《Nature Communications》：A quantitative, multimodal wearable bioelectronic device for comprehensive stress assessment and sub-classification
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本研究针对缺乏精确、客观的连续长期压力监测工具这一难题，开发了一款名为SQC-SAS的多模态可穿戴生物电子设备。该设备能同步连续监测多种生理和分子压力生物标志物，通过机器学习实现数据驱动的压力定量评估与多状态亚型分类，具备优异的环境稳定性、可重复使用性和全无线操作能力。其腕带式设计支持持续监测与实时可视化，为精准客观的压力评估、个性化干预及深入理解压力相关健康结局奠定了基础。
压力是一种普遍存在的体验，深刻影响着人们的身心健康。从日常的工作负担到重大的生活事件，长期或过度的压力已被证实与心血管疾病、免疫功能障碍以及多种精神健康问题密切相关。然而，尽管其影响深远，科学界和临床实践中对于压力的评估长期依赖于主观的自陈量表，这些方法存在回忆偏差、难以实时连续监测以及缺乏客观量化标准等局限性。这种状况严重阻碍了对压力动态变化规律的深入理解，也限制了个性化干预措施的发展。因此，开发一种能够精确、客观、连续地进行长期压力监测的可穿戴工具，成为理解压力相关健康结局的关键所在。
为了应对这一挑战，研究人员在《Nature Communications》上报道了他们的最新成果——SQC-SAS。这是一种创新的多模态可穿戴生物电子设备，旨在通过同步、连续地测量多种生理和分子水平的压力生物标志物，实现对压力的定量评估和亚型分类。
研究人员开展的这项研究核心是构建并验证SQC-SAS系统。该设备被设计成腕带式，集成了多种传感器，能够捕获与压力反应相关的多维数据。研究的关键在于利用机器学习算法对这些多模态数据进行整合分析，从而实现数据驱动的压力状态评估和分类。研究得出的主要结论是，SQC-SAS设备能够可靠地、连续地进行压力监测，并将不同的生物标志物特征谱与特定的压力状态关联起来，实现压力的亚型分类。这项研究的意义重大，它提供了一种前所未有的精准、客观的压力评估工具，为未来开发个性化的压力管理干预措施和更深入地探索压力与健康的关系奠定了坚实的技术基础。
为开展此项研究，作者主要采用了以下几项关键技术方法：开发了具备多模态传感能力的可穿戴设备平台，能够同时采集生理信号（如心率变异性等）和分子标志物（如皮质醇等）；运用机器学习算法对采集到的连续、多维度数据进行整合分析，建立压力评估与分类模型；确保了设备具备完全无线数据传输与充电功能，以及良好的环境稳定性和可重复使用性，以支持长期监测。研究中若涉及人体样本队列，其来源应在文中明确说明。
研究结果
设备设计与多模态传感能力
研究人员成功开发出SQC-SAS设备，其核心创新在于集成了多种传感器，可同步、连续地测量反映压力状态的多种生理参数和分子生物标志物。设备采用腕带式设计，注重用户体验，确保长期佩戴的可行性和舒适性。
环境稳定性与可重复使用性
实验结果表明，SQC-SAS设备表现出优异的环境稳定性，能够在日常使用环境下保持传感性能的稳定。同时，设备的关键传感组件具有良好的可重复使用性，这为其长期、可持续的压力监测应用提供了重要保障。
无线操作与实时可视化
该设备实现了完全无线的数据操作和电力供应，消除了线缆束缚，增强了使用的便捷性和自由性。结合配套的软件系统，设备能够实现监测数据的实时可视化，为用户提供即时反馈。
基于机器学习的压力评估与亚型分类
通过应用机器学习算法对设备收集的多模态数据进行分析，研究实现了数据驱动的压力定量评估。更重要的是，算法能够识别出不同的生物标志物组合模式，从而对压力状态进行亚型分类，将特定的生物标志物特征谱与不同的压力状态相关联。
结论与讨论
本研究成功研制了SQC-SAS这一多功能可穿戴平台，它通过整合生理与分子水平的连续监测，并结合机器学习分析，实现了对压力的客观、定量化评估和亚型区分。该设备的无线化、稳定性和可重复使用特性使其非常适合于长期、实地的压力监测应用。这项工作的重要意义在于，它突破了传统主观量表评估的局限，提供了一种前所未有的精准工具。这不仅为个人压力水平的实时监控和个性化干预提供了可能，也为科学研究中深入探索压力与身心健康之间的动态关系、揭示其内在生物学机制开辟了新的途径。SQC-SAS平台的建设为未来在精准健康（Precision Health）领域开展大规模、长期的压力相关研究奠定了坚实的技术基础。
