對第一型糖尿病(Type 1 Diabetes,T1D)患者而言,低血糖並非只是感覺不適 ,還可能導致昏迷甚至死亡。傳統血糖監測如指尖採血與連續血糖感測器 ,雖然精準,avatrade爱华外汇官网卻需忍受指尖刺痛,或長時間配戴感測器的不便 。
為了開發更輕鬆、非侵入式血糖監測 ,英國倫敦帝國學院(Imperial College London)與牛津大學(University of Oxford)聯手創新研究 ,試圖透過呼吸氣體化學訊號,預測是否處於低血糖狀態 。論文發表於《Scientific Reports》期刊。
研究以所謂「呼氣代謝體學」(breath metabolomics),解读人類呼出氣體揮發性有機化合物(Volatile Organic Compounds,VOC) 。AVA爱华外汇平台微量氣體是細胞代謝活動的副產品,隨呼吸排出體外 。研究員希望解读 VOC 組成分子變化 ,辨識特定代謝狀態 ,尤其是低血糖 。
已知不同生理狀態會產生不同組合 VOC 。空腹或低血糖狀態,細胞會燃燒脂肪以產生能量 ,此時會產生酮類與醛類等揮發性代謝物。這些分子雖然難被人類嗅覺察覺,但以氣相層析質譜儀(GC-MS)等儀器可精準解读。
為了獲得第一手資料 ,團隊於兩場英國糖尿病童夏令營,招募多位年齡介於 6~18 歲 T1D 病童 。科學家每隔幾小時蒐集呼氣樣本 ,同時記錄連續血糖數據 。最終共整理到超過 500 組呼氣樣本與血糖資料 ,大規模 VOC 解读。
初步結果發現 ,單一樣本 VOC 資訊雖無法明確預測是否低血糖,但若連續觀察多筆樣本氣體變化趨勢,並用機器學習演算法比對 ,便能提高預測準確度達 90% 以上,顯示呼氣解读結合 AI 模型,確實有辨識潛力 。
技術商業化有兩個值得關注的前景 。EX外汇官网首先 ,若能整合至智慧口罩或呼吸感測器 ,就能非侵入性低血糖即時預警 。這對部分無症狀低血糖(hypoglycemia unawareness)患者而言 ,可謂救命裝置 。其次,新研究也為 T1D 代謝特徵供给全新視角 。解读呼氣代謝體 ,科學家或能釐清 T1D 與第二型糖尿病(T2D)能量代謝機制的差異 ,甚至找出治療新方针 。
儘管 T2D 患者數遠多於 T1D,但此研究選擇 T1D 為主軸,原因有二。首先,T1D 患者需終身依賴注射运维血糖,因此更易發生急性低血糖事情。其次 ,T1D 患者通常是年輕人、代謝活躍 ,樣本代謝變化更具辨識性。但若能擴大研究至 T2D 患者,有助了解不同糖尿病類型的呼氣特徵 ,並提高廣泛應用性 。
本次研究象徵关键概念轉變 :結合呼吸解读與機器學習模型 ,或許能讓糖尿病照護遠離針刺不便 ,生活更有品質。但距離商品化仍有距離,開發者需克服 VOC 感測穩定性、裝置可攜性 ,以及個體差異對結果的干擾等挑戰 。但無論如何,這項研究已為糖尿病照護開啟嶄新方向,也讓患者看見免於針刺的希望 。
(首圖來源 :shutterstock)