最新柔性傳感器!透過測量皮膚組織僵硬度來檢測病變

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在不久的將來,或許只需在皮膚放上一塊柔性應力感應薄膜,便能以非入侵的方式,實時檢測皮膚病變。由香港城市大學(香港城大)科學家共同領導的研究團隊,最近研發了一套基於機電感應的器件,能以自動化兼非入侵性的方式,用於診斷牛皮癬(銀屑病)、皮膚癌等皮膚深層組織的疾病。有關研究成果將為日後應用於臨床評估皮膚癌和其他皮膚疾病,奠下基礎。

是次研究由香港城大生物醫學工程學系助理教授于欣格博士,與美國西北大學的科學家攜手領導。相關研究結果已發表在最新一期的科學期刊《自然·生物醫學工程》 (Nature Biomedical Engineering)上,題為〈Miniaturized electromechanical devices for the characterization of the biomechanics of deep tissue〉

能精確並快速測量人體軟組織僵硬度的機電系統,可為監測、診斷和治療各種病理,尤其是與皮膚相關的疾病,提供有用的臨床信息。然而,目前的診斷方法例如磁共振彈性成像(magnetic resonance elastography),往往要運用醫院內的大型儀器,並要由專業人員操作。而基於感應組織僵硬度的最新測量技術,目前則只能檢測到皮膚以微米級別計的表層。

實時評估深層組織僵硬度的新器件

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研究團隊設計出一套簡單、微型的機電感應器件,能以高精準度及實時評估深層組織的僵硬度。

 

針對以上的不足,研究團隊設計出一套簡單而微型的機電感應器件,能夠以高精準度及實時評估深層組織的僵硬度。團隊利用微型電磁系統,結合震動致動器(actuator)與柔性應力感應器(sensor)薄膜,即時測量皮膚或其他軟組織的彈性模量(Young’s modulus, 即楊氏模量),並可視乎感應器的設計而測量皮膚下1至8毫米的深度。

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研究團隊將器件應用於研究對象帶有牛皮癬的手臂(a)、手部(c)、下背(e)的皮膚病變位置,以及沒有病變的皮膚上。圖b、d及f顯示出兩者在僵硬度上檢測出的分別。(圖片來源: DOI number: 10.1038/s41551-021-00723-y)

 

研究團隊於不同的合成和生物材料例如水凝膠、豬皮以及人體不同位置的皮膚上,測試器件的性能。于博士解釋說:「發生病變的位置會比附近的皮膚僵硬,主要是因為皮膚的彈性及水潤度有別。這些簡單的測量結果在快速識別和定位皮膚病變位置方面,具有潛在的臨床應用價值,可以補足最近已發表、用於檢測組織表面機械性能(通常為微米級)的方法的不足。」他指出,癌細胞組織往往比正常組織更僵硬或更柔軟,這種差異可以被視為多種皮膚疾病,例如皮膚癌或皮下腫瘤的診斷生物標誌物。

機電感應設備結構簡單

這套新研發的機電器件的厚度僅為2.5毫米,接觸面積大約為2平方厘米,不論在長有毛髮抑或沒有毛髮的皮膚上,均運作良好。而它的運作原理,乃源自早前由于博士和西北大學合作者開發、用於虛擬/擴增實景的皮膚集成觸覺介面技術。

該器件的運作原理是這樣的:對銅線圈施加交流電後,磁鐵會產生振動並在感應器的底部產生壓力。這會令衍生的變形延伸至組織內以毫米計的深度,從而導致電阻出現周期性的變化。通過即時測量電壓來分析這些反應,就可以定量確定組織的僵硬度。每次測量都可以在一分鐘之內完成。

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傳感器的運作原理,源自早前由于欣格博士博士和西北大學John A. Rogers教授等合作者開發、用於虛擬/擴增實景的皮膚集成觸覺介面技術。

 

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系統的結構示意圖。左下圖顯示震動致動器的體積只與一枚五美分的硬幣相若。另外兩張圖片展示設備的陣列能夠支援定位測量組織的僵硬度。(圖片來源: DOI number: 10.1038/s41551-021-00723-y)

 

研究團隊找來了皮膚病患者,進行了臨床研究。結果表明,器件具有準確定位與牛皮癬相關病變的潛力,展現出實際醫學用途。于博士說:「檢測出的數據有助診斷、跟進治療和疾病監測,尤其是針對如皮膚癌等的皮膚相關疾病,也可用於皮膚美容和表面傷口復元的範疇。」

于博士並指出,他們的器件有潛力應用於評估不同條件下的皮膚物理特性,例如老化、水分流失或皮膚病。他說:「我們相信在不久的將來,這項技術將令人們只需用簡單的可穿戴設備,就可以隨時監察皮膚的健康狀況。」

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于欣格博士(前排)与其研究团队的部分成员:(后排左起)宋恩名博士、李登峰、姚宽明。

 

香港城大的于博士以及來自西北大學的John A. Rogers教授黃永剛教授張然凱博士是這篇論文的共同通訊作者。第一作者包括來自于博士團隊的高級研究員宋恩名博士;同樣曾為于博士團隊內的高級研究員、現為大連理工大學教授的解兆謙教授;以及來自北卡羅來納大學教堂山分校的白武斌教授和西北大學的欒海文博士。香港城大的李登峰姚寬明周靖昆亦參與是次研究。其他研究人員則來自西北工業大學、賓夕法尼亞州立大學、伊利諾大學厄巴納-香檳分校、成均館大學、復旦大學、和大連理工大學。

研究獲得包括香港城大、香港研究資助局、國家自然科學基金會、中央高校基本科研業務費、韓國科學與信息通信技術部、美國國家科學基金會等的資助進行。

 

DOI number: 10.1038/s41551-021-00723-y

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