《自然》子刊：有望提供600种疾病信息，智能马桶会是下一代健康设备吗？

从计步到监测心率、睡眠、卡路里消耗，各种提供健康信息的手表、手环等正在深入我们的生活。不过，智能穿戴设备的局限之一是，大多数据属于生理特征指标，与疾病的关联相对较弱。

另一类产品另辟蹊径，将有潜力提供疾病相关的代谢信息，带来更多个性化的健康应用。这便是智能马桶。近日，一项小型试验取得了积极结果，发表在《自然》旗下期刊npj Digital Medicine。

截图来源：npj Digital Medicine官网

目前，人类尿液代谢数据库（HMDB）中记录了4240种已知的尿液代谢物，其中1424种代谢物与超过600种人类疾病相关联，包括肥胖、癌症、糖尿病、肾脏疾病、阿尔茨海默病等。

智能马桶的设想，正是源于威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）代谢研究团队由此想到的“超大规模尿液检测”。他们致力于了解尿液中所包含的大量代谢健康信息，从中了解个体的饮食营养习惯、运动、用药、睡眠等生活方式以及疾病征兆，并希望将这些信息用于个性化医学。

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在研究中，他们需要回答的一个根本问题是：频繁监测并收集尿液样本，是否就能够收集与人体健康相关的实时信息？

为此，他们招募了两个健康受试者，在10天内收集了110份尿液样本，并通过生化分析读取了其中的代谢特征信息。同时，研究团队还通过可穿戴设备跟踪了受试者的心率、步数、卡路里消耗和睡眠方式，以作为数据验证的参考。

结果令人欣喜。从样本中分析出的数据，确实明显地反映了他们生活中的点点滴滴。比如，受试者喝了咖啡或酒精饮料后，尿液中测量到了与这两类饮料有关的大量生物标志物；一名受试者服用了常用感冒药对乙酰氨基酚，在他的尿液中也检测出了相应分子浓度的升高；运动或睡眠后的代谢产物也得到了比较精确的测量。

这意味着将尿液分析将有不少潜在的健康监测应用场景：例如，检测患者有无正确服用药物，对处方药的代谢情况是否正常，药物是否达到了预期的疗效…… 

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目前，研究团队正在设计智能马桶，配备便携式质谱仪，以识别不同的如厕个体，并能够处理分析不同个体尿液中的代谢成分。如果设计顺利，他们计划将这款马桶率先安装在他们的研究大楼中，将用户群体扩大到几十人。

确认了技术可行，更实际的问题是产品工程化。研究通讯作者Joshua Coon教授指出， “这些分析在实验室中都可以进行，我们确信设计一个能够采样分析的马桶也不难。真正的挑战是开发适用于马桶的技术平台，让收集过程足够简单，价格足够合理。这决定了智能马桶的畅想能走多远。”

研究团队认为，基于庞大的市场，规模效应之下，有希望将智能马桶分析尿液所需的便携式质谱仪成本控制在合理范围内，“毕竟，大马路上随处可见的汽车，都比便携质谱仪更复杂一点。”

Coon教授表示，如果有望得到应用，随着数据的积累，智能马桶将对更广泛人口产生影响。“就像美国国立卫生研究院的人类基因组数据库。如果有了成千上万的用户，并且将分析数据和健康状况、生活方式相关联，那么就有望开发诊断功能，甚至可能预警病毒或细菌的爆发。”

参考资料（可上下滑动查看）

[1] Ian J. Miller, et al., (2019). Real-time health monitoring through urine metabolomics. npj Digital Medicine, 10.1038/s41746-019-0185-y

[2] Can 'smart toilets' be the next health data wellspring?. Retrieved Nov 14, 2019, from https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-11/mifr-ct111319.php

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