極薄

心血管疾患は世界中で主な死因となっています。 継続的な心臓モニタリングにより、心臓病の早期発見が可能となり、重篤な心臓合併症を防ぐためのタイムリーな介入が可能になります。 しかし、従来のモニタリング装置は臨床現場向けに設計されており、移動中の人々を長期間測定するには重すぎて電力を消費します。

テキサス大学オースティン校を率いるチームは、診療所の外で心臓を継続的にモニタリングできる超薄型 (200 μm) かつ軽量 (2.5 g) のデバイスを作成することで、この問題を解決することを目指しています。 伸縮性のある電子タトゥー、または e-タトゥーは、医療用包帯を介して胸部に取り付けられます。 超低消費電力 (3 mW 未満) を誇り、40 時間以上の寿命を持つ小型バッテリーで動作し、リアルタイム データを携帯電話などのホスト デバイスにワイヤレスでストリーミングします。

「心臓の病気のほとんどは、あまり明白ではありません。損傷は背景で進行しているのに、私たちはそれを知りません」と、筆頭著者のナンシュ・ルー氏はプレス向け声明で説明している。 「自宅で継続的にモバイルモニタリングを行うことができれば、早期の診断と治療が可能になり、それが可能であれば、心臓病の80％を予防することができます。」

e-tattoo は、2 つの主要な心臓信号を測定することによって機能します。1 つは心電図検査 (ECG) による心臓の電気活動です。 心地震計（SCG）による機械的心臓リズム（心臓の収縮と血液の動きによって引き起こされる微妙な振動）。 ECG センサーは生体適合性のあるグラファイト フィルム電極を使用して身体と接続され、SCG は高解像度、低ノイズの加速度計によって記録されます。

ECG 信号と SCG 信号の同期により、重要な心臓の時間間隔、つまり駆出前期間 (PEP) と左心室駆出時間 (LVET) を高精度で測定できます。 このような時間間隔は多くの心血管疾患の重要な指標ですが、現在は侵襲的手段でのみ測定できます。

「電気的測定と機械的測定の 2 つの測定を組み合わせることで、心臓に何が起こっているのかをより包括的かつ完全に把握できるようになります」と Lu 氏は言います。 「同期して測定された 2 つの信号から非侵襲的な方法で抽出できる心臓の特徴はさらに多くあります。」

長期間着用できるように設計された e-tattoo は、快適で、胸の輪郭に適合し、ユーザーの動きに応じて皮膚に合わせて伸縮する必要があります。 これを達成するために、チームはセンサーと電子回路の間に蛇行状の相互接続を使用しました。 彼らは、電子タトゥーが損傷や信号品質の低下なしに最大 20% まで伸びる可能性があることを発見しました。

取得した信号の品質を検証するために、研究者らは e-tattoo のセンサーからのデータをゴールドスタンダードの臨床機器と比較し、両方の機器が同等の信号とデータを取得していることを観察しました。 次に、彼らは 5 人の健康なボランティアに対して e-タトゥーをテストしました。彼らは、静的なポーズを保持し、休憩を挟みながら徐々に負荷をかけながらサイクリングしながら、e-タトゥーを着用しました。 比較のために、参加者は非侵襲性心拍出量モニター (NICOM) も装着しました。

静的ポーズ中、e-tattoo と NICOM で測定された心拍数はすべての参加者でよく一致し、その差は 0.07±1.21 拍/分 (bpm) でした。 参加者が横たわった状態から直立して座った状態、そして立った状態に移行すると、予想通り、e-タトゥーはPEPの増加とLVETの減少を記録しました。 これは、姿勢の変化によって引き起こされる心拍間隔の小さな変化を測定するデバイスの能力を示しています。

グラフェンタトゥーによりカフなしで血圧モニタリングが可能

サイクリング実験では、e-tattoo と NICOM からの心拍数測定値には、やはり高い相関があり、その差は 0.02±1.24 bpm でした。 ECG 信号はサイクリング中も元の状態を維持しましたが、SCG 信号は動作アーチファクトによって破損しました。 そこで研究者らは、各サイクリングセグメント間の休止期間を調べたところ、その間のe-tattooとNICOMの間のLVETの平均差は-0.44±8.74ミリ秒であった。 この線形関係は、e-tattoo がかさばって高価な臨床モニターの実行可能な代替手段となる可能性があることを示しています。

最後に、チームは日常的な環境での使用を実証するために、e-tattooを24時間以上着用した1人の被験者を対象に長期装着性テストを実施しました。 e-tattoo は、心拍数測定において消費者向けスマートウォッチとの良好な相関関係を実証しました。 長期データを手動で検査したところ、安静状態のセグメント (コンピュータでの作業、散歩や睡眠中の一時停止など) では、ECG および SCG データには動作アーチファクトがほとんどなく、心臓の時間間隔を抽出するのに適していることがわかりました。

研究者らは、Advanced Electronic Materials で e-tattoo について説明しています。