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皮质醇能被连续监测了吗?可穿戴激素监测设备的现状

What research sweat sensors can already do, why no consumer device reads your cortisol today, and which tests and everyday signals are worth using instead.

插图:手臂上的一片小皮肤贴片,旁边是一条早晨升高、傍晚回落的平滑曲线,代表皮质醇的昼夜变化。
皮质醇在醒来后急剧上升,并在傍晚前后回落。科研用汗液贴片能在实验室中追踪这条曲线的部分变化,但目前还没有消费级可穿戴设备能测量它。

还不能:目前没有经过验证的消费级可穿戴设备能测量皮质醇。汗液传感器仍处于研究阶段,唾液、血液和尿液检测仍是标准方法。不妨改为关注这些指标。

作者: · 建筑师、格式塔心理学家,ONDA Life 创始人

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[ 案例档案:激素贴片 ]

“一则广告里,有人手臂上贴着一片精致的贴片,手机上显示着一条平滑的曲线:开紧张会议时皮质醇攀升,上午10点睾酮达到峰值,‘激素低于基线’时还会弹出提醒。承诺很简单——别再猜自己为什么累了,像现在人们监测血糖那样,实时看着自己的身体化学变化。

今天能买到这样的东西吗?就算能买到,这条曲线真的能告诉你该怎么做吗?诚实的答案涉及几款令人印象深刻的实验室原型、一种非常难对付的体液,以及一种一天之中变化极大、单个数值往往说明不了什么的激素。”


第1部分:现在有能测量皮质醇的可穿戴设备吗?

没有——至少没有经过验证并面向消费者销售的产品。目前还没有皮质醇版的连续血糖监测仪(CGM)。那些提到“压力”的智能手表和戒指,是根据心率、心率变异性(HRV)、皮肤温度或皮肤电导来估算压力的,它们并不测量任何激素。

真正存在的是科研级硬件。一些大学团队已经研制出能在皮肤上检测皮质醇的汗液贴片和一款智能手表原型,并在小规模志愿者群体中进行了测试(Parlak 2018;Torrente-Rodríguez 2020;Wang 2022)。2025年,一款名为 Stressomic 的原型设备可同时测量汗液中的皮质醇、肾上腺素和去甲肾上腺素,并追踪了它们在身体、心理和药物诱发的压力下的变化(Tu 2025)。

这些都是实实在在的科学进展。但它们仍是小样本的早期研究,而不是获批用于医疗、或已在日常生活中大规模测试过的设备。


第2部分:汗液皮质醇传感器如何工作?准确度如何?

基本原理是:一片小小的贴片收集一滴汗液,传感器表面能与皮质醇结合,并把这种结合转化为电信号。

  • •分子“锁”。 有些传感器使用按皮质醇分子形状塑造的塑料膜,让皮质醇能嵌入,而大多数结构相似的分子嵌不进去(Parlak 2018)。另一些则使用适配体——一段能抓住皮质醇的类 DNA 短链(Wang 2022)。
  • •含量极低。 汗液中的皮质醇只有低纳摩尔级别,远低于早期汗液传感器能检测的物质浓度(Wang 2022)。
  • •按需出汗。 较新的设计利用微弱电流(离子电渗)让皮肤在静息状态下出汗,并通过微小通道把新鲜汗液输送到传感器(Tu 2025)。

准确度如何?在初步研究中,汗液皮质醇与血液或唾液皮质醇的变化足够接近,能反映昼夜节律和应激反应(Torrente-Rodríguez 2020;Wang 2022)。但汗液本身就是最大的问题。出汗速度、pH 值、含盐量、稀释程度以及分子在皮肤上的分解都会变化,而研究人员对物质如何从血液进入汗液仍知之甚少(Heikenfeld 2019)。在传感器经过大样本、持续数周、与实验室方法对照的测试之前,汗液读数只是一个有意思的估计值——而不是可以据此行动的数字。


第3部分:为什么皮质醇一天之中变化这么大?

