基于饮食特征集成的非侵入性角膜自发荧光系统用于全身晚期糖基化终末产物评估

《Biosensors》：A Dietary Feature-Integrated Non-Invasive Corneal Autofluorescence System for Systemic AGE Assessment

　　

摘要专业翻译 当前糖尿病管理的临床指标受限于传统测量方法的侵入性及其无法捕捉代谢记忆的缺陷，凸显了对能够反映长期代谢状态可靠生物标志物的需求。晚期糖基化终末产物（Advanced Glycation End Products，AGEs）在角膜组织中渐进性累积。本研究开发了一种基于角膜自发荧光（corneal autofluorescence）的便携式AGE检测系统。为增强微弱荧光信号的采集能力，该系统集成了硅光电倍增管（Silicon Photomultiplier，SiPM）与双相锁相放大（dual-phase lock-in amplification）技术。研究人员利用300名参与者的临床数据建立了多种回归模型，并将饮食因素作为附加输入特征纳入其中。其中，104名参与者的血清AGE测量值被用作参考值。随机森林回归（Random Forest Regression）模型表现出最佳的预测性能，约85%样本的绝对相对预测误差低于5%，平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）为3.8%，最大相对误差为12.01%。纵向监测进一步表明，在四个时间点中，三个时间点的预测误差低于7%，而第0天的误差为10.77%。这些研究结果表明，所提出的系统能够提供相对准确且稳定的血清AGE浓度估计，并可能为长期糖尿病监测和早期筛查提供支持。

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一、研究背景与问题提出

据国际糖尿病联盟（International Diabetes Federation，IDF）2025年报告，全球20–79岁糖尿病患者已达5.89亿，预计到2050年将增至8.53亿。2024年糖尿病直接相关医疗支出已超过1万亿美元，给全球医疗系统带来沉重负担。糖化血红蛋白（HbA1c）是当前血糖监测的主流临床指标，可反映过去2至3个月的平均血糖水平。然而，HbA1c检测受贫血、红细胞寿命改变和肾功能障碍等因素影响，且无法捕捉血糖变异性差异。长期反复采血可能加重贫血并降低患者随访依从性，使得基于HbA1c的监测策略在长期动态评估、检测可及性和患者依从性方面存在明显局限。

晚期糖基化终末产物（AGEs）是通过还原糖与蛋白质、脂质或核酸之间非酶促美拉德反应生成的一类异质性化合物。其形成涉及席夫碱生成、Amadori重排及后续不可逆的糖氧化和交联反应，最终产生以黄褐色色素沉着、固有自发荧光和广泛分子交联为特征的稳定产物。慢性高血糖、血糖变异性、氧化应激和脂质过氧化均会加速AGEs形成。AGEs一旦形成基本不可逆，优先在富含长寿蛋白（如胶原蛋白）的低周转组织中累积，并逐渐沉积于血管、肾脏、外周神经和眼组织。AGEs清除主要依赖肾脏代谢和排泄，糖尿病患者肾功能受损会降低AGEs清除能力，形成持续高血糖、AGEs累积、进行性器官损伤与AGEs清除障碍相互加剧的恶性循环。

角膜富含胶原蛋白、蛋白质周转周期长且持续暴露于氧化应激，是AGEs易沉积的代表性组织。角膜AGEs变化可作为反映长期代谢状态的重要窗口。此外，AGEs具有显著的“代谢记忆效应”，早期形成并沉积的AGEs会持续驱动组织损伤，即使血糖水平改善，并发症风险仍难以完全逆转。全身AGEs累积不仅取决于内源性非酶促糖化，还受外源性饮食AGEs（dAGEs）摄入影响。高温低湿加工方式（如油炸、烧烤、烘焙、煎制）会产生大量dAGEs，而炖煮、蒸制产生的dAGEs最少。长期摄入富含AGEs的食物可显著升高全身AGEs水平并加重代谢负担。

目前AGEs定量主要依赖色谱技术和免疫分析，包括高效液相色谱（HPLC）、液相色谱-串联质谱（LC–MS/MS）和酶联免疫吸附测定（ELISA）。这些血液检测方法虽具有优异的分子特异性和定量性能，但需要侵入性采血和相对复杂的分析流程，限制了其在常规临床监测和长期纵向随访中的应用。皮肤自发荧光检测虽实现了非侵入性AGEs评估，但受皮肤色素沉着、毛发、汗腺和护肤品等因素干扰。尿液AGEs检测则易受短期饮食波动影响且需要高分析灵敏度。相比之下，角膜组织代谢周转缓慢，有利于AGEs长期相对稳定地累积，且角膜色素沉着对自发荧光检测干扰有限。因此，角膜自发荧光检测可能提供一种非侵入、快速且适用于全身AGEs状态纵向评估的方法。

