加州大学洛杉矶分校 (UCLA)、德克萨斯农工大学 (TAMU) 和佛罗里达国际大学 (FIU) 的研究小组开发了一种新型连续血糖监测 (CGM) 系统，揭开了糖尿病管理领域的突破性创新。

新系统将可插入式葡萄糖生物传感器与磷光寿命成像仪 (PLI) 和先进的机器学习算法相结合，为实时葡萄糖监测提供更可靠、更经济的解决方案。该研究成果发表在《ACS Nano》杂志上。

糖尿病是一种慢性疾病，影响着全球超过 4.5 亿人，需要持续精确地监测血糖，以避免严重的健康并发症。传统的血糖监测方法通常需要频繁刺破手指，导致不适并降低血糖管理方案的依从性。

虽然现有的 CGM 系统已经缓解了其中的一些挑战，但由于电极插入的侵入性质，它们仍然成本高、传感器寿命有限、并且可能引起组织刺激。

新的 CGM 系统通过利用植入皮下的生物相容性的磷光生物传感器解决了这些限制。

与依赖电化学反应的传统 CGM 不同，此创新系统通过调制传感器发射的磷光信号来检测血糖水平。发射信号与组织自发荧光相比寿命明显更长，紧凑型 PLI 可透过皮肤捕获该信号，从而实现非侵入式血糖水平读数。