本文首发于公众号「呼气试验」，此处为归档版本。
呼吸是健康状态的晴雨表，其模式和生物标志物关联广泛，涵盖呼吸系统至心血管健康。SARS-CoV-2疫情凸显了实时呼吸分析的重要性，并促使口罩成为日常必需品。伴随可穿戴技术的飞跃，创新医疗监测工具应运而生，尤以可穿戴呼吸传感器为核心。本文概述了当前该技术在检测呼吸生物标志物、监控气流、温度及湿度等参数方面的研究进展，并探讨了其从呼吸模式识别到疾病速检的多元应用。融合物联网与机器学习技术，这些应用展现了为个体定制精准、高效医疗方案的巨大潜力。
文章略长，对于专业技术人员望大家能耐心读完，定有收获。
对于非专业人士，如若时间有限，直接跳至文章最后，提供文章概述，从而快速了解文章核心要义。
1、引言
长期以来，呼气分析一直是临床诊断的基石，是了解个人全身健康状况的窗口。这种无创方法利用呼出气体中的各种化合物，包括挥发性有机化合物（VOC）、半挥发性有机化合物（SVOC）、蛋白质、脂类、DNA、细菌和病毒，为诊断各种生理和病理状态提供了一个窗口。最近，材料科学、纳米技术和软电子学的进步推动了智能可穿戴传感器的发展。这些突破、物联网（IoT）技术和机器学习算法使传感器的功能远远超出了传统的监测功能。具体来说，最新的呼吸传感器技术可将可穿戴呼吸传感器无缝集成到鼻下贴片或口罩内，确保持续收集实时呼吸数据。这种融合辅以物联网系统和机器学习集成，有望实现对传感器数据的实时监控和分析，从而彻底改变医疗保健和临床应用。
2、呼吸采样
要彻底分析出呼出气体中的细微成分，讨论有效的呼吸捕获方法至关重要。传统上，可以通过两种方式采集呼气样本：
1）将呼出的气体直接吹向分析设备或装入聚合物袋等容器中。
2）为进行更精确的分析，还可通过多种方法对呼气样本进行预浓缩处理，如利用热解吸附管、固相微萃取（SPME）和针式捕集器等。
图1：用于实时监测的可穿戴呼吸传感器概览
为了更舒适、更便携地收集呼出的气体，已经开发了几种呼吸收集装置。例如，ReCIVA（Owlstone Medical，英国剑桥）装置包括一个可拆卸的面罩，与便携式采样装置相连，可收集和预浓缩呼出气体中的挥发性有机化合物。
除了呼出气中的VOC，在从下呼吸道采集SVOC、蛋白质、脂类、DNA、细菌和病毒方面，呼出气体冷凝物（EBC）和相关的呼出气体气溶胶（EBA）采集等收集方法受到了关注。便携式EBC收集装置包括一个口罩、一个单向阀和一个带有冷却容器或套管的管子，用于将呼出的气溶胶冷凝成EBC。
最近，由于COVID-19大流行，口罩在卫生领域的应用急剧增加，促使人们对日常使用的可穿戴呼吸收集器系统进行创新。一个简单的例子就是在口罩内集成多孔膜作为呼吸收集器。例如，Soto等人推出了一种多孔聚碳酸酯膜，可集成到各种口罩中，作为灵活的呼出气体收集器。与无孔表面相比，多孔膜扩大的表面积有助于增加液体收集量。同样，将多孔纸条粘贴到口罩的内外表面，证明了在吸入过程中可以有效捕捉呼出的挥发性有机化合物和液滴，并吸附环境空气。另一个值得注意的策略是利用SPME技术的EBA收集系统，采用固定在口罩内的SPME纤维来收集EBA。此外，还开发了一种集成在口罩内的可穿戴EBC收集器，利用特氟龙涂层冷却捕集器收集EBC，用于SARS-CoV-2有效检测。将口罩预冷却到零下20℃，可使呼出的气体在聚四氟乙烯捕集器表面凝结，从而方便样品回收，且不会暴露口罩内部。
3、呼吸分析
3.1 色谱质谱
