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北京大學韓夢迪 Sci. Adv.：小型化的無線植入式傳感系統

2024-03-22 來源：高分子科技

新型植入式傳感器具備監測人體內多種變量的能力，包括電生理學、生物力學、神經遞質和其他生物標志物的濃度等信息，有助于預防和治療各種疾病。傳統的植入式傳感器通常使用經皮導線將信號傳輸至體外。然而，為了更廣泛地應用于健康監測，理想的植入式傳感器應該具備以下特點：（i）無線傳輸信號至體外，避免導線引起的感染和炎癥；（ii）在體外使用小型設備進行數據采集，無需大型設備，實現院外或居家健康監測。然而，現有解決方案主要依賴商用芯片電路，如藍牙或近場通信（NFC）芯片，但是植入電路在微創、生物兼容性和能源供給等方面面臨挑戰。盡管基于LC諧振、超聲、光學與磁場等原理的無源可植入式傳感器具有小尺寸、無需能源供給的特點，但是大多需要較大的外部數據采集設備，無法滿足穿戴/便攜的應用場景。

為此，北京大學韓夢迪助理教授課題組報道了一種小型化、無源、無線的植入式傳感系統，通過穿戴式設備能夠對液體粘稠度、環境壓強與多種生物標志物的濃度等物理生化量進行無線傳感。相關成果以“Millimeter-scale magnetic implants paired with a fully integrated wearable device for wireless biophysical and biochemical sensing”為題發表在《Science Advances》上（Sci. Adv.10, eadm9314），北京大學博士研究生萬基為第一作者，聶眾一為共同一作。

圖1. 小型化傳感系統工作原理

小型化的無線傳感系統包括毫米級別的磁性植入器件與厘米級別的可穿戴設備。可穿戴設備能夠激勵磁性植入物器件上的微型磁鐵進行大幅度的振動，并通過可穿戴設備內的隧穿磁阻傳感器(TMR)檢測振動信號。通過對振動信號特征的提取分析，可以實現對磁性植入器件所處環境信息的無線傳感。

圖2. 小型化傳感系統的物理生化變量傳感原理及雙變量傳感。

穿戴式設備通過磁場無線激勵磁性植入器件，并檢測其振動信號。通過分析振動信號的衰減速率，可實現對粘稠度的無線傳感，粘稠度越大，衰減越快；分析空腔磁性植入器件的振動頻率，可實現對壓強的無線傳感，壓強越大，頻率越高；通過表面特異性化學修飾與開放空腔結構，分析振動頻率可實現對特定生物標志物的無線傳感，生物標志物濃度越高，頻率越低。通過器件設計可實現分頻傳感，通過區分振動頻段可實現多變量傳感。

圖3. 在體驗證：基于衰減系數的無線粘稠度傳感。

在大鼠顱內植入器件，并通過穿戴式設備進行激勵與監測。通過升溫改變其植入部位腦脊液的粘稠度，對升溫前、升溫后以及冷卻后的振動信號進行提取分析。結果顯示，在高溫度情況下，粘稠度較低，振動衰減速率較慢；相反，在相對低溫情況下，粘稠度較高，振動衰減速率較快。

圖4. 在體驗證：基于振動頻率的無線壓強與葡萄糖傳感。

植入空腔器件后，通過腹部按壓改變大鼠顱內壓，對振動信號的頻率進行分析，能夠無線傳感顱內壓的改變。該系統與商用壓力導管輸出相匹配，并保持一定的輸出穩定性。經過化學修飾的開放空腔器件植入后，注射高濃度葡萄糖溶液可觀測到振動頻率逐漸下降，實現對葡萄糖含量的無線傳感。

本文介紹了一種創新的磁性植入器件，無需芯片或電池，可與可穿戴設備配對，實現對人體內各種物理和生化變量（如粘度、壓力和葡萄糖濃度）的無線監測。與現有的無線植入式傳感器不同，該系統具有幾個獨特之處。首先，可穿戴設備與植入物之間通過磁場進行雙向交互，無需商用芯片、電池或線圈，因此無需大型讀取設備，從而減小了監測系統的整體尺寸。其次，植入物采用柔軟材料作為振動結構，振動幅度比傳統MEMS大兩個數量級，振動頻率可根據需要進行尺寸定制，有助于在非屏蔽環境中進行磁場測量，并支持使用不同頻段進行多變量傳感。第三，經過表面修飾的磁性植入器件的振動特征不僅反映周圍的物理條件，還包含特定化學物質的濃度信息，可以通過深度學習模型將時域和頻域數據與各種物理和生化參數相關聯。最后，磁性植入器件的無芯片和無電池的特性有助于長期的生物安全性，支持體內應用。在大鼠顱內模型中的實驗驗證了該系統監測腦脊液粘度、顱內壓和腦脊液葡萄糖水平的能力，為腦部疾病的治療提供了個性化和定制化的參考。這些特點凸顯了該小型化系統作為現有無線植入式傳感技術的補充，可定量、持續地監測多種物理與生化變量。

原文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adm9314

下載：Millimeter-scale magnetic implants paired with a fully integrated wearable device for wireless biophysical and biochemical sensing

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（責任編輯：xu）

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