度侵入性和难以获取的解决方案方面存在局限。我们建议未来的创新应结合临床相关性、微量元素营养的整体性以及优先考虑可及性和非侵入性的系统，以最大化其对微量元素评估的影响。

微量元素对于人体的日常功能至关重要，只能通过饮食摄入，无法由身体自行合成或替代。其摄入量需精确控制，轻微的偏差可能导致缺乏或过量，均对健康产生显著影响。因此，微量元素失衡是一个独特且值得关注的问题。据估计，全球有20亿人存在微量元素缺乏，这是儿童死亡的主要原因之一。例如，贫血是微量元素缺乏的重要结果，影响着全球约37%的孕妇和40%的5岁以下儿童。世界卫生组织（WHO）将营养不良定义为营养素失衡，包括缺乏或过量的必需营养素。营养不良涵盖多个相互关联的因素：体重过重、肥胖、饮食相关非传染性疾病如贫血、心脏病和糖尿病，以及缺乏必需微量元素的营养不良。此外，微量元素缺乏在特定人群中的风险尤为突出，例如低收入家庭、儿童、孕妇和慢性病患者。微量元素需求在不同生命阶段变化，例如维生素A、铁和锌在儿童早期发育中尤为重要，而老年人则面临维生素D、B12和B6缺乏的高风险。微量元素缺乏很少单独发生，通常会同时出现多种缺乏。

在现有文献中，对微量元素过量的研究相对较少，通常仅限于上述高风险人群。然而，微量元素过量同样可能导致健康损害，尤其是当摄入量超过个体的上限时。例如，铁过量会增加婴幼儿和儿童的腹泻、败血症、脑膜炎和肠道炎症风险，而孕妇则可能面临妊娠糖尿病和类型2糖尿病的风险。维生素D过量在婴幼儿中也存在健康风险，钙过量在孕妇中可能引发问题，维生素A和碘在所有这些群体中均可能带来负面影响。因此，研究微量元素过量的潜在影响具有重要意义。此外，经常服用补充剂的个体，尤其是服用多种维生素的人，可能会面临微量元素毒性风险。因此，研究建议，评估微量元素过量时，应考虑其对健康的具体影响。

在微量元素评估方法中，一个理想的评估方法应具备可及性和非侵入性。可及性意味着该方法能为更多人提供服务，同时保持临床有效性。这可以通过降低成本、提高效率或增强移动性来实现。非侵入性则意味着该方法不需要采集生物流体样本，或者能以不打扰的方式采集样本。因此，非侵入性与可及性密切相关，因为侵入性方法（如需要抽血）对患者和临床医生来说都是一种负担。理想的可及且非侵入性方法可以定期评估微量元素状态，而无需患者或医生付出太多努力。为了保持有效的临床相关性评估，该方法必须在可及性和非侵入性与其对微量元素状态的敏感性和特异性之间取得平衡。由于营养不良影响着全球所有国家，因此需要一种可及且非侵入性的评估方法，以实现全球范围内的常规评估。这对于高脂肪、低营养的国家如美国，以及低收入和中等收入国家尤为重要。本文旨在考虑微量元素评估的临床和技术方面，并探索新的、可及且非侵入性方法的潜力。我们认为，这种跨学科的方法是找到最佳解决方案的关键。

本文后续部分将讨论基于生物流体和生理分析的微量元素状态评估方法。在本文语境中，生物流体分析指的是测量生物流体中微量元素生物标志物的含量，以推断个体的营养状态，而生理分析则关注与微量元素失衡相关的身体症状和信号。对于后者，我们将简要概述临床体格检查在营养评估中的应用，并描述相关光学传感技术的应用。现有的微量元素评估方法主要依赖于实验室测试和复杂的生物流体样本分析，如血液和尿液。然而，这些方法在实际应用中存在一定的局限性，例如需要专门的设备、耗时较长，且对某些微量元素的检测不够准确。