传统的呼气分析方法，如气相色谱耦合质谱法（GC-MS）、选择离子流管质谱法（SIFT-MS）和质子转移反应质谱法（PTR-MS）,通过检测呼出气体中的各种成分，已被广泛应用于相关疾病的无创诊断。气相色谱-质谱法（GC-MS）是应用最广泛的工具，它通过气相色谱和质谱两步法对呼气样本进行分离和分析。而SIFT-MS和PTR-MS则提供实时分析，其中SIFT-MS利用软化学离子化技术快速鉴定和量化挥发性有机化合物，以及利用质子转移反应的PTR-MS技术高灵敏度分析呼出气体中的代谢过程和疾病生物标记物。
3.2激光光谱和频率梳
作为分析呼出气体成分的替代技术，近红外和中红外光学吸收光谱法已被证明可用于生物标记物检测。然而，由于激光光源控制的局限性，在检测各种分子时会遇到挑战。为了解决这个问题，研究人员建议使用基于光学频率梳的技术（本人公众号有篇文章有专门介绍），横跨紫外线到远红外线区域，以获得更全面的方法。此外，还提出了利用光腔内光的多次反射来提高灵敏度的空腔增强吸收光谱法。例如，Liang等人利用中红外腔增强直接频率梳光谱法实时检测多种生物标记，灵敏度达到万亿分之一级。此外，利用表面增强拉曼散射（SERS）的研究也已见诸报端，其利用的散射光谱超出了传统的光吸收范围。例如，Huang等人通过银纳米粒子/金属有机框架涂层玻璃毛细管状腔室有效捕集气体，进行高性能SERS分析，证明了醛和酮生物标记物检测及随后无创胃癌诊断的可行性。
3.3 电化学传感器
另一种方法是利用电化学技术进行气体分析，其中包括晶体管型结构和对特定气体具有选择性的物质。这种方法有助于分析挥发性有机化合物和其他气体。例如，碳纳米管（CNT）和二维MXene等碳基材料可用于检测氧气（O2）和氨气（NH3）。此外，Pt、Pd和Au等催化纳米粒子会与NH3发生反应，导致电阻和电导率发生变化。这些变化会影响通道电导，导致源极-漏极电流发生变化。检测这种电流变化可以确定每种气体的存在和浓度。此外，也可以将这些气体传感器集成到一个统一的阵列系统。这种阵列系统中的单个传感器具有对特定气体的选择性，只与特性气体发生化学反应，从而引起电子特性的变化。这种方法的一个突出例子是电子鼻（e-nose），它模仿了哺乳动物的嗅觉系统。电子鼻由多个气体传感器组成一个系统，确保每个传感器对特定气体做出反应。整体配置包括利用发生电化学变化的配体捕捉和吸附气体，并测量由于这些配体的电特性改变而产生的电信号差异。电信号的差异通常是通过源极-漏极电流的变化来测量的，特别是在有机场效应晶体管结构中。最近开发的面向医疗保健的电子鼻采用便携式设计，可以实时收集数据。目前正在尝试对收集到的数据应用机器学习算法，目的是根据收集到的信息对疾病和健康状况进行评估。
除了分析呼出气体中的挥发性有机化合物外，还尝试使用各种分子诊断方法检测EBC中的病原体。例如，Houspie等人采用反转录聚合酶链反应来检测EBC中的14种呼吸道病毒。此外，Loop-mediated isothermal amplification（环介导等温扩增法）被用来筛查从有呼吸道感染症状的受试者身上收集的EBC中的细菌病原体。
4、用于生物标志物检测的可穿戴呼吸传感器
传统的呼吸生物标志物采样和分析技术具有灵敏度、特异性强和定量分析等优点，有助于诊断各种健康状况。然而，它们的缺点，如成本高、复杂、仪器体积大，给便携性和可及性带来了挑战，限制了它们主要在临床或实验环境中的应用。为了应对这些挑战，人们对直接传感的连续采样越来越感兴趣，特别是通过面罩或贴片等可穿戴设备。将生物标志物检测集成到这些可穿戴技术中，可实现实时监测，并提高舒适性和便携性。从传统方法到可穿戴式实时监测的转变有望彻底改变疾病检测方法，扩大医疗保健的应用范围，使生物标志物分析成为日常生活中不可或缺的一部分。