因为它本来就是这样设计的。皮质醇遵循明显的昼夜节律:午夜前后处于低位,清晨开始上升,醒来后再额外急剧升高,然后在下午和晚上逐渐下降。

早晨的这次急升被称为皮质醇觉醒反应。在三项共纳入152名儿童、成人和老年人的研究中,唾液游离皮质醇在醒来后的30分钟内上升了50–75%(Pruessner 1997)。一份专家共识将其描述为醒来后30–45分钟内的显著上升,并强调只有从醒来那一刻起按准确时间采样,才能正确测量它(Stalder 2016)。

在这一节律之上,压力、运动、生病和进食也会让皮质醇短暂升高。这正是为什么随机时间的一次抽血说明不了多少问题,也是医生采用定时检测的原因。


第4部分:皮质醇曲线到底能告诉你什么,又不能告诉你什么?

它能显示人群层面的规律。一项纳入80项研究的荟萃分析发现,昼夜皮质醇斜率较平缓——即从早到晚下降较少——与较差的身心健康相关,平均效应较小(r = 0.147)(Adam 2017)。作者指出,平缓的斜率可能是压力相关问题的标志、原因,或两者兼而有之。

它做不到的事(至少目前还做不到):

  • •告诉你单次读数对你意味着什么。 唾液皮质醇受应激系统多个层面的影响,因此它并不总是与血液皮质醇同步变化,在压力下尤其如此(Hellhammer 2009)。
  • •单凭它解释你的疲劳。 疲劳的原因很多:睡眠、铁、甲状腺、情绪、疾病。一个皮质醇数值无法把这些区分开。
  • •为具体的“调整方法”提供依据。 诸如“傍晚皮质醇偏平会阻碍燃脂”,或实时曲线能让你“精确到百分点”地管理精力之类的说法,都没有证据支持。

第5部分:睾酮、雌激素等其他激素呢?

性激素目前仍靠实验室检测来测量:主要是血液,有时用唾液或尿液。以睾酮为例,通常在早晨抽血检查,因为它在一天中较早的时候更高。

这一领域的研究也在推进。加州理工学院的一个团队研制了一款能检测雌二醇(雌激素的主要形式)的汗液贴片,发现在参与者中,汗液水平随月经周期变化,并与血液水平高度相关(Ye 2024)。这只是实验室原型,而非产品,目前没有任何消费级设备能追踪汗液中的性激素。

利用皮肤或体温的经期追踪应用和戒指很有用,但它们并不测量激素,而是检测排卵后通常出现的轻微体温变化。围绕“睾酮高峰”或“雌激素高峰窗口”来安排工作,没有任何证据支持。


第6部分:现在可以改为追踪什么?

需要真实的激素数值时:做实验室检测。 对于疑似皮质醇过多(库欣综合征),指南推荐使用经过验证的检测,如24小时尿皮质醇、深夜唾液皮质醇或过夜地塞米松抑制试验,异常结果需通过第二项检测并由内分泌科医生确认(Nieman 2008)。对于疑似皮质醇不足(肾上腺皮质功能减退),标准方法是兴奋试验,并以早晨血皮质醇和 ACTH 作为初筛(Bornstein 2016)。关于觉醒反应的研究则使用严格定时的唾液样本(Stalder 2016)。

评估日常压力负荷:看心脏信号和睡眠。 HRV 和静息心率会对高压力、睡眠不佳、饮酒和生病作出反应。它们是反映身体承受多少负荷的间接信号——而不是激素读数。

ONDA 不测量皮质醇或任何其他激素。通过手机摄像头,它会显示你的脉搏和估算的呼吸频率;连接 Apple Watch 和 Apple 健康后,还会增加 HRV、静息心率和睡眠规律性。如果 HRV 持续低于、静息心率持续高于你的平时水平,这是提醒你多休息或关注一下自己的状态,而不是一份皮质醇结果。

你的日常作息。 固定的起床时间以及醒来后尽快接触日光,有助于维持规律的昼夜节律——而且不花一分钱。


第7部分:什么时候应该去看医生?

如果你注意到以下情况,请去看医生,而不是去买小设备:

  • •可能提示皮质醇过多的迹象: 容易出现瘀青、紫色妊娠纹样皮纹、脸变圆、腹部发胖而四肢纤细、肌无力、新出现的高血压或高血糖。
  • •可能提示皮质醇过少的迹象: 持续疲劳伴体重下降、食欲差、恶心、站起时头晕、嗜盐或皮肤变黑。突发严重乏力、呕吐或晕厥需要紧急就医。
  • •月经或性激素变化: 月经停止或非常不规律、难以受孕,或性欲低下伴勃起问题或体毛脱落。

连续激素监测仪也许有一天会出现。就目前而言,可靠的工具是:感觉不对劲时做一次定时的实验室检测,其余时间保持稳定的日常习惯。

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常见问题

有能测量皮质醇的可穿戴设备吗?

