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4月23日，据《科学转化医学》期刊网站报道，来自美国加州理工学院的研究人员开发了一款具备实时采样和多模态生物标志物监测功能的可穿戴智能设备——iCares，并完成了20例慢性伤口患者的初步临床验证。相关研究成果发表在《科学转化医学》期刊上。
慢性伤口常见于糖尿病、静脉曲张患者，因其愈合周期长、感染风险高、复发率大，长期困扰着临床医生和患者。传统护理手段多依赖专业医疗人员的经验判断，缺乏对创面微环境的连续监测和量化分析。此外，伤口渗出液分泌缓慢且成分复杂，导致高效液体采集和实时分析面临挑战。对此，研究人员设计了一种名为iCares的可穿戴设备，可实现伤口渗出液的原位采样和分析。iCares集成了无泵三元微流体模块，通过特定的成分和结构设计，能够高效采集“新鲜”伤口渗出液。同时，iCares还集成了柔性纳米传感器阵列，可以测量一氧化氮（NO）、过氧化氢（H2O2）和氧气（O2）等生物标志物以及pH和温度，通过多参数检测来帮助判断伤口状态。此外，iCares还具备无线连接功能，支持伤口的长期连续监测。iCares还能通过3D打印等方式实现快速大规模生产。研究人员将该设备应用到糖尿病小鼠模型中，成功监测了小鼠皮肤伤口感染以及抗生素治疗期间的伤口状态变化。随后，研究人员在20名慢性伤口患者中开展临床试验，通过将iCares的多参数传感器测量结果与机器学习算法相结合，实现了对患者伤口的类型分类和愈合趋势预测。该研究为慢性伤口治疗提供了一种集实时监测、智能评估和个性化干预于一体的新路径。
来源：报告中心供稿
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