4.1氧气
O2是维持生命的重要元素，也是细胞代谢所必需的。通过监测呼吸中的O2含量，可以评估个人的肺功能、组织含氧量和整体呼吸健康状况。O2含量的偏差可以提示缺氧（O2缺乏）或高氧（O2过多）等情况，这两种情况在医疗保健领域都具有临床意义。
一种常见的O2检测方法是采用电子化学传感机制，利用电极表面O2的还原/氧化作用，从而改变电信号。碳基导电材料（如碳纳米管）通过改变材料电阻来检测O2。另一种方法是创建一个嵌入离子的水凝胶网络，从而测量O2和电极之间发生反应的离子移动所产生的电流，为O2检测提供一种方法。就电化学传感方法而言，人们一直在努力生产可穿戴设备，包括面罩型和贴片型，主要使用柔性和可伸缩材料或结合弹性体。这种方法可以持续监测O2，便于在出现严重情况之前立即进行治疗和护理。
4.2二氧化碳
二氧化碳（CO2）是氧化代谢的主要副产物。高碳酸血症意味着过量的CO2，可导致呼吸性酸中毒，表现为精神错乱、嗜睡等症状，严重时可导致呼吸衰竭。相反，低碳酸血症表示二氧化碳不足，可导致呼吸性碱中毒，表现为头晕、头昏等症状，严重时还会昏厥。
非色散红外线（NDIR）传感机制利用二氧化碳吸收特定波长红外线的能力，是众所周知的有效的非穿戴式二氧化碳检测方法。在非色散红外传感过程中，红外光穿过气体样品，通过测量穿过气体路径的光的强度，可以获得二氧化碳的浓度。然而，由于需要减小近红外传感器的尺寸和重量，近红外传感方法在可穿戴应用中收到限制。此外，功耗很大，难以达到可穿戴设备所需的能效。
为了解决这些局限性，并在可穿戴应用中实现对二氧化碳的选择性，利用发光材料的二氧化碳传感器成为一种可行的替代方法。光学二氧化碳传感器采用金属氧化物半导体，利用紫外线（UV）产生自由电子-空穴对。这种作用改变了势垒，减小了耗尽区。此外，还会发生光解离，形成新的化学物种，从而显示出电气特性或发光的变化。氧化镧是一种显著的发光材料，可用于二氧化碳传感。Escobedo等人利用具有宽能隙（Eg4.6eV）的荧光粉氧化镧：铕（La O22 S:Eu），开发了一种掩膜形CO2传感器（图2b）。这种传感器在紫外线照射下的发射响应被用作CO2浓度的指示器。另一种方法采用了TiO2（Eg3.2eV）/Al2O3异质结构，紫外线可产生电子-空穴对，从而增强通道的导电性。
4.3 氨气
NH3是消化蛋白质时产生的副产品。在肝脏中，产生NH3经过处理，随后转化为尿素。如果存在肝、肾疾病或尿素循环障碍等健康问题，血液中的NH3水平就会升高，导致呼出的气体中NH3浓度增加。此外，评估呼出气体中的NH3含量也是评估口臭的重要方法。
可穿戴呼吸传感器的不断发展涉及到有机导电聚合物的应用，用于电化学检测NH3.Fujita等人在柔性聚丙烯薄膜上沉积（亚乙二氧基噻吩）（苯乙烯磺酸）（PEDOT:PSS）后，推出了一种可穿戴的一次性NH3传感器，其中氯化铁用作变阻器。将氯化铁掺入PEDOT：PSS后，PEDOT:PSS:Fe3+与其他挥发性有机化合物相比，对NH3的反应更强。此外，Chen等人通过整合双重传感机制，采用基于纳米纤维的异质结构，将电化学和比色法完美地结合在一起，提高了NH3的灵敏度。研究人员还特意增加了纳米纤维薄膜的孔隙率，旨在进一步提高传感器对NH3的灵敏度。
4.4过氧化氢
