浙江大学开发可寻址微针阵列，用于血糖监测与胰岛素按需释放
2025-11-27 15:00:59   来源：麦姆斯咨询   评论：0   点击：

糖尿病已成为全球范围内常见的慢性代谢性疾病之一，它不仅会对患者的生活质量产生不利影响，还会引发多种并发症，例如中风、冠心病、癌症和肝脏疾病等。糖尿病管理中的一个主要需求是在血糖水平升高时及时注射外源性胰岛素，以将血糖水平维持在合理的生理范围。因此，能够持续监测血糖水平并及时向人体递送相应胰岛素的闭环系统具有重要的临床意义。在持续血糖监测（CGM）方面，当前的技术大致可分为无创和有创两种方法。无创持续血糖监测主要通过汗液、眼泪等体表分泌物来监测血糖水平。然而，基于汗液的血糖传感准确性未达到临床误差标准，并且汗液中葡萄糖水平的波动与血糖水平的变化存在明显滞后。因此，目前的无创持续血糖监测技术尚无法满足糖尿病闭环管理系统的高精度监测需求。

微针（MN）技术在血糖监测和胰岛素递送领域展现出独特的优势。微针的微创特性显著减轻了患者的不适感，而基于间质液（ISF）的测量与完全无创的监测方法相比，准确性更高。当前研究表明，间质液与血清和血浆的成分相似，尤其是在血糖方面。然而，当前的研究仍面临几项挑战：插入深度不足，大多数已报道的微针长度小于1毫米，由于皮肤的自然厚度，这限制了有效传感区域以及插入后的机械稳定性；血糖敏感层的脆弱性，在许多基于响应性膜涂层的持续血糖监测系统中，插入过程可能会由于表皮摩擦而损坏传感层；缺乏冗余性，现有基于微针的持续血糖监测系统通常采用单一传感通道，没有独立的冗余通道，单个微针的灵敏度下降会影响整个系统的功能，导致稳健性和可靠性有限。

在微针治疗领域，微针经皮给药具有无痛、安全且吸收效率高等特点，使其在胰岛素给药方面极具前景。在微创闭环胰岛素递送系统方面，已开发出一些化学响应型递送系统，它们能响应血糖浓度被动释放胰岛素。尽管如此，这些系统通常存在剂量控制不精确的问题，并且易受各种体液的干扰，从而限制其临床应用。在现有研究中，胰岛素的释放通常是被动且不可控的，使其易受复杂生理条件的影响，难以实现精确给药。而已有报道的主动控制热响应性胰岛素微针贴片，仍无法对递送的胰岛素剂量进行精确量化。

据麦姆斯咨询介绍，为了克服现有技术的局限性，浙江大学研究团队提出了一种基于可寻址微针阵列的动态、实时血糖监测及可控胰岛素释放集成系统。这种闭环控制策略不仅能够持续监测血糖水平，还能根据个体代谢需求提供精准的胰岛素治疗，为糖尿病管理提供了一种新颖的解决方案。相关研究成果已经以“Integrated individually addressable microneedle arrays for robust glucose monitoring and on-demand insulin releasing”为题发表于近期的Microsystems & Nanoengineering期刊。

多通道可寻址血糖监测与胰岛素释放微针阵列系统的概念图

该创新的血糖监测及可控胰岛素释放集成系统由三个核心模块组成：冗余多路血糖监测微针阵列、可寻址电化学触发胰岛素释放微针阵列、信号处理和无线传输模块。该系统采用独特的微针阵列设计，能够实现血糖监测和胰岛素递送的精确时空控制。血糖监测微针阵列包含四个独立可寻址的传感电极，每个电极都涂有人体血糖敏感材料，可实时检测间质液中的血糖浓度。

为提高测量可靠性，该系统还集成了四个对电极和一个参比电极。每个传感通道都连接到后端电路各自的模数转换器（ADC），能够对每个通道进行独立分析。电化学触发胰岛素释放微针阵列由八个独立可寻址的药物递送微针组成，每个微针都涂有包裹胰岛素的水凝胶。通过有选择地向微针施加-1.5 V的还原电压，该系统能够实现特定微针的按需药物释放。在系统运行过程中，传感微针阵列实时采集的血糖数据通过高精度ADC转换，并通过低功耗蓝牙模块无线传输到移动终端。研究人员可以通过定制开发的应用程序（App）监测动态血糖变化，并根据预设阈值或实时评估，触发指定胰岛素微针的释放功能。

血糖传感微针的工作原理及体外表征

胰岛素释放微针的作用机制及体外表征

基于微针的血糖监测和胰岛素递送系统的体内评估

结论

该研究开发了一种创新的多通道复用血糖监测与按需胰岛素释放微针阵列平台，实现了精确的人体血糖控制。该系统采用独立可寻址的微针传感器阵列进行冗余血糖监测，结合电化学触发的胰岛素释放微针阵列，通过智能手机接口实现实时血糖调节。研究人员在大鼠模型中的体内验证展示了良好的血糖控制效果。

该系统在两个关键方面超越了现有的微针闭环系统：（1）冗余血糖传感设计，确保了在单点故障情况下更强的稳健性和数据可靠性；（2）主动按需胰岛素释放机制，实现了时空精确的胰岛素给药，从而优化了血糖调节精度。

未来的研究将通过以下几个关键方向着手进一步开发。在信号处理方面，可以开发基于机器学习的多通道融合算法，以动态校准传感器输出并提高血糖监测精度。在临床验证方面，需要进行多中心试验，以评估该系统在不同糖尿病患者群体中的长期性能和安全性。在控制策略方面，可以引入模型预测控制（MPC）算法，以实现由实时血糖浓度驱动的自主胰岛素调节。另外，防污涂层和可生物降解材料等创新，有望进一步提高系统的稳定性和生物相容性。

总体而言，这些改进将加速该集成系统发展成为功能齐全的智能人工胰腺，促进糖尿病护理的精准化和自动化。这项研究成果不仅为解决现有技术瓶颈提供了潜在方案，也为个性化、智能医疗设备的未来发展奠定了重要基础。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41378-025-01089-w

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