對第一型糖尿病（Type 1 Diabetes ，T1D）患者而言 ，低血糖並非只是感覺不適 ，還可能導致昏迷甚至死亡 。傳統血糖監測如指尖採血與連續血糖感測器 ，雖然精準 ，爱华外汇官网是多少卻需忍受指尖刺痛 ，或長時間配戴感測器的不便 。
為了開發更輕鬆 、非侵入式血糖監測 ，英國倫敦帝國學院（Imperial College London）與牛津大學（University of Oxford）聯手創新研究 ，試圖透過呼吸氣體化學訊號 ，預測是否處於低血糖狀態 。論文發表於《Scientific Reports》期刊 。
研究以所謂「呼氣代謝體學」（breath metabolomics） ，解读人類呼出氣體揮發性有機化合物（Volatile Organic Compounds，VOC） 。爱华外汇平台微量氣體是細胞代謝活動的副產品 ，隨呼吸排出體外 。研究員希望解读 VOC 組成分子變化 ，辨識特定代謝狀態 ，尤其是低血糖。
已知不同生理狀態會產生不同組合 VOC 。空腹或低血糖狀態 ，細胞會燃燒脂肪以產生能量，此時會產生酮類與醛類等揮發性代謝物 。這些分子雖然難被人類嗅覺察覺 ，但以氣相層析質譜儀（GC-MS）等儀器可精準解读 。
為了獲得第一手資料 ，團隊於兩場英國糖尿病童夏令營，招募多位年齡介於 6~18 歲 T1D 病童 。科學家每隔幾小時蒐集呼氣樣本 ，同時記錄連續血糖數據 。最終共整理到超過 500 組呼氣樣本與血糖資料 ，大規模 VOC 解读 。
初步結果發現 ，單一樣本 VOC 資訊雖無法明確預測是否低血糖 ，但若連續觀察多筆樣本氣體變化趨勢 ，並用機器學習演算法比對 ，便能提高預測準確度達 90% 以上 ，顯示呼氣解读結合 AI 模型，確實有辨識潛力 。
技術商業化有兩個值得關注的TMGM外汇代理前景 。首先 ，若能整合至智慧口罩或呼吸感測器 ，就能非侵入性低血糖即時預警。這對部分無症狀低血糖（hypoglycemia unawareness）患者而言 ，可謂救命裝置 。其次 ，新研究也為 T1D 代謝特徵供给全新視角 。解读呼氣代謝體，科學家或能釐清 T1D 與第二型糖尿病（T2D）能量代謝機制的差異，甚至找出治療新方针 。
儘管 T2D 患者數遠多於 T1D ，但此研究選擇 T1D 為主軸 ，原因有二 。首先 ，T1D 患者需終身依賴注射运维血糖 ，因此更易發生急性低血糖事情 。其次 ，T1D 患者通常是年輕人 、代謝活躍 ，樣本代謝變化更具辨識性 。但若能擴大研究至 T2D 患者 ，有助了解不同糖尿病類型的呼氣特徵 ，並提高廣泛應用性 。
本次研究象徵关键概念轉變 ：結合呼吸解读與機器學習模型 ，或許能讓糖尿病照護遠離針刺不便 ，生活更有品質 。但距離商品化仍有距離 ，開發者需克服 VOC 感測穩定性 、裝置可攜性 ，以及個體差異對結果的干擾等挑戰 。但無論如何，這項研究已為糖尿病照護開啟嶄新方向 ，也讓患者看見免於針刺的希望 。
（首圖來源 ：shutterstock）