目前没有经过验证并面向消费者销售的产品。科研团队已研制出能检测皮质醇的汗液贴片和一款智能手表原型,并在小规模研究中进行了测试。显示“压力”的手表和戒指是根据心率、HRV 或皮肤信号来估算的,并不测量任何激素。

汗液皮质醇传感器准确吗?

在初步研究中,汗液皮质醇与血液或唾液皮质醇的变化足够接近,能反映昼夜节律和应激反应。但出汗速度、pH 值、稀释程度以及在皮肤上的分解都会变化,激素如何从血液进入汗液也仍不清楚。目前还缺少大规模、长期的验证。

为什么皮质醇一天之中变化这么大?

它遵循明显的昼夜节律:夜间处于低位,醒来后30–45分钟内急剧上升(皮质醇觉醒反应),然后在傍晚前逐渐下降。压力、运动和生病也会让它短暂升高,所以随机的一次读数说明不了多少问题,医生会采用定时检测。

怎样才能正确检测皮质醇?

通过由临床医生解读的实验室检测。对于疑似皮质醇过多,指南采用24小时尿皮质醇、深夜唾液皮质醇或地塞米松抑制试验;对于疑似皮质醇不足,标准方法是兴奋试验,并以早晨血皮质醇作为初筛。HRV 和静息心率反映压力负荷,但并不是激素读数。

担心皮质醇太高?看看有证据支持的降低方法。

→ 如何降低皮质醇

参考文献

  1. Parlak O, Keene ST, Marais A, Curto VF, Salleo A (2018). Molecularly selective nanoporous membrane-based wearable organic electrochemical device for noninvasive cortisol sensing. Science Advances. doi:10.1126/sciadv.aar2904
  2. Torrente-Rodríguez RM et al. (2020). Investigation of cortisol dynamics in human sweat using a graphene-based wireless mHealth system. Matter. doi:10.1016/j.matt.2020.01.021
  3. Wang B et al. (2022). Wearable aptamer-field-effect transistor sensing system for noninvasive cortisol monitoring. Science Advances. doi:10.1126/sciadv.abk0967
  4. Tu J et al. (2025). Stressomic: A wearable microfluidic biosensor for dynamic profiling of multiple stress hormones in sweat. Science Advances. doi:10.1126/sciadv.adx6491
  5. Ye C, Wang M, Min J, et al.; Gao W (2024). A wearable aptamer nanobiosensor for non-invasive female hormone monitoring. Nature Nanotechnology. doi:10.1038/s41565-023-01513-0
  6. Heikenfeld J et al. (2019). Accessing analytes in biofluids for peripheral biochemical monitoring. Nature Biotechnology. doi:10.1038/s41587-019-0040-3
  7. Pruessner JC et al. (1997). Free cortisol levels after awakening: a reliable biological marker for the assessment of adrenocortical activity. Life Sciences. doi:10.1016/s0024-3205(97)01008-4
  8. Stalder T et al. (2016). Assessment of the cortisol awakening response: Expert consensus guidelines. Psychoneuroendocrinology. doi:10.1016/j.psyneuen.2015.10.010
  9. Adam EK, Quinn ME, Tavernier R, McQuillan MT, Dahlke KA, Gilbert KE (2017). Diurnal cortisol slopes and mental and physical health outcomes: A systematic review and meta-analysis. Psychoneuroendocrinology. doi:10.1016/j.psyneuen.2017.05.018
  10. Hellhammer DH, Wüst S, Kudielka BM (2009). Salivary cortisol as a biomarker in stress research. Psychoneuroendocrinology. doi:10.1016/j.psyneuen.2008.10.026
  11. Nieman LK et al. (2008). The diagnosis of Cushing's syndrome: an Endocrine Society Clinical Practice Guideline. Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. doi:10.1210/jc.2008-0125
  12. Bornstein SR et al. (2016). Diagnosis and Treatment of Primary Adrenal Insufficiency: An Endocrine Society Clinical Practice Guideline. Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism. doi:10.1210/jc.2015-1710