[논문 리뷰] Analysis of bio-electro-chemical signals from passive sweat-based wearable electro-impedance spectroscopy (EIS) towards assessing blood glucose modulations

Devangsingh Sankhala, Madhavi Pali외 4명|arXiv (Cornell University)|2021. 04. 05.

Advanced Sensor and Energy Harvesting Materials인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 수동 땀 수집을 통해 지속적이고 비침습적인 혈액 포도당 모니터링을 위한 저전력, 웨어러블 전기화학적 임피던스 스펙트로스코피(EIS) 시스템을 제안한다. 초민감도의 유연한 생체센서를 탑재하여, 20명의 건강한 피험자에서 8시간 동안 <1.25%의 기기 간 오차로 안정적인 포도당 검출을 달성하였다. ratiometric DFT 캘리브레이션과 자기회귀 모델을 활용하여, 포도당 농도 5–200 mg/dL 범위에서 높은 감도를 확보하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 수동 땀 수집을 활용한 지속적이고 비침습적인 포도당 모니터링을 위한 저전력 웨어러블 EIS 플랫폼 개발.
• 저체적 생체센서에서의 신호 안정성과 노이즈 문제를 해결하기 위해 ratiometric DFT 캘리브레이션을 도입하여 정확도 향상.
• 8시간 동안 인간 집단을 대상으로 실생활 조건에서 시스템 성능을 검증.
• 배터리 수명과 성능 간 상호보완적 관계를 분석하여 시스템 통합을 위한 성능 지표 수립.
• EIS 데이터로부터 시간적 시리즈 모델링(자기회귀 모델)을 활용한 지속적 포도당 추세 예측의 가능성 입증.

제안 방법

• 비faradaic EIS 반응을 가능하게 하기 위해 반도체 기판에 포도당 산화효소로 기능화된 수동 땀 기반 생체센서를 사용.
• AC 전압 적용(10 mV, 100 Hz)을 위한 ADuCM350를 사용한 아날로그 프런트엔드와 함께 저체적(1–5 µL) 초민감도의 유연한 생체센서를 통합.
• 계산된 비율 기반 이산 푸리에 변환(DFT)을 적용하여 아날로그 프런트엔드 반응을 캘리브레이션하고 체계적 오프셋을 감소시키며 신호 대 노이즈 비율 향상.
• 다중 채널 운영을 최소한의 전력 소비로 가능하게 하기 위해 시간 분할 다중화 기술을 적용.
• 실시간 데이터 전송을 위해 블루투스 저전력(BLE) 칩셋을 통합.
• 자율 작동을 위해 온도 및 상대 습도(RH) 센서(HDC1080)와 전원 관리(BQ24040)를 통합.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수동 땀을 통한 웨어러블 EIS 시스템이 8시간 동안 기기 간 변동성이 최소화된 상태에서 안정적인 지속적 포도당 모니터링을 달성할 수 있는가?
• RQ2 ratiometric DFT 캘리브레이션은 저체적 생체센서에서 체계적 오프셋을 어떻게 감소시키고 신호 정확도를 향상시키는가?
• RQ3 시간적 시리즈 EIS 데이터로부터 자기회귀(AR) 모델이 보간된 땀 포도당 측정치에 비해 포도당 추세 예측에 얼마나 효과적인가?
• RQ4 노이즈와 오차는 웨어러블 EIS 플랫폼에서 배터리 수명과 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 시스템 통합을 위한 성능 지표는 감도, 전력 효율성, 측정 지속 시간 사이에서 어떻게 균형을 이루는가?

주요 결과

• 100 Hz에서 임피던스 캘리브레이션 시 체계적 음성 오프셋 50 Ω(−1.25%)을 나타내었으며, 3대의 기기 간 변동성도 50 Ω로 측정되었다.
• 4개 채널에서의 채널 간 변동성은 최대 150 Ω로 측정되어 다중 채널 성능이 일관됨을 확인하였다.
• 합성 및 인간의 땀에서 포도당 농도 5–200 mg/dL 범위에서 감지 가능한 EIS 반응을 보이며 임상적으로 유의미한 범위에서의 감도를 입증하였다.
• 20명의 건강한 피험자에서 신체 활동이나 땀 유도 없이 8시간 동안 매분마다 연속적인 신체 내 측정을 성공적으로 기록하였다.
• 자기회귀(AR) 모델은 포도당 추세의 역학을 효과적으로 포착하여 보간된 땀 포도당 값과 상관관계가 있는 시간적 시리즈 예측이 가능하였다.
• 저전력 소비로 안정된 성능을 확보하였으며, 성능 지표 분석을 통해 감도, 배터리 수명, 측정 지속 시간 간 최적의 상호보완적 관계를 정의하였다.