面向人体健康、植物与环境的多模态柔性生物集成传感系统

《Wearable Electronics》：Flexible biointegrated multimodal sensing systems for human health, plants and environments

　　

柔性生物集成多模态传感系统正在重塑人体健康、植物状态与环境质量的监测方式。本综述系统整合了物理、电生理与生化信号转导机制，界定了多模态传感系统的机理基础；严格评估了系统集成与真实场景部署的关键工程策略；系统梳理了多模态策略在多样化生物与生态界面中的实用价值；并讨论了尚未解决的挑战与新兴前沿。本综述中，生物集成传感指附着于或植入活体表面或组织、或原位连续采样生物流体的柔性器件；用于空气、水体、土壤或食品监测的独立传感器则作为相关环境平台予以讨论。多模态传感指在同一生理或环境背景下，协调测量两个及以上描述同一状态不同侧面的互补信号，其协同价值仅在联合信号能够改善标定、测量可靠性或状态解读时成立。在人体界面，共形皮肤系统可同时获取物理、电生理及生化读数，通过表皮与微流控结构采样汗液、泪液、唾液及间质液，以获取代谢物、电解质、激素与药物信息。超越人体，同一方法已被拓展至植物及周围环境：叶载或茎载器件可解析微气候、蒸腾作用与挥发性有机化合物（VOCs），气体或离子选择传感器则应对食品腐败与水传播污染物。跨越多类应用场景，核心挑战始终在于从柔软生物表面与波动环境界面中恢复稳定且可解读的信息，而非依赖刚性、受控的测量环境。多模态集成并非简单地将多个传感器并置于同一基底，而要求跨共享界面条件、受限能量资源与统一数据解读框架的协同运行。当前证据支持多模态传感在背景标定、跨模态验证、互补特征融合与生理状态分类中的价值，但现有研究仍受限于小规模队列、受控方案、组内模型评估及跨多样化用户与日常场景的纵向测试不足。本综述最终勾勒了可穿戴系统从连续监测平台迈向具备感知、计算与干预能力的闭环系统的当前进展与剩余障碍。

论文解读

一、研究背景与问题

过去十年间，可穿戴传感技术深刻改变了生理信息采集方式。然而，其根本挑战在于从柔软、湿润且动态变化的生物界面中稳定、可重复地提取具有生理意义的信号——基于刚性基底的传感器在此类界面上往往失效。柔性电子通过低模量材料、可拉伸结构与生物相容界面，在很大程度上缓解了这种机械失配，促进了与目标表面的紧密接触并在机械形变下维持传感性能。尽管如此，单一传感模态即使具备高分析灵敏度，也只能捕获潜在生理状态的部分表征，难以区分真实生物学变化与背景扰动，也难以补偿个体差异引起的基线漂移。多模态传感因此成为应对这一局限的关键路径。此外，开放环境（如空气、水体、土壤）比人体界面更不可控，单通道读数往往无法直接映射到特定生理或环境变量，更高灵敏度还可能放大背景波动的影响。因此，开展这项研究旨在系统梳理多模态柔性生物集成传感的机理基础、工程策略与应用价值，明确多模态协同的条件性本质，并为从连续监测迈向闭环系统指明方向。

二、研究内容与主要结论

研究人员围绕柔性生物集成多模态传感系统开展了系统性综述研究。论文首先界定了多模态传感的概念——指在同一生理或环境背景下协调测量两个及以上描述同一状态不同侧面的互补信号，并区分了其与多重检测、多传感器阵列及多功能器件的差异。随后，论文从传感模态与转导机制、系统集成与工程实施、跨人体—植物—环境界面的应用三个层面展开了深入分析。研究得出以下核心结论：多模态协同是有条件的而非自动的——当辅助变量与目标信号之间存在已标定的机理或经验关系、不同通道在时间上对齐且生理上关联同一事件、且联合分析与适当的单模态基线进行比较时，多模态价值最为可信。当前证据支持多模态传感在背景标定、跨模态验证、互补特征融合与生理状态分类中的价值，但受限于小规模队列、受控方案、组内模型评估及纵向测试不足。这一综述为柔性多模态传感领域提供了系统的概念框架与工程指南，对推动可穿戴系统从连续监测平台向具备感知、计算与干预能力的闭环系统演进具有重要意义。论文发表在《Wearable Electronics》。

三、关键技术方法

研究人员在综述中系统梳理了以下关键技术方法：物理传感方面，涵盖压电效应压力传感（如嵌入式锆钛酸铅PZT超薄层与波纹状聚偏氟乙烯结构）、热阻式温度传感、电阻式应变传感（裂纹调控与Ag纳米线/Ti₃C₂T_x MXene气凝胶导电网络压缩）以及摩擦电与热电能量采集技术。电生理传感方面，涉及纺织电极、导电水凝胶、超薄薄膜、表皮电子纹身、透气干电极及微流控-电极平台，用于心电图（ECG）、肌电图（EMG）与脑电图（EEG）采集。生化传感方面，涵盖电流型酶促转导、场效应晶体管（FET）传感器（适配体构象变化检测）、分子印迹聚合物、比色法及核酸识别元件（适配体、CRISPR-Cas）。系统集成方面，包括自供电架构（汗液激活纸电池、乳酸生物燃料电池BFC、摩擦电纳米发电机TENG、柔性热电发电机TEG）、低功耗能量管理（电荷泵与薄膜超级电容器、自调节电子皮肤微电网）、界面工程（超薄离子电极、亲疏水织物汗液定向传输、气凝胶电子皮肤、自愈水凝胶）以及信号链集成（柔性模拟前端AFE、近场通信NFC模块、螺旋微流控结构、卷对卷R2R印刷制造）。数据处理方面，涉及多输出回归、支持向量机等机器学习方法及物理信息机器学习（PIML）。

