西工大黃維院士團隊李鵬教授、王騰蛟副教授 Mater. Horiz.：糖尿病傷口生理信號監測功能可粘附/自愈合/抑菌智能柔性敷料
糖尿病及其并發癥是全球衛生系統面臨的主要挑戰，其中糖尿病傷口具有持續高血糖、血管生成減少、炎癥反應上調等特點，導致創面愈合困難。更嚴重的是，糖尿病傷口被細菌污染、定植造成感染后，會延長傷口炎癥期，阻礙傷口愈合。利用柔性電子材料監測及治療糖尿病傷口是解決這些問題的可行方案之一。然而，已報道的促糖尿病傷口愈合功能柔性電子材料性能仍有待提高，例如易受外部應力破壞、對皮膚的粘附能力不足，以及缺乏必要的抑菌性能，都限制了它們在糖尿病傷口治療中的應用。此外，鑒于糖尿病傷口復雜病理特征，亟需開發具有良好皮膚粘附性、自愈合性及抑菌性的智能柔性敷料，實現糖尿病傷口的pH、血糖濃度、體溫等非電生理信號以及糖尿病患者電生理信號的及時監測，對于輔助醫護人員長期管理糖尿病患者的健康狀況具有重要意義。
近日，西北工業大學柔性電子研究院黃維院士團隊李鵬教授、王騰蛟副教授開發了一種具有皮膚粘附及自愈合功能的糖尿病傷口智能柔性敷料，能夠監測糖尿病傷口的血糖、pH、體溫等生理非電信號及糖尿病患者心電、肌電、腦電等生理電信號（圖1）。該智能柔性敷料的襯底材料通過含脲基嘧啶酮等單體的自由基共聚合制備，其豐富的氫鍵、離子間作用力及陽離子鏈段，賦予了材料良好的皮膚粘附、自愈合及本征抑菌特性。
圖1 智能柔性敷料襯底結構及使用示意圖
智能柔性敷料的皮膚粘附性可以保證柔性器件與皮膚的充分接觸，提升器件對生理信號監測的準確性。本文中，智能柔性敷料柔性襯底（PADU）設計采取多重氫鍵的濕粘附機制來提升材料對皮膚等組織表面的粘附作用（圖2）。其中PADU襯底對糖尿病和健康小鼠皮膚均表現出良好的粘附性，粘附強度超過13 kPa，表明PADU適合作為智能柔性敷料的襯底，以保證敷料與皮膚的緊密貼合。
圖2 智能柔性敷料襯底的粘附性能表征
糖尿病傷口智能柔性敷料通過在PADU襯底表面集成葡萄糖、pH、溫度傳感器來制備。在葡萄糖記錄實驗中，首先測試了不同掃描速率下的循環伏安曲線。從圖3中可以看出，各掃描速率下的循環伏安曲線形狀幾乎一致，且清晰地顯示出氧化還原峰，表明電極處發生了電化學過程。然后測試了智能柔性敷料在0.1 M PBS緩沖液中不同濃度葡萄糖溶液下的循環伏安曲線和電流-時間曲線，以評價智能柔性敷料對不同濃度葡萄糖的響應（圖3b、3c和3d）。隨著葡萄糖濃度的增加，氧化還原峰的電流逐漸增大，峰的位置向增加電位的方向移動（圖3b）。統計分析表明，電流強度與葡萄糖濃度在1 ~ 30 mM范圍內呈明顯的線性函數關系（圖3c, R2 = 0.9992）。這些結果表明智能柔性敷料具有通過記錄電流強度來記錄葡萄糖濃度的能力。通過測量開路電位（OCP）評估了智能柔性敷料對不同pH值的響應（圖3f）。如圖3g所示，在pH值為4~7時，OCP-pH曲線呈良好的線性函數關系（R2 = 0.9967）。結果表明，智能柔性敷料可以通過測量OCP來記錄pH值。溫度傳感器在變溫條件下進行了測試。如圖3h記錄了智能柔性敷料電阻隨溫度變化而變化，證明智能柔性敷料能夠快速、可靠地實時響應18.8℃至40.0 ℃的溫度變化（圖3h）。統計分析也證明了傳感器的響應與溫度之間存在很好的線性函數關系（圖3i, R2 = 0.9980）。結果表明，該智能柔性敷料可以將電阻變化轉化為溫度變化，從而記錄溫度變化。該智能柔性敷料能快速可靠地記錄葡萄糖、pH值和溫度，適合實時記錄傷口愈合情況。