检测呼出气体中的过氧化氢（H2O2）具有重要意义，因为它可以作为气道炎症和氧化应激的无创标记物。最近，基于普鲁士蓝的电化学传感器被集成到可穿戴呼吸传感器中，用于检测呼出气体中H2O2的水平。Maier等人报告了基于一次性纸张的电化学传感器，用于连续实时检测呼出气体中H2O2（图2e）。这种一次性纸基传感器设计用于更换商用呼吸面罩。同样，Cao等人推出了一种用于监测呼出气体中H2O2含量的可穿戴系统，该系统有一个微流控EBC收集器和一个利用聚苯胺/普鲁士蓝纳米层的电化学传感器组成（图2f）。他们在EBC收集器中采用了多微通道设计，并通过三电极系统中的时间-电流曲线分析检测H2O2水平。这些元件被集成到一个N95掩膜中，从而使测量收集的EBC中H2O2的浓度，并在LED面板上显示实时监测结果。
4.5病原体
鉴于飞沫传播疾病的传播特性，在病原体检测方面保持持续警惕变得至关重要。在这种情况下，通过整合飞沫采样技术和小型、高效的病原体检测传感器来检测SARS-CoV-2的可穿戴系统的报道值得关注。Nguyen等人报告了基于合成生物学传感器的可穿戴SARS-CoV-2监测设备，该设备包括一个水合容器、一个样品垫、一个微流体纸质分析装置（μPAD）和一个横向流动检测条。μPAD包括用于病毒裂解、转录-重组酶聚合酶扩增反应的冻干试剂，以及用于靶向SARS-CoV-2 RNA的基于CRISPR的Cas12a SHERLOCK传感器。只需按下简单的按钮，设备就能自动运行，保持高灵敏度和特异性，无需电源或液体处理。此外，还提出了一种基于阻抗的呼气病原体传感器，用于检测呼吸道病毒，包括SARS-CoV-2尖峰蛋白。亲水多孔膜能有效吸附液滴，而抗尖峰功能化纳米线阵列能有效捕捉目标病毒蛋白，从而产生可检测的阻抗变化。通过将这种可穿戴传感器与阻抗电路集成，该系统可将阻抗数据实时无线传输到智能手机上，证明了面罩上病毒检测和监控的巨大潜力。
5、用于呼吸参数监测的可穿戴呼吸传感器
材料科学和纳米微技术的突破促使开发出柔性可伸缩传感器，专门用于测量压力、温度和湿度。现在，这些创新型传感器可无缝集成到面罩中，或作为贴片贴在咽部，在吸气和呼气过程中持续跟踪呼吸气流、温度和湿度等关键呼吸参数。通过这种方法可以开发出复杂的呼吸识别系统。
5.1气流监测
肺部的扩张和收缩产生气流，即所谓的吸气和呼气。产生的气流会与以面罩或贴片形式制作的传感器（呼吸系统内外）产生机械相互作用，然后转化为机械力或运动。然后，再转化为可测量的电信号，从而测量呼吸变化的模式。
测量可穿戴式气流的方法一般可分为电容式和电阻式。电容式方法是在导电材料的平行板之间放置介电材料（如高K材料、气隙）。电容的变化，特别是气流引起的电介质层厚度的变化，可以通过以下方法测量。Yang等人采用热塑性聚氨酯纳米纤维膜作为封装层。这些材料具有透气性，允许气流通过薄膜，但又不透水，即使在潮湿条件下也能防止水滴进入并确保稳定性。
另一方面，电阻式采用压阻材料检测呼吸气流引起的电阻变化。网络导电纳米材料（如碳纳米管或MXene）在吸入和呼出过程中会发生变化，导致结点电阻和整体网络电阻发生变化。Sun等人利用基于裂缝的应变传感器，显著提高了检测呼吸气流的灵敏度。
自供电呼吸传感器，这种传感器可同时实现传感和能量收集，从而实现呼吸监测系统的低功耗。气流引起结构变化，激活压电效应，使偶极子发生变化，产生交流电压，从而实现自供电。三电效应提供了另一种自供电方法，通过利用电极接触和分离产生的电荷不平衡，将机械运动或摩擦转化为电能。Zhong等人展示了一种双重方法，在夹层结构（金-特氟龙 AF-气隙-特氟龙AF-金）中利用压电效应和三电效应。特氟龙AF通过电晕充电处理保留静电荷，而空气间隙则具有高介电常数。特氟龙AF层之间的接触和分离会产生三电荷，而呼吸引起的偶极矩变化则会产生压电电荷。这种气流传感与自供电机制的整合实现了持续的呼吸健康监测，无需频繁充电即可提供有价值的见解。
