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  ，爱华外汇官网正规吗卻需忍受指尖刺痛 ，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
。

呼氣代謝體
：用氣味解碼身體狀態

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）。AVA外汇平台MT4下载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
。

從參加夏令營患者整理呼氣樣本

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 。

從智慧口罩到代謝研究

技術商業化有兩個值得關注的前景 。蓝莓外汇平台首先，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。

為何聚焦第一型糖尿病？

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。

• Steps toward clinical validation of exhaled volatile organic compound biomarkers for hypoglycemia in persons with type 1 diabetes

（首圖來源：shutterstock）