《超越百岁》的作者彼得·阿提亚（Peter Attia）在“医学3.0时代”的概念里认为：在当今医学时代，我们每个人都应该持续监测和评估自己的身体健康状态。
像是智能手表、智能手环这些佩戴在身体外部的设备，可以实现监测我们的血氧、心率、血压等宏观数据。而近年来开始面向市场的动态血糖仪（CGM），可以通过微创来监测血糖，为可穿戴设备开拓了新的可能性。
但你是否想过，衰老的指标，可能也可以通过一个智能设备实现实时监测？
最近在《科学》（Science）杂志上的一个新研究报道了一种新型传感器，可以通过检测体内炎症因子，也就是蛋白分子的浓度水平，实现人体微观数据的实时持续监测[1]。
炎症是衰老的重要指标之一，对炎症的实时监测，意味着我们离实时监控衰老又进一步。
用大摆锤来捕捉炎症因子
这项研究是由芝加哥陈·扎克伯格（Chan Zuckerburg）生物中心和美国西北大学的研究团队合作完成的。
2023年，芝加哥陈·扎克伯格生物中心由Facebook创始人马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）和普丽西拉·陈（Priscilla Chan）夫妻二人创立的“Chan Zuckerberg Initiative”科学计划（CZI）资助而正式成立，主要聚焦于炎症相关疾病的研究。这也是近年全球顶级富豪入局衰老干预领域的又一成果。
在这项研究中，莎娜·凯莉（Shana Kelley）教授团队设计了一个可以植入皮下实时追踪体内炎症水平的传感器，并且在糖尿病大鼠模型中得到了验证[1]。
这个传感器外观很像“牛顿摆球”，每根传感器（也就是每个摆球）的末端都有一束 DNA 片段，用于结合目标蛋白质（炎症因子）来检测。再将传感器嵌入一根只有三根头发宽的微针中，这样一个可植入式的“炎症追踪器”就制作完成了。
那么这个追踪器是如何将生物信号转化成电信号的呢？
想要实现电信号的转换，就需要在装置上添加电极。DNA分子本身带负电，施加电压后，DNA分子有向正极跑的趋势，如果在这个过程中结合了目标蛋白这个“大包袱”，移动速度会减缓，电极之间的电势也会改变，这种改变就会被量化成蛋白浓度被记录。
但蛋白质分子间的结合能力很强，有的蛋白结合时间长达到20小时，这就导致了一个问题——无法实现实时监测。
研究团队采取了一个非常巧妙的办法：他们给传感器“施压”，压力会让传感器振荡摇晃，将末端连接的蛋白质甩掉，并在一分钟内捕捉其他蛋白质。这也是实现实时监测的关键。
如此这般，在电压的作用下，传感器会不断振动，把蛋白质这个“大包袱”甩掉，继续结合其它蛋白质分子，实现蛋白质浓度的动态监测。
为了证实这个追踪器的效果，研究团队在糖尿病大鼠上进行了验证试验。
我们知道慢性炎症与很多慢性疾病密切相关，糖尿病就是其中一种。许多糖尿病并发症都是由炎症引起的[2]。
首先研究者将“追踪器”植入糖尿病大鼠皮肤，监测两种血管炎症标志物白介素-6（IL-6）和肿瘤坏死因子-α（TNF-α）的水平变化。然后给大鼠禁食，控制血糖，监测到炎症因子水平下降；而注射激活免疫系统的物质（LPS）时，炎症水平迅速上升。实时监控效果非常显著。
据统计，50%的死亡与炎症相关疾病有关，涵盖心脏病、中风、癌症、糖尿病、自身免疫疾病以及神经退行性疾病等[3]。“炎症追踪器”的研发为通过监测炎症水平进行疾病早期干预、延长健康寿命提供了新思路。
这个研究为何意义重大？
在人体内放置传感元件检测健康状态并不是新鲜事，早在十几年前，就通过连续血糖监测仪（CGM）实现了。如今只需要很少的花费，你就可以拥有一个属于自己的血糖实时监控程序。
但血糖检测和炎症检测的难度完全不可同日而语，这也就是为什么这篇研究可以在顶刊《科学》上发表。
葡萄糖结构简单，是一个分子量只有180道尔顿的小分子。而炎症因子的本质是蛋白质分子，最小的蛋白质分子都要有约1760道尔顿那么大，是葡萄糖的十倍。何况蛋白质分子还需要折叠成特殊的三维结构才能发挥功能。
