你是否想过，除了血液、尿液和呼出气体，人体皮肤也可能成为获取代谢信息的重要窗口？吃过大蒜后，为什么身体会散发出特殊气味？饮酒后，除了呼气，皮肤是否也能反映酒精代谢的变化？不同人的皮肤，又是否拥有独特的化学特征？
值得关注的信号
这些看似日常的问题，正成为分析化学、代谢组学与生物传感领域的研究方向。2026年3月，香港科技大学等机构的研究团队在国际期刊 Nature Communications 发表了一项研究，将微型嗅觉传感芯片与人工智能算法集成到智能戒指中，实现对人体皮肤挥发性有机化合物（VOCs）的非侵入式监测，为可穿戴代谢分析提供了新的技术思路。而在这枚智能戒指背后，还有一个关键问题：我们究竟如何从人体皮肤表面，准确捕捉那些含量极低、容易受到环境干扰的挥发性代谢物？
2026年3月27日，《Nature Communications》发表研究《Miniaturized olfactory sensor chipbased AIwearable biometric ring for human body metabolic odor analysis》。研究人员开发了一种集成微型嗅觉传感芯片与AI算法的可穿戴智能戒指，用于监测人体皮肤释放的挥发性有机化合物。与常见的监测心率、运动状态等生理指标的可穿戴设备不同，这项技术尝试从人体释放的化学信号中获取代谢相关信息。
研究团队针对水果、坚果、肉类、碳水化合物、蔬菜及酒精等六类饮食摄入，以及不同身体活动状态，采集皮肤VOCs相关传感信号，并结合机器学习算法进行识别。在研究设定的实验条件下，相关模型对六类饮食摄入的分类准确率达到98.20%，对三类身体活动状态的分类准确率达到97.78%。
研究还通过气相色谱质谱联用技术（GCMS）对部分皮肤挥发性化合物信号进行了验证。当然这些结果来自小规模、特定实验条件下的研究，尚不能等同于智能戒指已具备成熟的疾病诊断能力。但这项研究传递出一个值得关注的信号：人体皮肤释放的化学物质，可能成为连续、非侵入式代谢监测的重要信息来源。
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皮肤上的“化学指纹”：挥发性代谢物从何而来？
人体皮肤并非完全封闭的屏障。随着机体代谢活动、皮脂分泌、汗液排出及皮肤微生物作用，人体表面会持续释放复杂的挥发性有机化合物（Volatile Organic Compounds，VOCs）。这些化合物包括部分醛类、酮类、醇类、烃类及含硫化合物，其组成及相对含量可能受到饮食、代谢状态、身体部位和外界环境等多种因素影响。例如，丙酮与酮体代谢相关；部分醛类可能与脂质氧化过程有关；某些含硫挥发物则可能在摄入大蒜后出现变化。因此，通过分析皮肤释放的VOCs，研究人员有望进一步探索人体代谢变化、环境暴露和潜在疾病标志物之间的关系。
不过，皮肤VOCs并不全部来自人体内源性代谢。护肤品、衣物、空气污染物以及采样材料自身，都可能贡献检测信号。能够检出化合物，只是分析的第一步；判断它究竟来自哪里、是否真正具有生物学意义，同样重要。
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无创薄膜微萃取方法与采样模式比较
早在2013年，滑铁卢大学等机构的研究人员就在 Analytica Chimica Acta 发表了题为《A noninvasive method for in vivo skin volatile compounds sampling》的研究，提出了一种基于薄膜微萃取的无创皮肤VOCs采样方法。研究团队采用薄膜作为萃取相，通过特殊的“膜夹层”（Membrane Sandwich）结构，实现人体皮肤表面挥发性化合物的原位采集。
其基本思路是将萃取薄膜固定于两层不锈钢网之间，利用下层金属网避免薄膜与皮肤直接接触，同时采用铝箔降低环境空气对采样的干扰。皮肤释放的挥发性化合物通过顶空扩散，被萃取薄膜富集，采样完成后再通过热脱附与GCMS进行分析。这一方法的重要意义，在于将无创采集、微量富集与仪器分析结合起来，为人体皮肤VOCs研究提供了可操作的样品前处理方案。