二、研究内容与主要结论

为解决现有AGEs检测方法侵入性强及角膜自发荧光信号微弱难以检测的问题，研究人员开发了一种便携式非侵入性角膜AGEs自发荧光检测系统。该系统集成了硅光电倍增管（SiPM）、双相锁相放大技术和人体工学眼罩，实现了微弱角膜自发荧光信号的高灵敏度采集，同时最大限度减少环境光干扰。为评估其定量性能，研究人员建立了多种回归模型，以角膜自发荧光强度预测血清AGEs浓度，并将饮食频率评分作为预测变量纳入，以改善全身AGEs水平的个性化估计。初步临床验证及40天单受试者纵向研究结果表明，该系统能够提供相对准确和稳定的血清AGEs浓度估计，对长期糖尿病监测和早期筛查具有潜在应用价值。

三、关键技术方法概述

研究人员采用以下关键技术方法开展研究：其一，硬件系统升级方面，以硅光电倍增管（SiPM，型号MicroFC-60035）替代传统PIN光电二极管，其有效面积6 mm × 6 mm，包含18,980个微元，内部增益高达3 × 10⁶，在440 nm处光子探测效率（PDE）为30–40%，峰值灵敏度波长（420 nm）与AGEs发射峰（440 nm）接近，并配合TPS7B6950稳压器和3103FLT热敏电阻的温度补偿电路抑制热漂移。其二，采用双相锁相放大技术，通过10 kHz PWM调制激发光，利用两个AD630调制/解调集成电路和有源全通移相电路产生90°正交相位差，经相敏检测（PSD）解调后通过低通滤波器（LPF）衰减高频噪声，实现微弱信号的高信噪比提取。其三，模型构建方面，以BMI、年龄、角膜自发荧光强度和饮食频率评分为输入特征，血清AGEs浓度为预测目标，构建了普通最小二乘（OLS）线性回归、岭回归、弹性网络（Elastic Net）、随机森林回归、支持向量回归（SVR）和XGBoost六种模型，并开发了弹性网络与随机森林回归的加权混合模型，采用五折交叉验证评估泛化性能。其四，临床验证方面，招募了300名20–65岁参与者（性别分布均衡），其中104名参与者额外接受静脉采血，以ELISA检测血清AGEs浓度作为参考标准；同时设计了饮食频率问卷，涵盖烹饪方式、食物类别和膳食抗氧化剂摄入，采用五级频率评分系统量化饮食AGEs风险。此外，开展了一项40天单受试者纵向研究，受试者在第0、17、33和39天接受静脉采血，每日三次测量角膜自发荧光并记录BMI和饮食频率评分。

四、研究结果

横断面临床验证结果。 随机森林回归模型表现最佳，约85%测试样本的绝对相对预测误差低于5%，总体平均绝对百分比误差（MAPE）为3.8%，最大相对误差为12.01%。与上一代系统基于42名参与者血清AGEs参考值验证的平均误差不超过8%相比，本系统预测精度显著提升。模型在高浓度范围内表现相对稳定，缓解了线性模型中观察到的低估倾向，支持对血清AGEs浓度的相对准确估计。

40天单受试者纵向验证结果。 通过先利用域自适应多受试者数据建立先验分布，再将校准模型应用于小样本数据集，可有效减轻检测中的系统性偏差。经偏差校正后，在40天纵向随访期间，仪器预测总体上反映了血清AGEs浓度的变化趋势，四个时间点中三个时间点的预测误差低于7%，第0天误差为10.77%，表明该系统在纵向评估方面具有潜在可行性。

五、讨论与结论总结

讨论部分指出，本研究首次将饮食频率评分作为模型指标和辅助参数纳入，增强了模型泛化能力并提高了预测精度。饮食信息的纳入表明，饮食暴露在常规生理参数之外提供了有意义的预测价值，这一发现在生物学上具有合理性，因为全身AGEs负担同时受内源性糖化和外源性饮食AGEs摄入影响。与这一概念一致，膳食抗氧化剂摄入与预测的血清AGEs浓度呈负相关。40天纵向随访期间，受试者在停止抗氧化剂补充后全身AGEs水平呈上升趋势，提示B族维生素、槲皮素和绿茶等抗氧化剂摄入可能与全身AGEs水平相关。

研究存在以下局限性：低血清AGEs浓度范围（<3.5 μg/mL）内预测精度下降，可能归因于训练数据中低浓度样本数量较少以及低AGEs浓度下角膜自发荧光信号的信噪比降低；研究队列在种族和地理来源上相对同质，饮食模式在不同人群和地区间存在显著差异；当前评分系统对所有饮食项目赋予相同权重，可能未充分反映其对全身AGEs暴露的相对贡献；未考虑参与者最近一餐相关的短期AGEs暴露；每日饮水量、体力活动水平和性别差异等潜在混杂因素未被全面评估；长期评估仅限于单受试者40天观察期。

研究结论表明，所提出的基于角膜自发荧光的非侵入性AGEs检测系统，结合饮食特征集成的随机森林回归模型，能够提供相对准确和稳定的血清AGEs浓度估计，在长期糖尿病监测和早期筛查方面具有潜在应用价值。未来研究应招募更大、更多样化的队列以进一步验证模型泛化性，细化饮食评分策略（如根据烹饪方式赋予不同权重），增加低浓度样本的代表性，并将进食状态、饮水量、体力活动等变量纳入标准化数据采集方案，系统评估干眼症和隐形眼镜佩戴等眼部状况的潜在影响，以进一步确立该非侵入性角膜自发荧光检测方法的临床适用性。