在临床实践中，微量元素状态的评估通常涉及生物流体的检测，如血液、尿液、唾液、汗水和眼泪。这些方法的优缺点各不相同，例如血液样本能够提供较为准确的微量元素状态信息，但采集过程较为侵入性；尿液样本则相对容易获取，但可能无法完全反映体内微量元素水平。此外，某些生物流体，如唾液和汗水，虽然采集过程较为简单，但其与血液中微量元素浓度的相关性仍存在争议。一些研究指出，汗水中的微量元素浓度与血液中的浓度之间存在显著相关性，但其他研究则认为这种相关性并不明确。因此，开发新的、可及且非侵入性的评估方法对于改善微量元素评估的准确性至关重要。

在生理评估方面，微量元素的失衡可能会引起一系列身体症状，如皮肤、眼睛、自主神经系统功能的变化等。这些症状可以为开发非侵入性评估方法提供线索。例如，某些微量元素缺乏可能影响自主神经系统的活动，进而影响心率变异性（HRV）和血压等生理指标。此外，微量元素缺乏还可能影响睡眠质量和营养状态。例如，锌、镁和维生素B9的水平与睡眠质量正相关，而维生素B12的缺乏可能与睡眠质量下降有关。然而，这些生理指标的评估仍然存在挑战，因为它们可能受到多种因素的影响，如环境变化、生理状态波动等。

在现有的微量元素评估方法中，实验室测试是最常用的，但其成本高、效率低，且需要专门的设备和专业知识。相比之下，一些基于生物流体的非侵入性方法，如唾液和汗水检测，可能更具可及性。然而，这些方法的准确性和可靠性仍需进一步验证。例如，一些研究指出，汗水中的微量元素浓度与血液中的浓度之间存在相关性，但这种相关性并不总是稳定或可预测。此外，汗水和唾液样本可能受到皮肤表面物质和环境因素的影响，从而影响其检测结果。因此，开发新的、可及且非侵入性的评估方法需要考虑多种因素，如样本的采集方式、分析方法的准确性以及数据的可重复性。

在技术研究中，一些创新的评估方法正在被探索，例如基于机器学习（ML）和人工智能（AI）的分析方法。这些方法可以通过分析生理数据或生物流体样本，提供更精确的微量元素状态评估。然而，这些方法仍然面临一些挑战，例如数据的可获取性、模型的泛化能力以及技术的可推广性。此外，AI和ML方法需要大量的高质量数据进行训练，这在某些人群中可能难以实现。因此，开发可及且非侵入性的微量元素评估方法需要综合考虑多种因素，包括样本的采集方式、分析方法的准确性以及技术的可推广性。

未来的研究应关注如何改进现有方法，使其更加可及、非侵入性和临床相关。这包括开发更高效的分析技术、提高设备的易用性以及增强数据的可获取性。例如，基于智能手机的评估方法可以提供更便捷的检测方式，而无需依赖实验室设备。此外，一些基于光学传感器的评估方法，如通过智能手机摄像头进行图像分析，可能提供更便捷的检测方式。然而，这些方法仍然需要进一步验证其准确性和可靠性，以确保其在临床实践中的应用价值。

在临床实践中，微量元素评估方法的开发和应用需要考虑到患者的个体差异和环境因素。例如，某些微量元素的缺乏可能与特定的疾病或生活方式相关，因此，评估方法应能够考虑到这些因素。此外，评估方法还应能够提供连续的、实时的监测，以便更好地了解微量元素状态的变化。例如，基于可穿戴设备的评估方法可以提供实时的生理数据，如心率变异性（HRV）、血压和睡眠质量等，这些数据可以用于推断微量元素状态。然而，这些方法仍然需要进一步优化，以提高其准确性和可靠性。

综上所述，微量元素评估方法的开发和应用需要综合考虑多种因素，包括生物流体的采集方式、分析方法的准确性、设备的可及性和非侵入性，以及数据的可获取性和可重复性。未来的创新应注重临床相关性，采用多模态方法，并减少侵入性，以提高评估的准确性和可及性。通过这些努力，可以开发出更加有效的微量元素评估方法，从而改善全球范围内的营养状况和健康水平。