研究比较了顶空采样和直接接触采样两种模式。结果发现，对于辛醛、壬醛和癸醛等挥发性组分，两种模式获得的检测信号具有一定可比性。但直接接触模式也更容易采集皮肤表面的脂质及其他低挥发性组分，可能对进样系统和色谱柱造成污染。因此，顶空薄膜微萃取在减少非目标污染方面具有明显价值，尤其适合以挥发性化合物为主要研究对象的应用。
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饮食代谢实验与采样部位影响
研究人员进一步利用DVB颗粒负载薄膜，分析人体摄入大蒜后释放的皮肤挥发性化合物。实验中，研究团队检测到了二甲基砜、烯丙基甲基硫醚和烯丙基硫醇等与大蒜摄入相关的代谢物，而这些物质在摄入前的相应皮肤样品中未被检出。这意味着，饮食引起的部分代谢变化，可以通过皮肤释放的挥发性化合物得到反映。研究人员还观察到饮酒后皮肤乙醇释放信号随时间发生变化。在该实验条件下，相关信号约在饮酒后50分钟达到峰值。
这些实验展示了薄膜微萃取用于皮肤代谢物研究的可行性，也为后续饮食代谢监测提供了方法学参考。
研究人员分别采集了同一受试者上背部、前臂和大腿后侧释放的挥发性化合物。在该研究的检测条件下，三个部位合计检出了99种化合物，其中27种在三个部位均被检出。上背部检出的化合物种类最多，达到77种；前臂和大腿后侧分别检出51种和55种。这一结果说明，采样部位的选择可能显著影响获得的化学信息，也提示研究人员在进行不同个体或不同组别比较时，需要重视采样位置的一致性。
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分析挑战与发展方向
在皮肤VOCs分析中，目标化合物往往具有浓度低、组分复杂、容易挥发和受外界环境影响较大的特点。这使得样品采集与前处理成为影响后续分析结果的关键环节。固相微萃取（SPME）及薄膜微萃取（TFME）等技术，通过适当的萃取材料对目标化合物进行富集，有望减少传统溶剂萃取中的部分操作步骤，并与气相色谱质谱分析形成有效衔接。对于低浓度代谢物研究而言，先进的检测仪器固然重要，但只有在采样与前处理阶段充分控制误差，才能为后续化合物鉴定、统计分析及生物学解释提供可靠基础。
皮肤挥发性代谢组学正逐渐成为分析化学与生命科学交叉研究中值得关注的方向。未来，随着采样材料、GCMS分析、微型化传感器及数据处理算法的发展，无创VOCs研究有望在代谢状态监测、疾病相关标志物探索、环境暴露评估及个体化健康研究中发挥更大作用。与此同时，如何区分内源性代谢信号与环境干扰、建立标准化采样方法，并通过更大规模研究验证生物标志物的可靠性，仍然是这一领域的重要课题。
从实验室里的一片萃取薄膜，到指尖佩戴的智能戒指，改变的是技术形态，不变的是对人体微量化学信息进行准确捕捉与科学解读的追求。
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参考文献
[1] Ye W., Ding R., Wang C., et al. Miniaturized olfactory sensor chipbased AIwearable biometric ring for human body metabolic odor analysis. Nature Communications, 2026, 17: 4541. DOI: 10.1038/s4146702670746z.
[2] Kobara S., Huang M., Ilhamsyah R., et al. Methodological Assessment of PDMS Passive Sampling for Skin VOC Collection Across Body Sites. Metabolites, 2026, 16(10): 728. DOI: 10.3390/metabo16100728.
[3] Jiang R., Cudjoe E., Bojko B., Abaffy T., Pawliszyn J. A noninvasive method for in vivo skin volatile compounds sampling. Analytica Chimica Acta, 2013, 804: 111–119. DOI: 10.1016/j.aca.2013.09.056.
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