5.2温度监测
呼气温度可作为气道炎症的非侵入性指标。它能反映支气管血流和炎症标志物的变化，因此有可能成为诊断和监测哮喘和肺癌在内的呼吸系统疾病的重要工具。多项研究表明，与健康人相比，哮喘患者的呼气温度升高，这表明呼气温度有可能成为一种有价值的诊断标志物。测量呼气温度不仅可以作为气道炎症和呼吸状况的指标，还可以通过检测呼气和吸气时的温度变化来分析呼吸模式，从而对呼吸功能进行更全面的评估。
监测温度信息的一种方法是使用热敏电阻材料，尤其是具有负温度系数（NTC）的材料。例如，Shin等人推出了一种以纳米氧化镍颗粒为NTC材料的保形贴片式温度传感器。这种表皮温度传感器被贴在鼻腔上，成功监测了呼气和吸气时的温度变化。另一方面，采用高灵敏度纳米薄膜和热致变色染料的可控温度传感器系统显示了测量和检测呼气温度变化的实时监测系统。这种方法提高了连续、无损监测的实用性，在医疗保健和相关应用中尤为重要。另一种方法是利用热释电纳米发电机作为可穿戴的呼吸温度呼吸传感器，并具有能量储存功能。热释电效应是指某些具有自发极化的材料在温度变化时，其电偶极矩发生变化的一种现象。这种电偶极矩的变化会材料上产生电荷或电压。
5.3湿度监测
呼吸湿度是我们在呼吸过程中吸入和呼出的空气中的水分含量，对我们的整体福祉和健康起着至关重要的作用。它是一个关键指标，反映了影响呼吸系统的环境和生理因素之间复杂的相互作用。例如，环境湿度对呼吸系统健康起着至关重要的作用，因为接触干燥的空气会导致不适或呼吸系统问题，包括咳嗽、喉咙痛、流鼻血、头痛和口腔健康问题。同时，监测呼出和吸入气体中的相对湿度（RH）变化可以评估呼吸频率和强度。这种功能在医疗保健和临床环境中非常宝贵，有助于诊断和管理各种呼吸系统疾病，优化病人护理。
此外，研究工作还对鼻腔和口腔呼吸模式进行了区分，这种区分揭示了个人的呼吸习惯，揭示了口呼吸的潜在问题，包括对呼吸健康、睡眠质量、高血压、面部畸形和儿童发育不良的影响。全面探索呼吸湿度的影响和应用对于促进我们对呼吸健康的了解和提高医疗保健效果至关重要。
湿度传感器的主要传感机制通常涉及传感材料与气体中的水蒸气之间的相互作用。大多数柔性湿度传感器的工作原理是质子跳跃过程，即格罗图斯链式反应，在此过程中，水分子和氢离子相互作用，促进特定相对湿度下的动态电荷转移。传感器的信号强度反映了活性材料表面的水分子数量，材料的亲水性对传感性能至关重要。水分子最初通过与羟基或表面缺陷的化学键结合而吸附在材料表面，随着湿度的增加，会形成更多的水层，促进电离和氢离子转移，从而影响传感器的输出。
多项研究利用电阻式湿度传感器作为可穿戴式呼吸传感器，这种传感器由多种材料制成，例如金属氧化物、碳基纳米材料、ZnIn2S4 纳米片、聚乳乙醇酸、金纳米线和纤维素等材料制成（图h）。例如,纤维素基离子膜显示了电阻式湿度传感机制，通过溶解氢氧化钾同时吸收水分来降低电阻。另一方面，电容式湿度传感器也得到了发展，它通过测量相对湿度的电容变化来测量湿度水平（图i）。例如，一种基于氧化石墨烯的传感器显示出电容随相对湿度的单调增加，这是因为吸收的水分子增强了极化效应，从而提高了材料的介电常数。
6、可穿戴呼吸传感器的应用
6.1使用可穿戴呼吸传感器识别呼吸模式