四、研究结果

4.1 人体生理监测应用

泪液界面。 无线智能隐形眼镜集成葡萄糖传感、无线通信与柔性给药模块，通过水凝胶包覆酶层缓冲眼睑摩擦并维持酶活性。Park等通过无线智能隐形眼镜连续监测泪糖并结合个性化延迟补偿算法，将泪糖预测血糖的临床一致性提升至Parkes误差网格A、B区。此外，基于胆固醇氧化酶的智能隐形眼镜实现泪液胆固醇无线连续监测，智能软性隐形眼镜通过形变传感实现24小时眼压监测。AI辅助微流控比色平台可在低样本量下同时检测多种泪液标志物并校正环境光与pH影响。

汗液界面。 "Sweatree"全弹性汗液传感系统通过树状仿生微流控芯片实现汗液定向采集与历史样本排出，降低死体积滞后效应。Tesla阀微流控贴片利用流体二极管特性保持汗液单向流动并阻止回流，配套手表系统稳定追踪餐后血糖趋势。Wang等将皮质醇适配体FET阵列集成于智能手表，通过乱序适配体对照通道、共定位pH与温度传感器及自参考标定方案抑制非特异性响应，实现皮摩尔级无标记实时汗液皮质醇检测。Baker等将比色微流控采样贴片与智能手机图像分析算法配对，将局部出汗率与汗氯转化为全身估计，在312名运动员真实运动场景中提供个性化补水指导。

唾液界面。 便携式唾液传感器结合变形链球菌特异性适配体与同菌模板分子印迹聚合物，实现双识别检测龋病病原体。分子印迹聚合物与深度学习算法结合，从复杂阻抗响应中提取判别特征，区分健康、牙周炎与康复样本。智能奶嘴利用婴儿吮吸动作驱动唾液进入传感区域，实现样本自动更新与代谢物检测。Ichikawa等将光学元件封装于护齿套结构中，通过无线浊度监测评估唾液状态与口腔清洁度。CRISPR荧光检测系统（CRISPR-FDS）结合核酸识别与智能手机光学成像，实现唾液样本中病原相关信号的定量读取。

呼吸、伤口与应激相关界面。 智能口罩EBCare集成冷却模块、冷凝微流控模块、多通道生化传感器与柔性电路，原位采集分析呼出气冷凝液，其亚硝酸盐浓度可区分哮喘或慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者与健康个体。慢性伤口可穿戴设备iCares采用超疏水-超亲水Janus膜、仿生楔形通道与3D梯度微柱构成无泵微流控模块，单向采集、输送并连续刷新渗出液，其传感器阵列对H₂O₂与NO响应显著而对高浓度葡萄糖、乳酸、尿酸交叉响应低。应激监测方面，Stressomic微流控系统实现汗液中多种应激激素的动态检测。

4.2 环境与农业监测应用

植物界面。 植物表面覆盖疏水蜡质层并伴随毛状体等微结构，降低传感器附着稳定性；植物生长引入持续机械与微环境变化，包括叶片扩张、茎干增粗及蒸腾引起的局部温湿度变化。多模态设计在植物场景中的价值更多体现于环境补偿与信号解耦。环境补偿已被引入以降低湿度与温度引起的误差，自供电材料、无线射频（RF）读出、传感网络与机器人平台为远程自主运行提供路径。

环境界面。 开放环境比人体界面更不可控，单通道读数往往无法直接映射到特定环境变量。气体与离子选择传感器应对食品腐败与水传播污染物，多模态策略通过提供参考信号来抑制背景波动对目标信号的影响。

五、讨论与结论

论文讨论部分指出，多模态协同是有条件的而非自动的：当辅助变量与目标信号之间存在已标定的机理或经验关系、不同通道在时间上对齐且生理上关联同一事件、且联合分析与适当的单模态基线进行比较时，多模态价值最为可信。当前研究支持多模态传感在背景标定、跨模态验证、互补特征融合与生理状态分类中的价值，但证据仍受限于小规模队列、受控方案、组内模型评估及跨多样化用户与日常场景的纵向测试不足。物理信息机器学习（PIML）为多模态数据处理提供了提升可解释性与降低大训练集依赖的潜在框架，但其性能取决于所施加方程与边界条件在传感器漂移、生物污染、基质变化与个体变异性下是否仍然有效。

研究结论部分表明：多模态传感的价值不在于单纯增加测量参数，而在于建立整合的生理或环境背景。柔性多模态传感系统已在人体体液分析、植物监测与环境监测中展现出广阔应用前景，其核心优势在于通过互补信号的协同实现背景标定、交叉验证与状态解读。然而，从连续监测平台迈向具备感知、计算与干预能力的闭环系统，仍需解决大规模队列验证、跨个体泛化、长期日常场景稳定性以及多模态数据融合的可解释性等关键挑战。