告別扎手指！中國團隊無創(chuàng)血糖檢測技術實現(xiàn)重大突破

糖尿病已成為全球嚴峻的公共衛(wèi)生問題，患者人數(shù)已超過5億，而我國成人糖尿病患病率更是高達12%。傳統(tǒng)的血糖檢測方法，如扎手指或抽血測血糖，不僅給患者帶來疼痛和不便，還可能增加感染風險，降低了患者長期血糖監(jiān)測的依從性。因此，無創(chuàng)血糖檢測技術的研發(fā)具有重要意義，它有望解決傳統(tǒng)檢測方法帶來的痛點，提高糖尿病患者的生活質量和依從性。

就連國際巨頭如蘋果（Apple），都一直在投入大量研究資源開發(fā)無創(chuàng)血糖檢測技術，以應用于其可穿戴設備上，但多年來一直無果。然而，上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院的一項重大研究成果，為糖尿病患者帶來了福音。

2025 年 2 月 5 日，上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院國家內分泌代謝病臨床研究中心王衛(wèi)慶教授團隊與瑞金醫(yī)院醫(yī)學芯片研究所及上海近觀科技的陳昌研究員團隊合作，在《自然代謝》（Nature Metabolism）在線發(fā)表了題為“Subcutaneous depth-selective spectral imaging with mμSORS enables non-invasive glucose monitoring”的研究論文，開創(chuàng)性地提出了一種無創(chuàng)血糖檢測技術 —— 多重微空間偏移拉曼散射（mμSORS）光譜技術。

上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院國家內分泌代謝病臨床研究中心主任王衛(wèi)慶教授為論文最后通訊作者，瑞金醫(yī)院醫(yī)學芯片研究所所長陳昌研究員及近觀科技的周琳博士為共同通訊作者，瑞金醫(yī)院的張翼飛主任醫(yī)師、汪龍主治醫(yī)師和近觀科技的張莉麗博士、邵帥博士為論文共同第一作者。本項目得到了國家重大專項、上海市科委、瑞金醫(yī)院廣慈高能計劃等資助。

上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院國家內分泌代謝病臨床研究中心主任王衛(wèi)慶教授

無創(chuàng)血糖檢測技術原理

無創(chuàng)血糖檢測的難點在于無創(chuàng)葡萄糖傳感器的研發(fā)，通過無創(chuàng)葡萄糖傳感器來進行非侵入式的人體血糖檢測。目前來說，按檢測方式劃分，無創(chuàng)葡萄糖傳感器主要有光學傳感器和電化學傳感器兩種，電化學無創(chuàng)葡萄糖傳感器通過測量尿液、淚液、組織液、汗液等人體分泌液體的葡萄糖含量，檢測出人體血糖水平。2014年，谷歌宣布計劃制造可以通過淚滴測量血糖的智能隱形眼鏡，就是電化學傳感器，但最終在 2018 年擱置了這個項目。

而這次研究中的mμSORS無創(chuàng)血糖檢測技術即使用光學傳感器技術，主要通過光線從血液反射的光譜，測量人體血糖濃度。相較于其他檢測方法，光學無創(chuàng)血糖檢測方法以其高靈敏度、高分辨率以及高檢測速率等優(yōu)勢有望在未來實現(xiàn)臨床運用。

a，mµSORS系統(tǒng)原理圖；b，mµors檢測示意圖；c，由OCT識別的232個人類thenar樣本的DEJ深度直方圖

mµSORS系統(tǒng)具有深度選擇性，可檢測從表皮到真皮層的拉曼信號

這項技術的核心在于利用了拉曼光譜成像技術。mμSORS光譜技術是一種基于多重拉曼光譜成像的新技術，它利用人體皮膚表面的微小振動信號，捕捉葡萄糖分子的光學特征，從而實現(xiàn)快速、準確的血糖監(jiān)測。該技術的核心在于其高精度的皮下不同深度同步探測能力，以及有效降低表皮背景信號干擾的能力。

研究團隊首先通過光學相干斷層掃描（OCT）技術確定人體大魚際表皮厚度的分布范圍，然后針對性地研發(fā)出 mμSORS 無創(chuàng)血糖檢測技術。這種基于多重拉曼光譜成像的新技術具有諸多優(yōu)勢：

1. 它能夠實現(xiàn)具有高空間分辨率的皮下不同深度的同步探測。
2. 可有效降低表皮的背景信號干擾，極大提高了血糖檢測的信噪比。

具體來說，第一階段的系統(tǒng)性探索研究確定了無創(chuàng)血糖檢測的最佳探測深度來自富含攜帶血糖信息的組織液和毛細血管的真皮 - 表皮交界處（DEJ）或其下方。并且證實了 mμSORS 能以完全無創(chuàng)的方式有效采集到人體血糖相關的拉曼光譜信號，在解析算法中發(fā)現(xiàn)提取出的主要因子的光譜與葡萄糖的拉曼光譜具有高度的一致性。

