帕金森病（PD）病程漫长且症状波动明显，临床管理仍较依赖主观量表与间断检测，难以连续捕捉震颤变化及用药响应。发展兼具运动量化与治疗药物监测能力的智能可穿戴系统，对早期筛查、疗效评估和个体化干预具有重要意义。

近期，香港城市大学、哈尔滨工业大学（深圳）与上海瑞金医院的研究团队合作，构建了一种摩擦电-电化学协同智能织物腕带，为帕金森等疾病的连续化、数据驱动的个性化管理提供了新思路。

研究人员构建了一种面向帕金森病管理的智能织物集成多模态界面（STMI）。其腕带背侧集成由芯–鞘结构复合纤维构成的单电极摩擦电纳米发电机（TENG）阵列，用于捕捉手部震颤信号；掌侧集成纤维基电化学汗液传感阵列，用于实时监测治疗药物左旋多巴（LD）及相关生理标志物。通过将震颤量化与药物监测相结合，该织物腕带兼具穿戴舒适性、机械稳定性和多模态传感能力，为帕金森病的连续监测与个性化管理提供了可穿戴平台。

基于功能纤维的智能织物传感平台用于帕金森的综合管理

在震颤传感模块中，研究团队以导电不锈钢纱线（SSY）为芯层，以不同高分子纤维膜为鞘层，制备了芯–鞘结构复合传感纤维。该纤维可与腕带内侧的聚酰胺11（PA11）摩擦层发生周期性接触–分离，将手部震颤引起的微小机械刺激转化为自发电信号。进一步地，团队通过调控静电纺丝参数，在鞘层中引入串珠结构，增大摩擦接触面积并增强局部电场，从而提高TENG信号输出；同时通过优化串珠密度，在传感灵敏度与力学稳定性之间取得平衡。

基于摩擦纳米发电机的震颤传感模块的构建与表征

在汗液传感模块中，研究团队以碳纳米管纤维为基底，通过功能化修饰构建多元电化学传感阵列。该模块可同步监测LD、汗液pH和Na⁺水平。其中，LD监测用于反映药物代谢与治疗响应；pH检测可为LD信号校准提供参考；Na⁺监测则有助于评估用药相关的电解质变化。实验结果表明，该传感阵列具有良好的线性响应、抗干扰能力和稳定性，可满足可穿戴汗液分析需求。

汗液传感模块的构建与表征

在临床应用方面，研究团队利用不同芯–鞘复合纤维在摩擦极性和空间位置上的差异，构建多通道震颤信号采集系统，并开发了基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的深度学习模型。该模型可对健康对照、前驱期帕金森病患者和帕金森病患者进行分类识别，并实现震颤状态评估。结合汗液传感模块，系统还可追踪用药后LD浓度变化与震颤缓解过程之间的关联，用于评估药物疗效并识别典型剂末现象，为治疗方案调整提供量化依据。

基于智能织物腕带的帕金森临床管理

该智能腕带兼具柔性穿戴、机械稳定和数据智能分析等优势，可用于帕金森病早期筛查、疗效追踪和个性化用药评估，也为神经退行性疾病的连续家庭监测提供了新的技术路径。相关研究以“Multifunctional Textile Electronics based on Triboelectric Nanogenerator with Electrochemical Synergy for Parkinson’s Disease Management”为题，发表在Advanced Fiber Materials上。

（来源：Advanced Fiber Materials）