对呼吸模式的评估需要分析多个因素，包括呼吸频率、吸气和呼气的持续时间、呼吸强度和节奏的规律性。了解这些因素对于评估呼吸健康和指导临床干预以改善医疗保健管理至关重要。可穿戴呼吸传感器通过测量呼气和吸气时的气流、温度和湿度变化来识别这些模式。利用可穿戴呼吸传感器测量到的呼吸模式，可以进行呼吸分类、运动监测和呼吸状况诊断等各种应用。
通过可穿戴传感器进行呼吸模式分析，捕捉呼气和吸气特征，有助于识别不同的呼吸类别，如正常呼吸、快速呼吸、深呼吸、咳嗽和呼吸暂停。连续小波变换分析提供了一种详细的方法，能够全面检查与各种呼吸状况相关的频率和幅度参数，突出个体特征的独特性。
除了典型的呼吸类别，如正常呼吸、快速呼吸、深呼吸和咳嗽之外还出现了其他方法，对呼吸模式进行更多样化的分类或分析呼吸模式。Wang 等人强调了传感器恢复时间在检测咳嗽、呛咳或哮喘呼吸等高频情况时的重要性，与正常呼吸相比，这些情况的频率明显更快（如下图a）。
此外，Liu 等人还将呼吸模式区分为五种情况：抓握、惊吓、冥想、坐姿和睡眠，并根据温度和呼吸频率分析传感器电阻偏差，以辨别这些不同的模式（如下图 b）。研究人员利用可穿戴呼吸传感器实时监测运动过程中的呼吸模式，从而评估不同环境条件下的训练强度和生理状态（如下图 c）。
此外，可穿戴呼吸传感器在监测睡眠状态和诊断睡眠障碍（尤其是睡眠呼吸暂停）方面也大有可为。Satoko 等人开发了一种基于湿度传感器和加速度传感器的无线可穿戴呼吸监测平台，可在长达 7 小时的时间内连续捕捉呼吸停止的情况和呼吸频率的变化（如下图 d）。
物联网技术与可穿戴呼吸传感器的结合，通过即时分析呼吸模式并向用户传达其重要性，实现了持续监测。可以集成电池、升压电路、模数转换器、微控制器和 Wi-Fi 模块等各种组件，从而将数字呼吸数据无线传输到智能手机，实现对呼吸模式的实时监测（图 a）。此外，机器学习算法在呼吸模式的实时分类方面取得了长足进步。
结合物联网系统，呼吸模式的实时分类可用作健康监测系统，一旦检测到呼吸异常（如呼吸急促），系统就会显示 SOS 警告，并通过各种网络（包括电话、电子邮件和信息）将这些异常信号传递给医疗保健提供者（图 b）。
此外，机器学习技术还可用于诊断慢性呼吸系统疾病。通过结合可穿戴传感器和机器学习算法来识别复杂的呼吸模式，显示了促进诊断和区分各种慢性呼吸系统疾病的潜力。例如，Zhang 等人利用决策树算法和袋式集合策略将呼吸信号分为四类（哮喘、支气管炎、慢性阻塞性肺病和健康状态），准确率高达 95.5%（图 c）。这一应用展示了机器学习在提高呼吸健康监测系统诊断能力方面的潜力。
6.2医疗保健面罩平台
通过物联网技术将各种传感器集成到口罩中，为开发呼吸监测以外的可穿戴口罩平台铺平了道路，并满足了各种医疗保健应用的需求。例如，Pan 等人在口罩中集成了温度传感器和光电血压传感器，以检测各种生理数据，包括体温、心率、血氧饱和度和血压（图 a）。Kim 等人的另一项研究提出了一种集成了加速计、温度传感器、湿度传感器和电容传感器垫的综合系统（图 b）。该系统成功地监测了呼吸频率、咳嗽、说话以及其他生理数据，包括皮肤温度和湿度。此外，他们还成功地利用机器学习对四种不同的面罩位置（完全遮住、鼻子露出、鼻子和嘴露出、摘下）进行了分类。这些进展表明，可穿戴面罩平台已发展成为能够实时监测各种生理参数的先进医疗保健工具。各种传感器的集成和机器学习技术的应用有望提高这些平台的多功能性和有效性，从而提供全面的健康洞察。
6.3利用可穿戴呼吸传感器实时检测疾病
呼气中含有大量生物标记物，为检测各种疾病提供了宝贵的信息。传统上，人们一直在努力通过各种呼出气体分析方法来识别疾病，这些方法主要针对呼吸系统疾病，后来扩展到包括心血管疾病在内的各种健康状况。可穿戴呼吸传感器的出现为实时评估日常生活中是否存在疾病提供了可能。
