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为解决传统人体体感系统测试技术重复性和准确性低的问题，研究人员开发新型机电测试平台。通过对 12 名志愿者测试，该平台能精准识别机械（MIT、MPT）和热（TWST、THPT、TCST、TCPT）无害及疼痛阈值，提升实验准确性和重复性，助力相关研究。
在生命科学和健康医学领域，人体体感系统一直是研究的热点，但其中机械和热刺激的转导机制却如同神秘的谜题，尚未完全解开。当前，研究人员主要聚焦于确定机械和热刺激的阈值，然而在探索过程中却困难重重。传统的测试设备，比如冯?弗雷细丝（Von Frey filament），虽在机械阈值识别方面被视为 “黄金标准”，但它手动操作的方式使得刺激的施加高度依赖实验人员，无论是实际施加的力、速度还是位置，都难以保证稳定，重复性极差，而且刺激只能是离散的，刺激面积也会随所需力的变化而改变。手持压力测痛仪虽能提供连续可测的刺激，但手动操作的弊端依旧存在。在热刺激测试方面，常用的基于珀尔帖（Peltier）效应的设备，刺激面积较大，无法精准聚焦于特定区域，难以满足对一些局部病变研究的需求。此外，现有设备大多无法在同一平台集成机械和热刺激功能，使得在同一实验中进行多种刺激研究变得极为不便。
为了突破这些困境，来自罗马生物医学大学校园高级机器人与以人为中心技术实验室（Laboratory of Advanced Robotics and Human-Centred Technologies - CREO Lab）的研究人员展开了深入研究。他们研发出一种新型机电测试平台，旨在解决传统技术的诸多不足。这一研究成果发表在《Scientific Reports》上，为体感研究领域带来了新的曙光。
研究人员在开发这个测试平台时，运用了多种关键技术方法。首先，构建了高精度的 3 轴自动化定位系统，该系统能够精确控制机械和热刺激的位置，其分辨率高达 0.5μm，最大速度为 20mm/s ，负载能力达 50N，极大地提升了刺激的空间重复性。其次，机械刺激器选用 Aurora Scientific 公司的 300 C Dual Mode 系统设备，并进行针对性改造，可实现力控或位置控制，能提供高达 5N 的力，分辨率达到 1mN ，还配备了可更换的小尺寸刺激尖端（直径 0.5 - 3mm），保证刺激区域固定且精准。热刺激器则基于珀尔帖元件定制，连接特制铝制尖端（直径 3mm），通过 ThermoElectric Cooling（TEC）控制器精确调控温度，控温范围为 5 - 60°C。同时，还开发了定制的用户界面，方便实验人员设置各种刺激参数，实现自动化实验操作。
下面来看具体的研究结果：
- 机械阈值识别：研究人员对 12 名健康志愿者（6 名女性和 6 名男性，年龄 27.5 ± 2.2 岁）的手部和前臂进行测试。先确定机械无害阈值（Mechanical Innocuous Threshold，MIT），将机械刺激器尖端（直径 0.8mm）置于刺激点上方，以 0.5mm/s 的速度垂直靠近皮肤，当志愿者感受到首次触摸时按下停止按钮，记录此时的位置和力阈值，重复 3 次。接着确定机械疼痛阈值（Mechanical Pain Threshold，MPT），将速度提升至 2mm/s，当志愿者感到疼痛时记录相关数据。结果发现，实验得到的 MIT 和 MPT 均在文献数据范围内。前臂的 MIT（468 ± 499 kPa）高于手部（88 ± 142 kPa），而手部的 MPT（3462 ± 2984 kPa）高于前臂（2788 ± 2053 kPa） ，但二者差异无统计学意义。不过，MIT 和 MPT 在手部和前臂均存在显著差异，这表明该测试平台能够产生引发不同感觉（触摸或疼痛）的力。
- 热阈值识别：同样对志愿者手部和前臂进行测试。识别热温暖感觉阈值（Thermal Warm Sensation Threshold，TWST）时，将温度为室温的热刺激器尖端（直径 3mm）接触手部，以 0.5°C/s 的速度升温，当志愿者感受到温暖时记录温度，重复 3 次。热热痛阈值（Thermal Hot Pain Threshold，THPT）的识别方法类似，只是要求志愿者感受到热痛时记录。冷感觉阈值（Thermal Cool Sensation Threshold，TCST）和冷冷痛阈值（Thermal Cold Pain Threshold，TCPT）则是通过降温来确定。结果显示，手部 THPT（49.3 ± 4.1°C）略高于文献数据，前臂 THPT（43.9 ± 3.5°C）略低于文献值，且手部和前臂的 THPT 存在显著差异。手部和前臂的 TWST 均高于文献数据，TCST 均低于文献数据，且手部和前臂的 TCST 也有显著差异。TCPT 在手部和前臂的数值与文献范围相符，并且手部和前臂的 TCST 与 TCPT 均存在显著差异。
- 疼痛性质辨别能力：研究人员随机对手部施加机械、热和冷疼痛刺激，共重复 9 次，让志愿者识别刺激类型。结果发现，机械刺激最易辨别，识别率达 100%。热刺激最难识别，在手部实验中，冷刺激与热刺激混淆率为 11.1%，热刺激与冷刺激混淆率为 30.6%，与机械刺激混淆率为 2.8% 。前臂实验结果趋势类似，但机械刺激与热刺激混淆率为 5.6%，冷刺激识别率更高，与热刺激混淆率为 2.8%，热刺激识别率提升至 75%。总体来看，机械刺激识别率最高，冷刺激与机械刺激从不混淆，热刺激则常与冷、机械刺激混淆。
在研究结论和讨论部分，该新型测试平台展现出诸多优势。与传统设备相比，它具有高空间分辨率和重复性，能够提供机械和热连续刺激，且在刺激过程中保持接触面积不变，刺激速度恒定。通过实验得到的机械阈值结果与文献数据相符，体现了平台在研究机械阈值方面的可靠性。热阈值结果虽与文献存在差异，但这是由于测试平台采用了更小的刺激面积，有助于研究聚焦热刺激反应。在疼痛性质辨别实验中，该平台显著提高了实验的准确性和重复性。此外，该平台还可应用于多种研究，如利用下一代具有神经形态触觉反馈的假肢恢复截肢者生理感觉的研究、术后状况测试、慢性疼痛病理识别等。未来，研究人员计划扩大样本量，进一步提升研究的可靠性，并利用该平台在欧洲项目 SOMA 框架下对神经支配的皮肤模型进行体外测试，记录其电反应，有望为体感研究开拓更广阔的前景。
