[論文レビュー] Analysis of bio-electro-chemical signals from passive sweat-based wearable electro-impedance spectroscopy (EIS) towards assessing blood glucose modulations

Devangsingh Sankhala, Madhavi Pali+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2021

Advanced Sensor and Energy Harvesting Materials被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、受動的汗採取を用いた継続的で非侵襲的なブドウ糖モニタリングを実現する低消費電力でウェアラブルな電気インピーダンス分光法（EIS）システムを提案する。ratiometric DFTキャリブレーションと自己回帰モデルを用いることで、20名の健常者を対象とした実験で8時間にわたる安定したブドウ糖検出が達成され、デバイス間誤差は1.25%未満、5–200 mg/dLのブドウ糖濃度範囲で高い感度を示した。

ABSTRACT

There has been a recent tremendous interest in label-free detection of biomarkers which is a critical enabler of point-of-need diagnostics. A low-power, small form factor, multiplexed wearable system is proposed for continuous detection of glucose in passively expressed sweat using electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurement. The wearable EIS system consists of a sensing analog front end integrated with low-volume (1-5 $\\mu$L) ultra-sensitive flexible biosensors. A passive sweat sensor was designed to integrate a glucose oxidase electrochemical system on active semiconducting material. The non-faradaic EIS response of the biosensor was used to calibrate the analog front end response using ratiometric Discrete Fourier Transform (DFT) for a shorter measurement time. In this work, a stringent assessment of a continuous glucose sensing platform is performed in a bottom-up approach, going from the biosensor to the system to the interaction with a human subject. The active semiconductor-based biosensors are dosed with glucose concentrations ranging from 5-200 mg/dL and detection is performed using the analog front end. In addition, a detailed analysis of battery life and performance of a wearable EIS system is discussed to define a figure of merit for an optimally integrated design. Moreover, a continuous glucose detection test is performed on a healthy human subject cohort to investigate the stability of the sensor-system mechanism for an 8-hour period, and a time-series-based, auto-regressive (AR) model was created for the system.

研究の動機と目的

• 受動的汗採取を用いた継続的で非侵襲的なブドウ糖モニタリングを実現する低消費電力でウェアラブルなEISプラットフォームの開発。
• 信号安定性と低体積バイオセンシングにおけるノイズの課題に対処するため、精度向上を目的としたratiometric DFTキャリブレーションの実装。
• 8時間の期間にわたり健常者コhortを用いて、実世界の条件下でのシステム性能の妥当性を検証。
• バッテリー駆動時間と性能のトレードオフを分析することで、システム統合のための指標（Figure of Merit）を確立。
• EISデータからの時間系列予測としての自己回帰モデル（auto-regressive model）の実用可能性を示す。

提案手法

• 非ファラデー反応を示すEIS応答を実現するため、半導体基板にグルコースオキシダーゼで機能化された受動的汗ベースのバイオセンサを採用。
• 低体積（1–5 µL）の超高感度フレキシブルバイオセンサをアナログフロントエンドと統合し、AC電圧（10 mV、100 Hz）を印加するためADuCM350を用いた。
• アナログフロントエンド応答のキャリブレーションとしてratiometric離散フーリエ変換（DFT）を適用し、系統的オフセットを低減し、SNRを向上。
• 時間分割多重方式を用いて、最小限の消費電力でマルチチャネル動作を実現。
• リアルタイムデータ送信を実現するため、Bluetooth Low Energy（BLE）チップセットを統合。
• 自律的動作を可能にするために、温度および相対湿度（RH）センシング（HDC1080）と電源管理（BQ24040）を統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ウェアラブルEISシステムは、8時間にわたる受動的汗採取において、最小限のデバイス間ばらつきで安定した継続的ブドウ糖モニタリングを達成できるか？
• RQ2 ratiometric DFTキャリブレーションは、低体積バイオセンシングにおいて系統的オフセットをどのように低減し、信号精度を向上させるか？
• RQ3 時間系列EISデータからの自己回帰（AR）モデルは、補間された汗中ブドウ糖測定値と比較して、ブドウ糖トレンドをどの程度正確に予測できるか？
• RQ4 ノイズと誤差は、ウェアラブルEISプラットフォームにおけるバッテリー駆動時間とシステム性能にどのような影響を及えるか？
• RQ5 システム統合のための指標（Figure of Merit）は、感度、電力効率、測定時間の間でどのようにバランスを取るか？

主な発見

• インピーダンスキャリブレーションにおいて、系統的負オフセットが50 Ω（−1.25%）であった。100 Hzで3台のデバイス間で50 Ωのばらつきを示した。
• 4チャネル間のチャネル間ばらつきはピークで150 Ωにとどまり、マルチチャネル性能の一貫性を示した。
• 合成および人間の汗において、5–200 mg/dLのブドウ糖濃度範囲で検出可能なEIS応答を示し、臨床的に重要な範囲での感度を確認した。
• 20名の健常者を対象としたコhortにおいて、身体的運動や発汗誘導なしに、1分ごとの体表面連続測定が8時間にわたり成功裏に記録された。
• 自己回帰（AR）モデルは、ブドウ糖トレンドダイナミクスを効果的に捉え、補間された汗中ブドウ糖値と相関する時間系列予測を可能にした。
• 低消費電力で安定した性能を達成し、指標（Figure of Merit）分析により、感度、バッテリー駆動時間、測定時間の最適なトレードオフが定量化された。