作为医学诊断和人机交互的重要媒介，生物电极已被广泛用于获取并监测能够反应当前健康状况及生物电状态的电生理信号。较早的侵入式刚性电极需要手术植入，会对人体造成损伤，而柔性电极仅需要附着在皮肤上便可收集信号，具有明显的优势。然而，大多数具有良好性能的柔性电子皮肤由不透水不透气的膜或凝胶构成，阻碍了人体与周围环境之间的气体交换，从而降低了热和湿度管理的效果。长时间地使用会导致与皮肤接触界面上的汗液积累，在影响电子皮肤使用舒适性的同时还会对信号采集产生负面影响，导致信号错误或丢失。此外，汗液中的有机物为微生物生长提供了良好环境，易导致细菌感染和炎症的产生，对人体健康造成危害。因此，构建和开发出具有排汗能力，透气性和抗菌性的柔性电子皮肤至关重要。

  苏州大学严锋教授团队，通过对聚离子液体（PIL）化学结构的设计和静电纺丝工艺参数的调节，制备了一种基于PIL的双梯度多层纳米纤维膜(PIL膜)电子皮肤。由于具有润湿梯度和孔径梯度，PIL电子皮肤在保证透气性的同时，实现了对汗液的定向运输。同时，得益于与PIL之间的静电作用，喷涂在纳米纤维膜上的羧基改性碳纳米管提供了稳定的导电性，实现对生物电信号的收集和监测。此外，PIL本征的广谱抗菌性能有效抑制微生物的生长，防止细菌感染，为使用者提供舒适和安全的使用环境，表现出在可穿戴设备，健康监测和人机交互等方面的广阔应用前景。相关工作以“Moisture-wicking, Breathable and Intrinsically Antibacterial Electronic Skin Based on Dual Gradient poly(ionic liquid) Nanofiber Membranes”为题发表在《Advanced Materials》上。

 

【用于生物电信号监测的吸湿、透气和抗菌的PIL电子皮肤的制备及应用示意图】

【PIL电子皮肤的孔径梯度及润湿性梯度】

  研究人员合成了两种可聚合的离子液体单体，与丙烯腈共聚后通过静电纺丝工艺制备出PIL基的复合纳米纤维膜。通过对聚离子液体中通过对阴离子、阳离子和烷基链的设计调控，以及静电纺丝工艺参数的调节，构建了三层纳米纤维膜间的孔径梯度（由内层的大孔到外层的小孔）及润湿性梯度（由内层的疏水到外层的亲水），并通过表观接触角的实验和径向分布函数的理论模拟计算进行了验证。

 

【PIL电子皮肤的单向导水机理】

  在材料的润湿性即接触角θ不变的情况下，对于单层纤维材料，由Young?Laplace方程可知，增大纤维之间的孔径D可减小阻力pL，从而使水分更易穿透。而对于多层的复合纤维材料而言，增大疏水侧的孔径，减小亲水侧的孔径，可以使水分在拉普拉斯压差和表面张力的共同作用下，自发、快速且不可逆地从靠近人体皮肤的内层疏水侧向远离皮肤的外层亲水侧运动，实现了对汗水的单向传输。研究人员用荧光素钠标记的绿色液滴很好地展示了水分在PIL膜中的定向运动过程。

【PIL电子皮肤的定向水分传输及透气透水性能】

  研究人员通过突破压力的测试，验证了PIL基柔性电子皮肤两侧对水分表现出的巨大差异性，并通过水分管理测试仪进一步量化了PIL基柔性电子皮肤的定向透水性能。同时，多层堆叠的纳米纤维膜内部存在许多通道，使气体和水分子可以轻松地流动，从而保证了PIL电子皮肤具有优秀的透气和透水性能。

【PIL电子皮肤的抗菌性能】

  PIL材料可以与带负电荷的细菌表面相互作用，使疏水链段（如烷基链）进入细菌脂质膜，导致细菌塌陷，破裂和死亡，因此具有广谱的抗菌性。研究人员以革兰氏阳性菌金黄色葡萄球菌(S. aureus)和革兰氏阳性阴性大肠杆菌(E. coli)为模型进行了系统的抗菌性测试。结果显示，PIL电子皮肤具有优异的抗菌性能，抑菌率达99%以上，足以保证在使用时不会产生细菌感染。

  

【器件的组成结构及对生物电信号的收集】

  人体中活跃的细胞或组织都会定期产生与其状况密切相关的电信号，研究人员通过制备出的PIL电子皮肤对这些电脉冲（如ECG信号）进行拾取和记录，使其可用于健康检测和医学诊断。此外，与普通凝胶电极相比，PIL基柔性电子皮肤即使在人体运动出汗的情况下，依然能够准确地获取到电信号，并且可以保持与皮肤接触界面的干爽，确保信号的稳定性和使用者的舒适度。

 

【通过对肌肉电信号的采集实现对机械手的控制】

  此外，肌肉在运动时会产生肌肉电信号，使用PIL基柔性电子皮肤对这些信号进行收集，再通过模数转换和简单的逻辑判断，可以将肌肉电信号转换为计算机可识别的实时控制命令（例如开/关），由此实现初步的人机交互功能。

  总而言之，研究人员制备出了由三层具有不同亲水性和孔径的PIL纳米纤维膜组成的电子皮肤，其具有优秀的吸湿排汗、透气性和抗菌性能，可以将人体皮肤与柔性电极界面之间产生的汗水快速排出，从而精确、稳定地收集人体的各种生物电信号（如ECG和EMG信号），并利用这些信号完成对机械手的实时操控。实现了在真实出汗的环境下，对人体电信号进行长期安全和稳定地收集，这对于促进持续健康监测、疾病诊断和人机交互的发展至关重要。

  文章的第一作者是苏州大学的博士研究生郑思洁，通讯作者为苏州大学的严锋教授。

  原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202106570