準確性和通用性驗證

為了進一步驗證該無創(chuàng)血糖檢測技術的準確性和通用性，研究團隊在第二階段針對 200 例糖尿病和 30 位正常健康人群開展了臨床研究，共收集了 30 多萬套由金標準靜脈血血糖值所標定的 mμSORS 光譜數(shù)據(jù)集，并進行血糖預測模型建模及分析。

結果顯示，mμSORS 無創(chuàng)血糖檢測值與靜脈血血糖值之間絕對誤差的平均值 MARD 為 14.6%，無創(chuàng)血糖檢測值落在共識誤差網格臨床可接受區(qū) CEG（A+B）的占比高達 99.4%，達到了血糖儀的國際標準。

更令人振奮的是，這項技術無需個體校準，即來即檢，適用于不同年齡、膚色和肥胖的人群，為未來大規(guī)模應用奠定了很好的通用性基礎。

35名受試者的初步BESH中，mµSORS無創(chuàng)采集到的信號與葡萄糖的拉曼光譜具有高度的一致性

用了哪些電子相關的技術？

該無創(chuàng)血糖檢測技術基于光學傳感和人工智能算法，結合了近紅外光譜分析和機器學習技術。雖然具體涉及的電子技術細節(jié)并未在現(xiàn)有資料中詳細闡述，但可以推測，其中可能包括以下方面：

1. 檢測設備中可能包含了激光光源與控制系統(tǒng)。激光光源是mμSORS光譜技術的核心部件之一。它需要提供穩(wěn)定、高功率的激光束，以確保足夠的信號強度。同時，控制系統(tǒng)需要精確控制激光的照射位置和照射時間，以實現(xiàn)高精度的血糖檢測。
2. 檢測設備中可能包含了先進的光學傳感器（光譜儀），用于采集拉曼光譜信號。該設備通過發(fā)射特定波長的近紅外光照射皮膚，光線穿透皮膚表層后，與組織中的葡萄糖分子發(fā)生相互作用。不同濃度的葡萄糖會對光的吸收和散射產生不同的影響，設備通過捕捉這些光學信號的變化來間接推算血糖濃度。這一過程依賴于高靈敏度的光電探測器和精密的光學系統(tǒng)。
3. 檢測設備中可能包含了信號處理電路，負責對采集到的信號進行放大、濾波、轉換等處理，以便后續(xù)的分析和計算。光學傳感器捕捉到的信號非常微弱，且容易受到環(huán)境噪聲的干擾。為了確保測量的準確性，科研團隊開發(fā)了先進的信號處理算法，利用數(shù)字濾波和降噪技術對原始信號進行預處理。隨后，通過機器學習模型對處理后的信號進行分析，模型經過大量臨床數(shù)據(jù)的訓練，能夠準確地將光學信號轉化為血糖濃度值。這一過程依賴于高性能的嵌入式處理器和優(yōu)化的算法架構。

此外，設備可能還涉及到數(shù)據(jù)存儲和傳輸功能，以便將檢測結果進行存儲和與其他設備或系統(tǒng)進行交互。為了提高檢測的準確性和適應性，科研團隊引入了深度學習算法。通過對海量患者數(shù)據(jù)的分析，模型能夠識別不同個體之間的差異，并自動調整參數(shù)以適應不同皮膚類型、年齡和生理狀態(tài)。這種自適應性使得該技術在不同人群中具有廣泛的適用性。

電子技術的應用使得檢測設備能夠實現(xiàn)自動化、智能化的操作，提高了檢測的效率和便捷性。

無創(chuàng)測糖技術意義重大

“mμSORS 技術的成功研發(fā)，是醫(yī)工交叉合作的經典案例，也是無創(chuàng)血糖檢測領域的重大突破。” 王衛(wèi)慶教授表示，這項技術將極大地提高糖尿病患者的依從性和生活質量，為糖尿病管理帶來革命性的變化。

目前，雖然該技術已經取得了顯著的成果，但仍面臨一些挑戰(zhàn)，例如檢測設備的尺寸較大，每次測量需要的時間較長等。研究團隊正在積極努力改進這些問題，開發(fā)可穿戴式設備，以進一步提高其便捷性和實用性。

檢測設備。圖片由瑞金醫(yī)院提供

目前許多公司投入光學葡萄糖傳感器的研究當中，最近曝光的蘋果智能手表（Apple Watch） 的無刺血糖監(jiān)測項目取得突破性進展的消息，就是基于采用光學葡萄糖傳感器。該技術目前處于可行的“概念驗證”階段，蘋果的工程師們正在努力開發(fā)一種與iPhone大小差不多的原型設備，可以綁在人的二頭肌上，而最終還需要改進大小以適配可穿戴設備Apple Watch的應用要求。

未來，隨著技術的不斷發(fā)展和完善，無創(chuàng)血糖檢測有望更加普及，不僅為糖尿病患者提供更加舒適和便捷的血糖監(jiān)測方式，還可能改變整個糖尿病管理的模式，甚至為普通人的健康管理帶來新的選擇。