可穿戴智能纺织品或革新糖尿病护理
Julie Peck
2025年9月10日
智能纺织品目前已被用于心血管疾病患者监测，其最具前景的应用方向之一是开发无创血糖监测系统。这种技术能为糖尿病患者提供与心血管患者相同的便捷监测体验，提升患者对监测方案的依从性。
对于合并多种慢性病的糖尿病患者，这些纺织品可将多种生理数据整合至医生端的电子健康记录系统（EHR）。这种融合生物电子技术与传统纺织工艺的衣物设备，有望改变糖尿病患者和医生的疾病管理方式，并克服现有连续血糖监测仪（CGMs）的局限性。
"虽然智能纺织品尚处于早期开发阶段，精度尚未达到当前血糖监测仪的水平，但它们代表了无缝无创监测的重要进展，"伊利诺伊州埃文斯顿奋进健康医疗系统（九家医院组成的医疗网络）的内分泌科主任及肥胖医学主任Disha Narang医学博士表示，"如果准确度持续提升，这种技术可以让血糖检测更加便捷并融入日常生活，特别是对需要持续洞察但不愿携带额外设备的人群。"
当前连续血糖监测的挑战
数十年来，标准血糖监测方法一直是指尖采血法。这种方法虽准确但存在不便、疼痛问题，尤其对儿童患者会引发焦虑。反复采血带来的不适和麻烦可能导致监测依从性下降，导致血糖控制不佳并增加长期并发症风险。2001年的一项研究显示，家庭血糖监测依从性不足与相关并发症住院率显著相关，主要归因于"频繁采血的不便和焦虑"。
最近，连续血糖监测仪（CGMs）带来了显著改进。虽然仍属微创技术，但这些设备通过皮下微型传感器测量组织液葡萄糖水平。尽管CGMs减少了频繁采血的需求，但传感器仍需定期更换。2023年发表在《糖尿病技术与治疗学》的研究显示，在851名参与者中，28%的CGM使用者报告出现皮肤反应，3%因不适停止使用传感器。
Narang指出，终止使用监测设备可能与持续监测的繁琐性有关，而像智能服装这种更易融入日常生活的监测系统可能带来显著改善。"作为内分泌科医生，我认为智能纺织品能通过无缝且非侵入式的血糖监测减轻糖尿病患者的治疗疲劳。"
然而Narang强调，这些技术突破必须建立在不牺牲现有CGMs准确度的基础之上。"最关键的是将连续数据流转化为可操作的趋势信息——例如识别餐后、活动或睡眠期间的模式变化——从而让我能实时调整治疗方案而不至于使患者或医生感到信息过载。"
Narang表示，这种数据应用在现有血糖监测中已实现，"但我们仍需验证智能服装提供的反馈准确性，这需要更多测试和FDA审批。"
智能服装研发进展
智能服装的开发依赖先进纺织工程、传感技术和数据分析的交叉融合。目前处于开发阶段的服装通过集成可与人体交互的织物，结合微针贴片或嵌入式生物传感器来采集生物数据。发表在《生物传感器》2022年11月3日刊的研究探讨了通过汗液、尿液或泪液进行血糖监测的技术路径，其中汗液监测是最具应用前景的研究方向。
一种方案采用可无缝集成到织物中的柔性丝网印刷电极，但挑战在于汗液葡萄糖水平与血液葡萄糖水平并非总存在直接对应关系，温度和水化状态等外部因素会影响读数。研究人员正在开发复杂的算法，通过已知血液葡萄糖值校准汗液数据并补偿其他变量。
在连续血糖监测领域，宾夕法尼亚州立大学的Huanyu "Larry" Cheng博士团队处于研究前沿。Cheng博士是工程科学与力学副教授，他指出无创连续血糖监测传感器是应用材料科学家的"圣杯"。"相较于其他疾病群体，糖尿病患者基数庞大，这促使更多研发资源投入。尽管经过数十年努力，该技术尚未实现商业化。"
该团队开发了基于石墨烯泡沫或纤维的柔性可穿戴激光诱导非酶葡萄糖传感器。其2021年12月1日发表在《生物传感器与生物电子学》的研究显示，这种纳米复合材料可连续监测汗液葡萄糖水平达3周，同时监测体温和pH值，2023年12月22日发表在《先进功能材料》的研究显示其检测灵敏度达到91%且生产成本低廉。
2025年9月发表在《复合材料B辑：工程》的研究中，Cheng团队将石墨烯纳米复合材料与维生素B6分子印迹聚合物及普鲁士蓝信号增强剂结合，实现了低浓度检测的高灵敏度。同期在《应用物理杂志》发表的另一项研究显示，通过静电纺丝技术开发的自供电材料具有优异的热稳定性、轻量化和柔性特征，可为智能服装提供低成本、可扩展的生产基础。
Cheng认为，相较于光谱分析等光学检测技术，基于电化学传感的汗液检测更具优势："在运动或不同活动中，电化学传感不受光学装置波动或环境因素干扰，比基于光学的方法更稳定。"
克服技术挑战
正如Narang强调的，临床医生关注的首要挑战是准确性：任何无创血糖监测设备在测量值及其与指尖采血金标准的对比上都必须精确。Cheng指出汗液检测需要解决两个转换问题：
"从血液到汗液表面的扩散时间可能需要9-10分钟到30分钟不等。其次，由于汗液中大量水分稀释了葡萄糖浓度，其信号强度会弱于血液检测。"因此传感器必须对低浓度葡萄糖更敏感。
测量结果还需在各种温度、运动状态、汗液量及其他环境下保持可靠性。此外，要实现大规模应用，智能服装必须具备可洗性、与电子健康记录系统的兼容性等实用特征。数据安全、保险覆盖和成本效益也是重要考量因素，但Narang最关注的是安全性："长期穿戴的最大安全风险包括持续接触引起的皮肤刺激、汗液和清洗导致的传感器耐用性问题，以及传感器老化引起的数据漂移风险。任何临床设备必须证明其长期安全、卫生和准确性。"
监管审批是另一个重大门槛。Cheng表示："基于现有原型，通过小规模健康人群和患者群体试点研究，我们预计可在一年内向FDA提交申请。"
潜在影响与商业化前景
智能服装对血糖监测的革新意义深远。对于1型糖尿病患者，智能衬衫、臂带或袜子可实现实时持续反馈，通过智能手机应用提供高低血糖预警、趋势追踪，甚至与胰岛素泵集成实现自动给药。对于2型糖尿病患者，类似服装可帮助理解饮食运动对血糖的即时影响。
Cheng认为获得FDA批准后，规模化生产仍面临诸多挑战："从实验室到市场的转化需要多方协作，包括资源投入、规模化量产以及符合FDA规范的生产设施合作。作为科学家和工程师，我们期待加速这项技术的转化应用。"
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