同时，人体内蛋白的浓度很低，通常在纳摩尔和皮摩尔之间，因此对传感器的灵敏度要求极高。炎症因子的传统检测手段通常需要抽血进行，但这个方法耗时费力，往往对患者造成较大皮损，还需要患者亲自前往医疗机构。
最重要的是，此类检测不能提供实时、连续数据。而在这项研究中显示，新型“炎症追踪器”最长可以实现持续350分钟的炎症水平监测[1]。
虽然“炎症追踪器”有大好前景，但是它本身还有一些局限性需要克服。比如它的持续检测时间350分钟对比血糖监测仪的2周来说，还是有点短。这对使用者来说，频繁的刺破皮肤还是很让人不舒服的。
但无论如何，这项新研究为衰老的实时监测开启了全新时代。
智能监测设备可按需使用
智能监测设备早已不是一个新鲜的概念，诸如健身追踪器、智能手表甚至血糖监测仪等设备已经变得随处可见。这些设备主要用于追踪生命体征和健康参数，包括心率、睡眠模式、体育活动，甚至血氧水平。
市面上的智能手表和手环都是基于PPG技术（光电容积描记法），由光源和感光器组成[4]。简单来说，就是通过发射绿光来判断血管中的血液流量。
PPG信号的准确性会受到噪声信号的影响，如佩戴者的肤色、肥胖、年龄、性别、测量部位、体温、环境温度和光线等因素[5]。但只要佩戴方法和部位正确，检测准确性基本能得到保证。
有研究表明,可佩戴式的智能监测设备对于预测心房颤动的发病率准确性高达70%以上[6]，这有助于早期发现未确诊的心房颤动，预防增加后续中风、心力衰竭的风险。
随着人们对智能设备需求的提升，智能监测设备的研发也“卷”了起来。个别设备还可以设置添加“急救功能”，如果佩戴者意外摔倒或跌落长达一分钟没有反应，设备会自己启动拨打急救电话，挽救佩戴者的生命。
距离第一款实时血糖仪（CGM）2006年获FDA批准已经过去了近20年，但随着智能设备不断成为了我们生活中的重要部分，相信这款炎症实时监测仪很快就会面向市场，帮助我们更好的了解、掌控自己的身体。
参考文献
[1]Zargartalebi, H., Mirzaie, S., et al. Active-reset protein sensors enable continuous in vivo monitoring of inflammation. Science. 2024 Dec 6;386(6726):1146-1153.
[2]Li, X., Li, C., et al. Inflammation and aging: signaling pathways and intervention therapies. Signal Transduct Target Ther. 2023 Jun 8;8(1):239.
[3]Furman, D., Campisi, J., et al. Chronic inflammation in the etiology of disease across the life span. Nat Med. 2019 Dec;25(12):1822-1832.
[4]Lanata, A. Wearable Systems for home Monitoring Healthcare: The Photoplethysmography success Pros and Cons. Biosensors (Basel). 2022 Oct 12;12(10):861.
[5]Ray, D., Collins, T., Woolley, S., & Ponnapalli, P. A review of Wearable Multi-Wavelength Photoplethysmography. IEEE Rev Biomed Eng. 2023:16:136-151.
[6]Lubitz, S. A., Faranesh, A. Z., et al. Detection of atrial fibrillation in a large population using wearable devices: the Fitbit Heart Study. Circulation. 2022 Nov 8;146(19):1415-1424.