圖3 智能柔性敷料記錄葡萄糖、pH值和溫度水平
智能柔性敷料對糖尿病患者的電生理信號監測具有重要意義，可以對糖尿病患者異常電生理信號波動進行預警。作者通過在PADU襯底印制金箔電極，實現對患者心電信號（ECG）、肌電信號（EMG）、腦電圖（EEG）等電生理信號的采集。如圖4a所示，在靜態狀態下，智能柔性敷料的心電圖采集與醫用電極一致，存在一個代表性的心電波形周期。然后采集不同運動狀態下的心電圖。結果表明，智能柔性敷料無論在運動、扭曲、拉伸下均能穩定采集心電，而商用電極采集的心電質量明顯下降（圖4b）。這是由于PADU的良好粘附性，智能柔性敷料可以緊密貼合皮膚，使其適合于獲取運動中的ECG。測試了不同狀態下智能柔性敷料的靈敏度和信噪比。在所有狀態下，智能柔性敷料的靈敏度都明顯優于商用電極，扭曲和拉伸下的信噪比也優于商用電極（圖4c）。握拳時腕屈肌收縮并產生肌電圖。因此，用這種方法測試了智能柔性敷料收集肌電圖的能力。如圖4d所示，在握住不同重量的握力器時，收集得到了不同強度的肌電圖。當握力從5 kg增加到15 kg時，繃帶測得的肌電振幅從0.082 mV增加到0.226 mV，說明握力越大肌肉收縮越強，肌電越強。同樣，智能柔性敷料也可以收集不同細微肌肉運動產生的肌電圖，如放松、拉伸、握緊，產生不同的信號（圖4h）。同時對智能柔性敷料進行了EEG采集檢測。成人自發性腦電波以8 ~ 12 Hz的α波為主，閉眼時波幅最高，睜眼后波幅明顯下降。如圖4f和4g所示，在睜眼/閉眼模式下，智能柔性敷料采集的腦電圖在8-12 Hz范圍內顯示出明顯的α波，與商用電極采集的波形和幅度相當。當人腦視覺皮層接收到固定頻率的視覺刺激時，會在刺激頻率的基頻或多頻處產生連續的反應，這種集中的反應我們稱之為穩態視覺誘發電位（SSVEP）。如圖4i和4j所示，曲線在各自的刺激頻率下呈現出明顯的響應峰。智能柔性敷料采集的腦電圖波形、響應峰位置及峰值與商用電極相似，表明該智能柔性敷料采集的腦電圖質量與商用電極相當。以上結果證明，智能柔性敷料可以用于監測心電、肌電和腦電等電生理信號，有助于臨床輔助糖尿病患者健康狀況的長期管理。
圖4智能柔性敷料監測電生理信號
該工作以“Skin-Adhesive and Self-Healing Diagnostic Wound Dressings for Diabetic Wounds Healing Recording and Electrophysiological Signal Monitoring”為題發表在Materials Horizons上。西北工業大學柔性電子研究院黃維院士，李鵬教授和王騰蛟副教授為論文的通訊作者。西北工業大學柔性電子研究院博士研究生侯子碩，碩士研究生王雷為共同第一作者。該工作得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃、陜西省杰出青年科學基金、陜西省重點研發計劃和重慶市自然科學基金等的支持。
原文鏈接：https://doi.org/10.1039/D3MH02064A
