西工大黄维院士团队李鹏教授、王腾蛟副教授 Mater. Horiz.：糖尿病伤口生理信号监测功能可粘附/自愈合/抑菌智能柔性敷料
糖尿病及其并发症是全球卫生系统面临的主要挑战，其中糖尿病伤口具有持续高血糖、血管生成减少、炎症反应上调等特点，导致创面愈合困难。更严重的是，糖尿病伤口被细菌污染、定植造成感染后，会延长伤口炎症期，阻碍伤口愈合。利用柔性电子材料监测及治疗糖尿病伤口是解决这些问题的可行方案之一。然而，已报道的促糖尿病伤口愈合功能柔性电子材料性能仍有待提高，例如易受外部应力破坏、对皮肤的粘附能力不足，以及缺乏必要的抑菌性能，都限制了它们在糖尿病伤口治疗中的应用。此外，鉴于糖尿病伤口复杂病理特征，亟需开发具有良好皮肤粘附性、自愈合性及抑菌性的智能柔性敷料，实现糖尿病伤口的pH、血糖浓度、体温等非电生理信号以及糖尿病患者电生理信号的及时监测，对于辅助医护人员长期管理糖尿病患者的健康状况具有重要意义。
近日，西北工业大学柔性电子研究院黄维院士团队李鹏教授、王腾蛟副教授开发了一种具有皮肤粘附及自愈合功能的糖尿病伤口智能柔性敷料，能够监测糖尿病伤口的血糖、pH、体温等生理非电信号及糖尿病患者心电、肌电、脑电等生理电信号（图1）。该智能柔性敷料的衬底材料通过含脲基嘧啶酮等单体的自由基共聚合制备，其丰富的氢键、离子间作用力及阳离子链段，赋予了材料良好的皮肤粘附、自愈合及本征抑菌特性。
图1 智能柔性敷料衬底结构及使用示意图
智能柔性敷料的皮肤粘附性可以保证柔性器件与皮肤的充分接触，提升器件对生理信号监测的准确性。本文中，智能柔性敷料柔性衬底（PADU）设计采取多重氢键的湿粘附机制来提升材料对皮肤等组织表面的粘附作用（图2）。其中PADU衬底对糖尿病和健康小鼠皮肤均表现出良好的粘附性，粘附强度超过13 kPa，表明PADU适合作为智能柔性敷料的衬底，以保证敷料与皮肤的紧密贴合。
图2 智能柔性敷料衬底的粘附性能表征
糖尿病伤口智能柔性敷料通过在PADU衬底表面集成葡萄糖、pH、温度传感器来制备。在葡萄糖记录实验中，首先测试了不同扫描速率下的循环伏安曲线。从图3中可以看出，各扫描速率下的循环伏安曲线形状几乎一致，且清晰地显示出氧化还原峰，表明电极处发生了电化学过程。然后测试了智能柔性敷料在0.1 M PBS缓冲液中不同浓度葡萄糖溶液下的循环伏安曲线和电流-时间曲线，以评价智能柔性敷料对不同浓度葡萄糖的响应（图3b、3c和3d）。随着葡萄糖浓度的增加，氧化还原峰的电流逐渐增大，峰的位置向增加电位的方向移动（图3b）。统计分析表明，电流强度与葡萄糖浓度在1 ~ 30 mM范围内呈明显的线性函数关系（图3c, R2 = 0.9992）。这些结果表明智能柔性敷料具有通过记录电流强度来记录葡萄糖浓度的能力。通过测量开路电位（OCP）评估了智能柔性敷料对不同pH值的响应（图3f）。如图3g所示，在pH值为4~7时，OCP-pH曲线呈良好的线性函数关系（R2 = 0.9967）。结果表明，智能柔性敷料可以通过测量OCP来记录pH值。温度传感器在变温条件下进行了测试。如图3h记录了智能柔性敷料电阻随温度变化而变化，证明智能柔性敷料能够快速、可靠地实时响应18.8℃至40.0 ℃的温度变化（图3h）。统计分析也证明了传感器的响应与温度之间存在很好的线性函数关系（图3i, R2 = 0.9980）。结果表明，该智能柔性敷料可以将电阻变化转化为温度变化，从而记录温度变化。该智能柔性敷料能快速可靠地记录葡萄糖、pH值和温度，适合实时记录伤口愈合情况。
图3 智能柔性敷料记录葡萄糖、pH值和温度水平
智能柔性敷料对糖尿病患者的电生理信号监测具有重要意义，可以对糖尿病患者异常电生理信号波动进行预警。作者通过在PADU衬底印制金箔电极，实现对患者心电信号（ECG）、肌电信号（EMG）、脑电图（EEG）等电生理信号的采集。如图4a所示，在静态状态下，智能柔性敷料的心电图采集与医用电极一致，存在一个代表性的心电波形周期。然后采集不同运动状态下的心电图。结果表明，智能柔性敷料无论在运动、扭曲、拉伸下均能稳定采集心电，而商用电极采集的心电质量明显下降（图4b）。这是由于PADU的良好粘附性，智能柔性敷料可以紧密贴合皮肤，使其适合于获取运动中的ECG。测试了不同状态下智能柔性敷料的灵敏度和信噪比。在所有状态下，智能柔性敷料的灵敏度都明显优于商用电极，扭曲和拉伸下的信噪比也优于商用电极（图4c）。握拳时腕屈肌收缩并产生肌电图。因此，用这种方法测试了智能柔性敷料收集肌电图的能力。如图4d所示，在握住不同重量的握力器时，收集得到了不同强度的肌电图。当握力从5 kg增加到15 kg时，绷带测得的肌电振幅从0.082 mV增加到0.226 mV，说明握力越大肌肉收缩越强，肌电越强。同样，智能柔性敷料也可以收集不同细微肌肉运动产生的肌电图，如放松、拉伸、握紧，产生不同的信号（图4h）。同时对智能柔性敷料进行了EEG采集检测。成人自发性脑电波以8 ~ 12 Hz的α波为主，闭眼时波幅最高，睁眼后波幅明显下降。如图4f和4g所示，在睁眼/闭眼模式下，智能柔性敷料采集的脑电图在8-12 Hz范围内显示出明显的α波，与商用电极采集的波形和幅度相当。当人脑视觉皮层接收到固定频率的视觉刺激时，会在刺激频率的基频或多频处产生连续的反应，这种集中的反应我们称之为稳态视觉诱发电位（SSVEP）。如图4i和4j所示，曲线在各自的刺激频率下呈现出明显的响应峰。智能柔性敷料采集的脑电图波形、响应峰位置及峰值与商用电极相似，表明该智能柔性敷料采集的脑电图质量与商用电极相当。以上结果证明，智能柔性敷料可以用于监测心电、肌电和脑电等电生理信号，有助于临床辅助糖尿病患者健康状况的长期管理。
图4智能柔性敷料监测电生理信号
该工作以“Skin-Adhesive and Self-Healing Diagnostic Wound Dressings for Diabetic Wounds Healing Recording and Electrophysiological Signal Monitoring”为题发表在Materials Horizons上。西北工业大学柔性电子研究院黄维院士，李鹏教授和王腾蛟副教授为论文的通讯作者。西北工业大学柔性电子研究院博士研究生侯子硕，硕士研究生王雷为共同第一作者。该工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、陕西省杰出青年科学基金、陕西省重点研发计划和重庆市自然科学基金等的支持。
原文链接：https://doi.org/10.1039/D3MH02064A
