El biosensor ultrahidrofóbico lee las señales invisibles de tu cuerpo

Un nuevo biosensor altamente resistente al agua permite monitorear la transpiración «imperceptible» (la pérdida de agua evaporada de la piel), que antes era difícil de medir. Este sensor podría integrarse en la tecnología portátil para el seguimiento continuo, ayudar a evaluar la termorregulación corporal, la salud de la piel, los estados de enfermedad, la actividad del sistema nervioso y detectar otros biomarcadores de salud.

El sudor contiene biomarcadores que ayudan a los médicos a realizar diagnósticos de salud. Los sensores portátiles se pueden usar para monitorear la tasa de sudoración de una persona y proporcionar información sobre la piel, la actividad del sistema nervioso y las condiciones de salud subyacentes. Pero no todos los tipos de sudor son iguales y algunos no se pueden medir con sensores de corriente. Un biosensor ultrahidrofóbico recientemente desarrollado se puede utilizar como herramienta de diagnóstico para detectar este tipo de sudor.

Se ha demostrado el sensor, desarrollado por Huanyu «Larry» Cheng y James L. Henderson, Jr., profesor asistente. Memorial in Engineering Sciences and Mechanics, en un trabajo de investigación publicado en la revista ACS Nano.

La sudoración razonable o líquida es la transpiración perceptible de una persona, como durante el ejercicio intenso. Los sensores portátiles pueden proporcionar un seguimiento continuo y no invasivo de este tipo de transpiración. Un sudor o vapor imperceptible es diferente. Es solo la pérdida de agua de la piel, que se excreta a un ritmo mucho más bajo durante el ejercicio de baja intensidad o el descanso, y es más difícil de medir, según Cheng.

El control de la transpiración imperceptible es de gran importancia para evaluar la salud de la piel y las condiciones de la enfermedad, como[{» attribute=»»>eczema and wound healing, as well as underlying health statuses, such as pain or anxiety,” Cheng said. “Skin-interfaced devices that detect sweat rate and loss are currently limited to working with sensible sweat and are not suitable for insensible sweat in a vapor state.”

A superabsorbent hydrogel composite on a porous substrate is sandwiched between two superhydrophobic textile layers to allow the permeation of sweat vapor while preventing the sensor from being affected by the external water droplets of sensible perspiration. Credit: Provided by Larry Cheng/Penn State

Cheng developed a prototype of a superhydrophobic sweat sensor to measure vapor from insensible perspiration. The material — a superabsorbent hydrogel composite on a porous substrate sandwiched between two superhydrophobic textile layers — allows the permeation of sweat vapor while preventing the sensor from being affected by the external water droplets of sensible perspiration. The sensor could be integrated with a flexible wireless communication and powering module that continuously monitors sweat rates at different body locations.

“Proof-of-concept demonstrations on human subjects showcased the feasibility to continuously evaluate the body’s thermoregulation and skin barrier functions,” Cheng said. “This enables the assessment of thermal comfort, disease conditions and nervous system activity and provides a low-cost device platform to detect other health-relevant biomarkers in the sweat vapor as the next-generation sweat sensor for smart healthcare and personalized medicine.”

Reference: “Skin-Interfaced Superhydrophobic Insensible Sweat Sensors for Evaluating Body Thermoregulation and Skin Barrier Functions” by Yangchengyi Liu, Xiaofeng Li, Hanlin Yang, Ping Zhang, Peihe Wang, Yi Sun, Fengzhen Yang, Weiyi Liu, Yujing Li, Yao Tian, Shun Qian, Shangda Chen, Huanyu Cheng and Xiufeng Wang, 6 February 2023, ACS Nano.
DOI: 10.1021/acsnano.2c11267

Cheng’s work was supported in part by the National Institutes of Health, the National Science Foundation and Penn State. The National Natural Science Foundation of China, the Natural Science Foundation of Hunan Province and the Furong Scholars of Hunan Province program also provided support.

Co-authors include Shangda Chen, Xiaofeng Li, Yujing Li, Weiyi Liu, Yangchengyi Liu, Shun Qian, Yi Sun, Yao Tian, Peihe Wang, Xiufeng Wang, Fengzhen Yang, Hanlin Yang and Ping Zhang, all affiliated with Xiangtan University in China.