UCLA陈俊教授 Chem. Soc. Rev.封面：用于个性化体温调节的智能织物

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体温调节对人体健康至关重要。一旦人体的体温调节系统不能克服环境的变化，将会导致体温过高或过低，引起的热应力可能导致人体机能损伤甚至死亡。为此，人们广泛使用中央空间供暖和制冷系统，以实现良好的热舒适性。然而，传统控温系统作用于整个房屋空间，这不仅浪费了大量能源，而且效率较低，同时也忽视了个体在热舒适感受上的差异性。为此，本文首先概述了人体体内和体外温度调节的作用机制，进而基于被动式和主动式热调节原理，阐述了用于个性化和节能化体温调节智能织物的最新进展，最后讨论了这些智能调温织物的发展现状和商业前景。此外，本文还应用织物生命周期评估方法，对智能调温织物各个环节产生的环境污染、资源消耗和健康风险等进行了系统性的讨论。针对上述不足，本文从可持续发展的角度，为个性化智能调温织物的发展提供了新见解。展望未来，本文基于新兴的物联网技术，还提出了一种基于织物的自主体温调节系统，它可以以自适的方式智能地为人体提供个性化的热生理舒适度，从而为个性化体温调节和可持续能源未来提供有力的支撑。

受2020 Chemical Society Reviews Emerging Investigators的专题邀请,加州大学洛杉矶分校陈俊教授团队系统综述了智能织物在个性化体温调节方面的最新研究进展。作者从人体体内和体外温度调节机制出发，系统地阐述了典型的主动和被动智能调温织物，并从绿色化学视角为智能调温织物的可持续发展提供了重要见解。最后，作者提出了一种基于织物的自主体温调节系统，可以通过自适应方式智能地为人体提供个性化的热舒适。相关工作以“Smart textiles for personalized thermoregulation”为题发表在《Chemical Society Reviews》，并选作封面文章。文章第一作者为课题组前博士后方云生，目前任职于西安交通大学生命科学与技术学院。

图1：人体体内温度调节机制。a、皮肤解剖简图，展示了与温度调节相关的热感受器、汗腺、血管和传递热感知的神经纤维。A和C纤维分别传输来自冷感受器和暖感受器的温度刺激。b、热调节神经通路与传入热刺激被整合在下丘脑前部，并触发下丘脑后部做出反应过程的图解。和分别表示下丘脑和视前下丘脑。C和A纤维（绿色）都参与到皮肤初级温度感觉神经元的反应过程中。A和C纤维都引导三个神经元通路和之后的反应：（i）无意识的运动神经元可以通过脊髓中间神经元激活，导致对有害温度的快速退缩反射（红色）;（ii）温度感觉信息被传输到丘脑，启动温度调节过程，并进一步传递到体感皮层以感知温度（蓝色）；（iii）在与大脑皮层其他部分的神经元整合后，从额叶皮层的中央前回（紫色）传递自主控制运动命令。c、冷暖感受器对皮肤温度变化的反应。d、冷暖感觉器对温度的感知范围。e、不同温度感受器的离子通道对温度响应特性。f、离子通道开启的温度作用机制。

图2：人体体外温度调节机制。a、人体的散热方式。b、温度在人体、织物和环境之间的传递示意图。c、身体-织物微环境和身体-环境宏观环境中的传热和传质过程。 
图3：基于热传导的被动体温调节织物。a、用于降温调节的具有良好排列和互连的BN/PVA聚合物纤维智能织物。b、棉、PVA和BN/PVA织物的热导率。c、具有保暖功能的智能Kevlar气凝胶纤维织物的制造。d、在寒冷条件下，基于气凝胶的智能织物比棉织物具有更好的保温性能。e、仿生保暖智能织物的结构设计。f、冷冻纺丝方法用于不同孔结构特征的仿生纤维制造。g、在不同温度下，不同特征智能织物的隔热性能。 
图4：基于热辐射的被动体温调节织物。a、太阳光和包含人体温度和环境温度（-40 °C -40 °C）的热辐射图。b、Nano-PE微纤维的制造示意图。c、工业级生产的智能辐射降温织物。比例尺，0.35 m。d、在模拟的人体皮肤上，Nano-PE智能降温织物、Nano-PE薄膜、Tyvek和棉花的红外图像。e、ZnO/PE智能织物示意图。f、与棉花和裸露皮肤相比， ZnO-PE智能织物在对流和汗液蒸发条件下的热辐射调节效果。g、辐射保暖织物和传统织物的红外图像。h、具有降温和保暖双模式的智能织物的结构设计。i、裸露皮肤、覆盖传统织物的皮肤、覆盖降温模式织物的皮肤和覆盖保暖模式织物的皮肤温度。 
图5：基于汗液的被动体温调节织物。a、用于连续汗液输送和速干的三层Janus智能织物。b、皮肤启发的具有定向汗液输送和降温功能的智能织物。c、用于汗液调节的降温和保暖双模湿敏智能织物。d、湿敏智能织物和棉纺织品的红外透射光谱。e、在冷/干和热/湿之间动态控制红外辐射的智能织物。f、智能织物（黑线）在不同相对湿度水平（棕线）下的红外调节能力。
 
