糖尿病已成为全球严峻的公共卫生问题，患者人数已超过5亿，而我国成人糖尿病患病率更是高达12%。传统的血糖检测方法，如扎手指或抽血测血糖，不仅给患者带来疼痛和不便，还可能增加感染风险，降低了患者长期血糖监测的依从性。因此，无创血糖检测技术的研发具有重要意义，它有望解决传统检测方法带来的痛点，提高糖尿病患者的生活质量和依从性。

就连国际巨头如苹果(Apple)，都一直在投入大量研究资源开发无创血糖检测技术，以应用于其可穿戴设备上，但多年来一直无果。然而，上海交通大学医学院附属瑞金医院的一项重大研究成果，为糖尿病患者带来了福音。

2025 年 2 月 5 日，上海交通大学医学院附属瑞金医院国家内分泌代谢病临床研究中心王卫庆教授团队与瑞金医院医学芯片研究所及上海近观科技的陈昌研究员团队合作，在《自然代谢》(Nature Metabolism)在线发表了题为“Subcutaneous depth-selective spectral imaging with mμSORS enables non-invasive glucose monitoring”的研究论文，开创性地提出了一种无创血糖检测技术 —— 多重微空间偏移拉曼散射(mμSORS)光谱技术。

上海交通大学医学院附属瑞金医院国家内分泌代谢病临床研究中心主任王卫庆教授为论文最后通讯作者，瑞金医院医学芯片研究所所长陈昌研究员及近观科技的周琳博士为共同通讯作者，瑞金医院的张翼飞主任医师、汪龙主治医师和近观科技的张莉丽博士、邵帅博士为论文共同第一作者。本项目得到了国家重大专项、上海市科委、瑞金医院广慈高能计划等资助。

无创血糖检测技术原理

无创血糖检测的难点在于无创葡萄糖传感器的研发，通过无创葡萄糖传感器来进行非侵入式的人体血糖检测。目前来说，按检测方式划分，无创葡萄糖传感器主要有光学传感器和电化学传感器两种，电化学无创葡萄糖传感器通过测量尿液、泪液、组织液、汗液等人体分泌液体的葡萄糖含量，检测出人体血糖水平。2014年，谷歌宣布计划制造可以通过泪滴测量血糖的智能隐形眼镜，就是电化学传感器，但最终在 2018 年搁置了这个项目。

而这次研究中的mμSORS无创血糖检测技术即使用光学传感器技术，主要通过光线从血液反射的光谱，测量人体血糖浓度。相较于其他检测方法，光学无创血糖检测方法以其高灵敏度、高分辨率以及高检测速率等优势有望在未来实现临床运用。

a，mµSORS系统原理图;b，mµors检测示意图;c，由OCT识别的232个人类thenar样本的DEJ深度直方图

mµSORS系统具有深度选择性，可检测从表皮到真皮层的拉曼信号

这项技术的核心在于利用了拉曼光谱成像技术。mμSORS光谱技术是一种基于多重拉曼光谱成像的新技术，它利用人体皮肤表面的微小振动信号，捕捉葡萄糖分子的光学特征，从而实现快速、准确的血糖监测。该技术的核心在于其高精度的皮下不同深度同步探测能力，以及有效降低表皮背景信号干扰的能力。

研究团队首先通过光学相干断层扫描(OCT)技术确定人体大鱼际表皮厚度的分布范围，然后针对性地研发出 mμSORS 无创血糖检测技术。这种基于多重拉曼光谱成像的新技术具有诸多优势：

它能够实现具有高空间分辨率的皮下不同深度的同步探测。

可有效降低表皮的背景信号干扰，极大提高了血糖检测的信噪比。

具体来说，第一阶段的系统性探索研究确定了无创血糖检测的最佳探测深度来自富含携带血糖信息的组织液和毛细血管的真皮 - 表皮交界处(DEJ)或其下方。并且证实了 mμSORS 能以完全无创的方式有效采集到人体血糖相关的拉曼光谱信号，在解析算法中发现提取出的主要因子的光谱与葡萄糖的拉曼光谱具有高度的一致性。

