【改变未来的科技】
可穿戴和植入式微流控技术用于未来数字疗法
By 齐云龙
微流控技术最初是为芯片实验室应用而开发的，现已迅速扩展到可穿戴和植入式生物医学系统，实现了对实时生物传感、靶向药物递送和闭环治疗的精确流体操控。
日前，韩国延世大学在lab on a chip上发表了一篇题为“Wearable and implantable microfluidic technologies for future digital therapeutics（可穿戴和植入式微流控技术用于未来数字疗法）”的综述文章，特此推荐。
文章概述了近期在人体集成微流控平台方面的进展，重点关注可穿戴设备和植入式系统。文中重点介绍了关键设计策略，包括将微流控技术与软电子、无线通信和多模态传感相结合，以增强在动态生物环境中的机械适应性和功能多样性。
此外，还讨论了推动数字治疗技术进步的三个关键技术方向，特别关注系统级可拉伸性、多模态模块集成和人工智能驱动的数据处理。这些能力将成为将当前微流控系统转变为智能、自主平台的基础，这些平台将在塑造个性化、响应式且无缝集成到日常医疗保健中的未来数字疗法中发挥关键作用。
图 1 与可穿戴和植入式设备集成的微流控技术示意图以及未来数字疗法的关键技术方向。
表 1 可穿戴设备的主要微流控技术概述
表 2 植入式设备的主要微流控技术总结
图 5 多模态生物电子设备，包括微流控系统。A)用于通过测量生化信号和生物物理信号进行健康监测的多模态皮肤贴片。B)集成在皮肤贴片上的微流控系统，用于汗液收集。C)受试者饮酒时的多种生物信号检测。D)具有基于微流控的药物输送系统的植入式神经探针。E)注射比克尿（BIC）前（左）和后（右）的行为变化。F)使用多模态神经探针监测注射 BIC 引起的神经活动变化。
图 7 人工智能赋能的分析与反馈。A)机器学习算法的分类。B)基于 TD-C 学习的元学习框架。C)可穿戴式、额贴式装置的图像；比例尺：1 厘米。D)显示两种设备之间高准确性的混淆矩阵。E)基于压电微加工超声换能器的 SAAS。F)句子识别任务的混淆矩阵。G)使用 t-SNE 提取特征以可视化不同发声状态的区分性簇。H)通过 BMI 实现的 AI 赋能闭环系统示意图。I)应用基于 SSM 的解码策略的疼痛发作检测。J)植入式设备（左）和包括电源管理电路的电学架构（右）的示意图。
图 8 从实验室到公共应用的转化框架。
微流控技术从早期在芯片实验室系统中的应用发展到如今作为可穿戴和植入式生物医学设备的关键使能者，经历了显著的演变。其处理微量流体的高空间和时间精度能力，为实时监测、局部治疗和闭环健康干预开辟了新的可能性。随着微流控技术与生物体适应系统集成的可行性日益提高，该领域正迅速扩展到个性化、响应式和智能化的医疗解决方案。
可穿戴设备通过微流控集成，能够非侵入性地获取汗液、泪液和唾液等生物流体，从而受益匪浅。结合电化学和比色传感模式，这些系统能够在日常生活中提供有关生理状态的宝贵信息。另一方面，植入式微流控平台能够直接进入内部环境，支持局部药物输送、慢性生物信号监测和生物反应的精确调节。这些可穿戴和植入式系统共同为分布式医疗保健和持续疾病管理奠定了基础。
展望未来，未来的微流控系统必须超越当前在机械稳定性、多功能性和数据解读方面的局限性。可拉伸材料和结构设计的创新现在允许整个系统——包括互连、传感器和微流控通路——与组织协调变形。这种程度的机械适应性对于在体内和皮肤上实现无缝、长期运行至关重要。此外，结合化学、物理和电生理信号的多模态传感平台的开发，正在实现对人体动态健康状态的更全面理解，尤其是在与板载处理和无线通信模块相结合时。
人工智能在这些平台产生的高维异构数据管理中发挥着关键作用。机器学习算法可以提取潜在特征、检测异常模式，并以闭环方式指导治疗行动。当与实时感知和执行集成时，人工智能驱动的微流控系统从被动诊断工具演变为自主数字疗法。此类系统有潜力检测疾病的早期迹象、个性化治疗方案，并最小化不必要的药物暴露——所有这一切都不需要用户的主动输入。
微流控技术的轨迹显然与精准医疗的未来相一致。随着传感、治疗和智能之间的界限不断模糊，微流控平台将成为人体与数字健康系统之间的核心接口。通过材料科学、系统工程和基于人工智能的数据处理的融合，我们正迈向一个生物医学设备不仅可穿戴或可植入，而且真正适应性强、智能化，并能响应个体生理需求的时代。
将这些平台转化为临床实践不仅需要技术成熟，还需要严格的监管验证和可扩展的生产途径（ 图 8）。建立生物相容性测试、长期可靠性和数据安全的标准化协议，对于监管批准和广泛采用至关重要。与人工智能驱动的分析以及安全健康数据基础设施的无缝集成，为实现个性化、预测性和适应性护理提供了独特的机会。随着这些系统从临床前演示过渡到人体试验，工程师、临床医生和监管机构之间的合作将至关重要，以弥合实验室创新与现实医疗保健之间的差距。
最终，微流控、智能数据处理和临床转化相结合，可以重新定义数字疗法为完全自主、以患者为中心的解决方案。
文献链接：
Lee, Chung, Kim, Kim, Paek, Kim, An, Lee, Lim, Park (2025) Wearable and implantable microfluidic technologies for future digital therapeutics. Lab Chip.
https://doi.org/10.1039/D5LC00525F
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