大连理工: 研发分子传感技术的中医闻诊应用-电子发烧友网

研究背景

中医“闻诊”虽能通过气味洞察脏腑病变，但受限于主观感官差异，一直难以实现标准化与现代临床推广。将这一古老的嗅觉智慧转化为客观的科学数据，是推动其现代化进程的关键环节。

人体呼出气体中蕴含着丰富的挥发性有机化合物，作为反映机体代谢与病理状态的“生化信使”，它们为此提供了科学载体。通过分析 VOCs 图谱，不仅能捕捉糖尿病、癌症等疾病的踪迹，更能将中医描述的“通过气味辨证”精准翻译为分子语言。文中利用气相色谱-质谱联用 (GC-MS) 与电子鼻系统，结合机器学习算法，构建了从气味采集、模式识别到辨证分析的全链条技术平台。

研究内容

近日，大连理工大学杨明辉教授带领研究团队将中医“闻诊”理论（臊、焦、香、腥、腐）与现代 VOCs 生物标志物进行关联，为基于传感器阵列的 VOCs 检测技术发展开辟了新的病理生理学视角。文章中强调，该研究致力于打破学科壁垒，激发跨学科对话，为开发具有中医理论特色的气体传感诊断设备提供启发性思路。

图 1中医闻诊与现代技术融合

文中深入总结归纳技术、数据处理到临床应用的中医使用场景，旨在探讨中医辨证理论与现代医学鉴定的疾病特异性挥发性有机化合物 (VOC) 生物标志物之间的潜在关联。系统总结 VOC 检测技术应用优势，梳理 GC-MS（高精度成分分析）与电子鼻（快速模式识别）在中医闻诊客观化中的互补作用，阐明“高精尖”实验室设备与“便携化”临床设备在中医现代化进程中的不同应用定位。并深入探讨了机器学习（如 KNN, SVM, RF, XGBoost）在 VOCs 高维数据降维、特征提取及证型分类中的应用，通过数据驱动的方式，将中医的“整体观”与 AI 的“模式识别”能力相结合，显著提升了证型判别的准确率。该研究实现了临床医学与工程技术的深度融合，旨在“医工结合”战略指引下阐释中医理论的科学内涵。期望本文能激发更多跨学科协同创新，共同推动传感与诊断技术的进步。