Volume 6 | Article ID 0143 |

https://spj.science.org/doi/10.34133/bmef.0143

近日，美国佛罗里达理工大学Ajeet Kaushik教授团队在Science合作期刊BMEF (BME Frontiers) 上发表题为“Soft Robotics for Parkinson’s Disease Supported by Functional Materials and Artificial Intelligence”的综述文章。

帕金森病（Parkinson's Disease, PD）是全球第二大神经退行性疾病，严重影响着超过1000万患者的生活质量。其核心病理机制源于黑质中产生多巴胺的神经元死亡，导致运动控制系统失调，引发震颤、肌肉僵直、步态障碍等典型症状。传统治疗手段主要依赖药物调控神经递质或深部脑刺激等刚性介入方式，但存在副作用显著、个体适配性差等局限性。

以"柔性交互"与"生物融合"为核心的下一代软机器人技术正在突破传统医疗设备的边界，通过整合水凝胶材料、人工智能（Artificial Intelligence, AI）与增强现实（Augmented Reality, AR），科学家们正构建一套"传感器-处理器-执行器"的闭环系统（图1），为PD患者提供更具人性化和精准化的干预方案。本综述中，Ajeet Kaushik教授结合功能材料、物联网（Internet-of-Things, IoT）与机器学习（Machine Learning, ML）技术，系统阐述了软体机器人技术在治疗帕金森病的潜力。

图1. 帕金森病患者护理中先进的仿生软机器人的集成框架。

一、软体机器人功能材料创新

软体机器人的核心材料体系聚焦于形状记忆聚合物（Shape-Memory Polymers,SMP）与弹性体的深度开发。SMP具有独特的刺激响应特性，可在温度、pH值或光照等特定条件下恢复预设形状，这种特性使其成为复杂驱动装置的理想选择。在所有SMP和复合材料中，多功能水凝胶在创建智能结构方面发挥着特别有用的作用。

通过材料复合策略，如与刚性材料集成、聚丙烯酰胺（PAM）改性等可显著提升水凝胶的力学性能与响应灵敏度，形成具有多模态驱动能力的双层致动结构。导电水凝胶体系则以天然生物聚合物（明胶、壳聚糖等）为基底，通过结合银纳米线或改性炭黑纳米颗粒，在保持生物相容性的同时实现导电性能的突破，特别适用于可穿戴设备与全身运动监测系统。此外，结合磁活性水凝胶的2D/3D/4D打印技术，可实现复杂变形结构的精准制造，推动软体机器人向多场景自适应方向演进。

二、PD软机器人系统设计

针对PD的软机器人系统旨在整合可穿戴设备、物联网架构、机器学习算法及实时交互界面，构建个性化、低延迟的干预平台。借助神经肌肉接口与柔性电子技术，系统可实现具身反馈，形成对神经系统状态的闭环数据传输与调控。

可穿戴设备矩阵（智能服装、手表、眼镜、鞋类等）在神经康复中发挥关键作用，可以帮助防止医疗引起的震颤。如图2所示，研究人员将基于水凝胶的光波导可拉伸传感器（HOWS）连接到膝关节上，以人工模拟各种异常步态。CNN对收集到的数据进行分类和分析，结果显示准确率为96.9%，优于相关算法，实验结果凸显了HOWS传感器在早期疾病检测中的潜力。

物联网与机器学习算法的深度融合，使系统具备实时分析与自适应调控能力。目前，研究人员已深入探究机器学习与电子皮肤的交叉应用，通过连接传感器，物联网能持续监测患者状态并为短期与长期研究提供数据。此外，海量生物电子数据的积累，进一步验证了机器学习模型在疾病预测与治疗优化中的有效性。

虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术在PD管理中的应用正从概念验证迈向临床应用，其核心价值在于通过数字孪生技术构建患者个性化模型，模拟治疗过程中的身体状态与机器人系统交互，从而增强软机器人设备的反馈精度与控制效能。这种沉浸式康复方案可提供个性化运动指导，显著提升患者的治疗参与度与康复效果（图3）。

图3.  一种基于ATH-Ring的具有多模态感知与反馈功能的智能系统，这种传感和反馈的融合创造了一个具有跨空间感知能力的交互式元宇宙平台。

三、挑战与未来方向

当前研究仍面临多重技术瓶颈：水凝胶材料在长期使用中易受反复形变、温度波动及皮肤接触影响而发生降解，需通过材料改性与封装技术提升稳定性；机器学习与物联网的集成需解决数据安全、网络可靠性、设备功耗、跨平台互操作性及临床可解释性等问题。

图4. 一个融合了下一代技术的未来生态系统，旨在实现个性化医疗保健：利用3D/4D打印技术制造高级假肢，通过安全传感技术监测患者状况，结合AR/VR与数字孪生技术进行沉浸式诊断，利用物联网记录患者信息，以及运用量子技术处理帕金森病（PD）相关数据。

未来研究需聚焦三个方向：1）推进传感器微型化与柔性电子皮肤开发，实现无创、连续生理信号监测；2）优化材料配方与控制算法，提升系统在复杂环境中的适应能力；3）通过长期临床验证与患者深度参与，推动可持续、个性化的居家康复方案落地。最终目标是实现技术从实验室到日常场景的稳定转化，构建普惠型帕金森病管理新范式（图4）。

https://spj.science.org/doi/10.34133/bmef.0143