我们在前面的讨论中探讨了可穿戴呼吸传感器，它能够检测关键的生物标志物，如氧气、二氧化碳、NH3、H2O2 和病原体。
这些生物标志物是关键指标，了解它们的浓度可以深入了解潜在的疾病影响。然而，要解决更复杂的疾病问题，就必须同时分析多种生物标志物。电子鼻系统受人类嗅觉系统的启发，为应对这一挑战提供了一个前景广阔的解决方案。传感器阵列能够检测呼吸中的复杂物种，并与模式识别算法相结合，可识别呼吸中的各种成分，并通过应用机器学习算法进一步解码复杂的疾病影响。一个显著的例子是可穿戴光学电子鼻系统（图 a）。该系统包含一个带有 32 个比色传感器阵列的面罩，可快速检测各种呼出代谢物。通过对颜色反应的图像分析，该系统成功地区分了病人、健康人和感染康复者。这个例子证明了可穿戴电子鼻系统在通过全面、实时的呼气分析促进我们对疾病的了解方面所具有的潜力。
正如前面所强调的，我们呼吸中宝贵的生物标志物提供了对各种疾病的洞察力。然而，由于这些生物标记物的浓度较低且不稳定，因此在早期阶段检测它们具有挑战性。合成生物标记物技术的最新进展已证明能有效解决这一难题。与内源性生物标记物不同，合成生物标记物是通过将生物和化学探针引入体内，放大特定疾病的特定信号而人工生成的。除了血液和尿液，合成生物标记物技术还发展到了呼出的气体中，为诊断病原体感染或癌症提供了一种非侵入性方法。例如Lange 等人通过给小鼠静脉注射 D5-乙基-β-D-葡萄糖醛酸探针，然后检测呼出气体中肿瘤的 β-葡萄糖醛酸酶释放的 D5-乙醇，证明了一种癌症诊断方法。他们设计了一种合成呼气生物标记物，利用蛋白酶传感纳米粒子检测呼吸系统疾病（图b）。在急性肺部炎症的小鼠模型中，他们将这些纳米颗粒他们通过质谱法检测了由此产生的挥发性报告物，从而实现了识别患病小鼠的高灵敏度。这种新方法有望提高疾病检测的准确性和精确度，尤其是在早期阶段。将合成生物标记物扩展到呼气分析中代表着向非侵入性诊断方法迈出了一大步，为及时识别病原体感染和癌症提供了潜在的突破。
7、展望
展望未来，有几个关键领域需要进一步开发这些传感器，以便在日常生活中得到更广泛的应用：
1）可长期使用的创新传感器设计
目前的可穿戴呼吸传感器主要设计为贴片或集成到面罩中，在持续佩戴性方面面临着挑战，包括舒适性、外观问题、皮肤炎症和透气性。这一进步将大大提高这些技术在日常生活健康监测中的可行性和用户接受度。
2）深入分析呼吸特征
目前的方法主要侧重于通过分析吸气和呼气之间的差异来区分呼吸模式。有必要对呼吸湿度和温度的内在意义进行更深入的探索。此外，了解外部环境因素的影响并解决运动伪影问题也至关重要。应探索校准外部环境和内部呼吸测量数据的硬件和软件解决方案，以及噪音去除技术，以提高呼吸分析的准确性。
3）多功能传感器与机器学习相结合
多功能传感器和复杂的机器学习算法的进步将为呼气分析开辟新的途径，而针对不同种族、性别和年龄的多种临床方法将提高设备性能的通用性。这种方法通过破译呼吸中的复杂背景，为监测健康状况和早期诊断疾病提供了可能。
4）传感器的可靠性和多用途能力：
要进行有效的连续监测，就必须有可靠和适合多种用途的传感器。开发坚固耐用、抗生物污损和污染的传感器设计至关重要。缓解这些问题的策略可能包括在传感器表面进行防污处理或采用自清洁机制。保持这些传感器的使用寿命和稳定的性能对其在健康评估中的持续实际应用至关重要。由于生物标志物与疾病的高度相关性，使用生物标志物进行疾病检测具有潜力，但现有的传感机制（如电化学和分子生物学方法）在多用途能力和连续实时检测方面可能面临限制。