准确性和通用性验证

为了进一步验证该无创血糖检测技术的准确性和通用性，研究团队在第二阶段针对 200 例糖尿病和 30 位正常健康人群开展了临床研究，共收集了 30 多万套由金标准静脉血血糖值所标定的 mμSORS 光谱数据集，并进行血糖预测模型建模及分析。

结果显示，mμSORS 无创血糖检测值与静脉血血糖值之间绝对误差的平均值 MARD 为 14.6%，无创血糖检测值落在共识误差网格临床可接受区 CEG(A+B)的占比高达 99.4%，达到了血糖仪的国际标准。

更令人振奋的是，这项技术无需个体校准，即来即检，适用于不同年龄、肤色和肥胖的人群，为未来大规模应用奠定了很好的通用性基础。

35名受试者的初步BESH中，mµSORS无创采集到的信号与葡萄糖的拉曼光谱具有高度的一致性

用了哪些电子相关的技术?

该无创血糖检测技术基于光学传感和人工智能算法，结合了近红外光谱分析和机器学习技术。虽然具体涉及的电子技术细节并未在现有资料中详细阐述，但可以推测，其中可能包括以下方面：

检测设备中可能包含了激光光源与控制系统。激光光源是mμSORS光谱技术的核心部件之一。它需要提供稳定、高功率的激光束，以确保足够的信号强度。同时，控制系统需要精确控制激光的照射位置和照射时间，以实现高精度的血糖检测。

检测设备中可能包含了先进的光学传感器(光谱仪)，用于采集拉曼光谱信号。该设备通过发射特定波长的近红外光照射皮肤，光线穿透皮肤表层后，与组织中的葡萄糖分子发生相互作用。不同浓度的葡萄糖会对光的吸收和散射产生不同的影响，设备通过捕捉这些光学信号的变化来间接推算血糖浓度。这一过程依赖于高灵敏度的光电探测器和精密的光学系统。

检测设备中可能包含了信号处理电路，负责对采集到的信号进行放大、滤波、转换等处理，以便后续的分析和计算。光学传感器捕捉到的信号非常微弱，且容易受到环境噪声的干扰。为了确保测量的准确性，科研团队开发了先进的信号处理算法，利用数字滤波和降噪技术对原始信号进行预处理。随后，通过机器学习模型对处理后的信号进行分析，模型经过大量临床数据的训练，能够准确地将光学信号转化为血糖浓度值。这一过程依赖于高性能的嵌入式处理器和优化的算法架构。

此外，设备可能还涉及到数据存储和传输功能，以便将检测结果进行存储和与其他设备或系统进行交互。为了提高检测的准确性和适应性，科研团队引入了深度学习算法。通过对海量患者数据的分析，模型能够识别不同个体之间的差异，并自动调整参数以适应不同皮肤类型、年龄和生理状态。这种自适应性使得该技术在不同人群中具有广泛的适用性。

电子技术的应用使得检测设备能够实现自动化、智能化的操作，提高了检测的效率和便捷性。

无创测糖技术意义重大

“mμSORS 技术的成功研发，是医工交叉合作的经典案例，也是无创血糖检测领域的重大突破。” 王卫庆教授表示，这项技术将极大地提高糖尿病患者的依从性和生活质量，为糖尿病管理带来革命性的变化。

目前，虽然该技术已经取得了显著的成果，但仍面临一些挑战，例如检测设备的尺寸较大，每次测量需要的时间较长等。研究团队正在积极努力改进这些问题，开发可穿戴式设备，以进一步提高其便捷性和实用性。

检测设备。图片由瑞金医院提供

目前许多公司投入光学葡萄糖传感器的研究当中，最近曝光的苹果智能手表(Apple Watch) 的无刺血糖监测项目取得突破性进展的消息，就是基于采用光学葡萄糖传感器。该技术目前处于可行的“概念验证”阶段，苹果的工程师们正在努力开发一种与iPhone大小差不多的原型设备，可以绑在人的二头肌上，而最终还需要改进大小以适配可穿戴设备Apple Watch的应用要求。

未来，随着技术的不断发展和完善，无创血糖检测有望更加普及，不仅为糖尿病患者提供更加舒适和便捷的血糖监测方式，还可能改变整个糖尿病管理的模式，甚至为普通人的健康管理带来新的选择。