图6：基于电热和热电的主动体温调节织物。a、智能电热加热织物。b、智能电热织物的温度变化曲线。c、可穿戴热电装置（TEDs）智能织物。d、TED智能织物的皮肤温度调节能力。e、在日常条件下， TED智能织物对皮肤温度的调节。f、TED智能织物的皮肤内外的温度差异。g、用于体温调节的热电纱线和机织织物。h、在不同温度下，平纹热电智能织物的输出功率。 
图7：个性化体温调节织物及其可持续发展思路。a、基于热辐射、热传导、汗液、电热和热电技术开发的新兴智能织物。b、在2017年至2022年间美国市场自适应织物的市场价值。c、2018年至2025年全球智能织物的市场价值。d、织物的生命周期评估。 
图8：物联网时代基于织物的自主调温系统。该系统集成了人体-传感器网络、人体-织物微环境调节、人体-环境宏观环境适应性以及主动和被动的体温调节策略，为物联网时代基于智能织物的个性化体温调节提供了可靠指导和示范案例。 

原文链接：

https://doi.org/10.1039/D1CS00003A 

团队介绍

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方云生博士，现任西安交通大学生命科学与技术学院特聘研究员，博士生导师。他于2018年博士毕业于华中科技大学，随后在华中科技大学（2018年-2019年）和加州大学洛杉矶分校（2019年-2021年）进行博士后研究。他目前主要围绕柔性可穿戴生物电子，交叉融合力学、材料学、光学、生物医学、机器学习和物联网等交叉学科，开展生物传感、疾病诊断和智慧医疗等方面的研究。近五年来，在国际高水平期刊上发表30余篇论文，其中以第一/共同第一作者在Chemical Society Reviews、Advanced Materials（2）、Joule、Matter、Advanced Functional Materials、Nano Energy（2）、ACS Nano（2）、Small和Biosensors and Bioelectronics等期刊发表17篇学术论文，获5项中国发明专利。

陈俊博士，现任加州大学洛杉矶分校生物工程系助理教授，并创建了可穿戴生物电子实验室，致力于以纳米技术和生物电子为基础，以智能织物、可穿戴器件和人体局域网为形式的，在能源、传感、环境和医疗领域内的前沿应用研究。已经出版书籍2册，论文220多篇，其中以通信作者在Chemical Reviews (2), Chemical Society Reviews (2), Nature Materials, Nature Electronics (3), Nature Communications (2), Science Advances, Joule (3)，Matter (6)，Advanced Materials (7) 等刊物发表论文120余篇。其作品七次入选《自然》和《科学》杂志研究热点，并被 NPR、ABC、NBC、路透社、CNN、《华尔街日报》、《科学美国人》、《新闻周刊》等世界主流媒体共计 1200 余次。此外，他还申请了 14 项美国专利，其中一项获得了许可。他目前的H指数为80，连续2019，2020, 2021年入选Web of Science 全球高被引学者。陈俊博士现任Biosensors and Bioelectronics 杂志的副主编，也是Matter, Nano-Micro Letters, Materials Today Energy, Cell Reports Physical Science, The Innovation等国际期刊的编委会成员。陈俊博士最近获得的奖项与荣誉包括ACS PMSE Young Investigator Award ; Materials Today Rising Star Award; Advanced Materials Rising Star; ACS Nano Rising Stars Lectureship Award; Chem. Soc. Rev. Emerging Investigator Award; UCLA Society of Hellman Fellows Award; Okawa Foundation Research Award; Fellow of International Association of Advanced Materials; Thought Leaders by AZO Materials; 30 Life Sciences Leaders To Watch by Informa; JMCA Emerging Investigator Award; Nanoscale Emerging Investigator Award; Frontiers in Chemistry Rising Stars; IAAM Scientist Medal; 2020 Altmetric Top 100; Top 10 Science Stories of 2020 by Ontario Science Centre; Highly Cited Researchers 2020/2019/2021 in Web of Science.

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