5）合成呼气生物标记物的局限性
虽然合成呼气生物标记物有望通过有针对性地处理呼气中的挥发性有机化合物，显著提高疾病诊断的灵敏度和选择性，但这项技术也面临着一些挑战。主要缺点是注射或摄入产生挥发性报告物的探针不方便。此外，全面了解这些探针或报告物的释放机制，以及所释放报告物的毒性和对人体健康的影响，对于合成呼气生物标记物技术的进一步开发和临床应用至关重要。
总之，可穿戴呼吸传感器正处于关键阶段，在影响医疗监测和疾病诊断方面潜力巨大。前进的道路涉及技术创新和对呼吸数据及其影响的深入理解。随着我们的进步，先进的传感器设计、多功能传感器的使用和智能数据分析的协同作用将是充分发挥这些设备在改变医疗保健实践中的潜力的关键。
可穿戴呼吸传感器：健康监测的新纪元
在SARS-CoV-2疫情肆虐的当下，呼吸健康成为了全球关注的焦点。每一次呼吸，都不仅仅是生命的象征，更是我们身体状态的晴雨表。随着科技的飞速发展，可穿戴呼吸传感器正逐步成为我们健康监测的得力助手，引领着医疗保健领域的新一轮变革。
呼吸：健康的隐形密码
呼吸，这个看似简单的生理过程，实则蕴含着丰富的健康信息。从呼吸模式到呼出气体中的各类生物标志物，它们都是反映我们身体状态的关键指标。挥发性有机化合物（VOC）、半挥发性有机化合物（SVOC）、蛋白质、脂类、DNA、细菌和病毒……这些微小却重要的成分，在呼出的气体中无声地诉说着我们的健康故事。
可穿戴技术的飞跃
近年来，可穿戴技术的飞速发展为呼吸监测带来了前所未有的机遇。从传统的呼气分析设备，到如今小巧轻便的可穿戴呼吸传感器，科技的进步让呼吸监测变得更加便捷、高效。这些传感器不仅能够实时监测呼吸数据，还能通过物联网和机器学习技术，对数据进行深度分析，为个体提供精准、高效的医疗方案。
呼吸采样：从繁琐到便捷
为了获取准确的呼吸数据，有效的呼吸采样方法至关重要。传统的采样方式往往需要复杂的设备和繁琐的操作，而现在的可穿戴呼吸传感器则实现了采样过程的简化和便携化。例如，一些先进的传感器可以无缝集成到口罩或鼻下贴片中，持续收集实时呼吸数据。此外，还有利用多孔膜、SPME纤维等技术的创新收集器，能够在日常使用中轻松捕捉呼出的气体成分。
呼吸分析：科技的力量
在获取了呼吸数据之后，如何进行分析成为了关键。传统的色谱质谱技术如GC-MS、SIFT-MS和PTR-MS等，已经在呼气分析领域取得了显著成果。而激光光谱和频率梳等新技术则进一步拓宽了分析手段，提高了检测的灵敏度和准确性。这些技术不仅能够识别出呼出气体中的各种成分，还能通过数据分析揭示出潜在的疾病风险。
应用前景：无限可能
可穿戴呼吸传感器的应用前景广阔。在医疗领域，它们可以用于早期疾病筛查、病情监测和治疗效果评估等方面。例如，通过监测呼出气体中的VOCs变化，可以及时发现肺癌、哮喘等呼吸系统疾病的早期迹象。在健康管理方面，这些传感器还可以帮助人们了解自己的身体状况，调整生活习惯，预防疾病的发生。此外，在体育运动、航空航天等领域，可穿戴呼吸传感器也有着广泛的应用前景。
结语
可穿戴呼吸传感器的出现，标志着呼吸监测技术进入了一个全新的时代。它们以科技的力量，解锁了呼吸中的健康密码，为我们提供了更加精准、高效的健康监测手段。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，相信可穿戴呼吸传感器将在未来的医疗保健领域发挥越来越重要的作用，为人类的健康事业贡献更多的智慧和力量。