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可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的挖掘与应用

范素梅 章德云 洪申达

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引用格式: 范素梅,章德云,洪申达.可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的挖掘与应用[J/OL].中华心血管病杂志(网络版), 2026,9:e1000211. http://www. cvjc. org. cn / index. php /Column / columncon / article_id / 391. DOI:10.3760/cma.j.cn116031.2026.1000211.

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发布日期: 2026/05/07    浏览量: 2484 次

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可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的挖掘与应用
03:32

引言


心血管疾病的发生发展是一个长期、复杂且高度动态变化的病理生理过程[1‑2]。传统心血管疾病评估主要依赖静态或短时测量手段,如静息心电图、门诊血压测量或有限时长的动态心电图监测等[3‑4]。上述方法在临床实践中发挥了重要作用,但他们只能反映特定时间点或有限时间窗口内的心血管状态,难以刻画个体在真实生活环境中持续演变的心血管生理特征。可穿戴设备的快速发展为心血管健康监测提供了新的可能[5‑6]。基于心电图、光电容积描记(photoplethysmography,PPG)等传感技术的可穿戴设备,能够在日常生活场景下实现长时间、连续性生理信号采集,不仅涵盖电生理与血流动力学参数,还可实时检测汗液或组织间液中的炎症标志物(如C反应蛋白)及代谢物浓度[7‑8],显著拓展了心血管数据的时间覆盖范围。心血管数字生物标志物已逐渐成为连接可穿戴技术与临床医学的重要概念,其核心在于从连续信号中提取具有生物学意义和潜在临床价值的量化特征。心血管数字生物标志物是指通过数字化设备连续采集的生理或行为数据,经算法处理后所提取的、能够客观反映个体心脏健康状态或心血管疾病风险的量化指标[9]。与传统心血管生物标志物相比,动态视角的心血管数字生物标志物具有可连续采集、非侵入性、可于真实生活场景中长期监测等优势。

然而,当前基于可穿戴设备的研究多沿用以往的分析范式,将长期连续数据进行时间聚合或统计压缩,最终转化为均值、极值或事件标签等静态指标[10‑11]。这种处理方式在简化分析的同时,不可避免地削弱了可穿戴设备在时间维度上的独特优势。越来越多的研究显示心血管事件的发生往往伴随着参数波动模式、变异性结构或稳态特征的渐进性改变,而这些动态信息难以通过静态表征充分反映[12‑13]。因此,从动态过程的角度重新审视心血管数字生物标志物的时间结构,对于挖掘可穿戴设备所蕴含的真实生物学信息十分重要。

可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的时间尺度分层框架


心血管系统的调控机制具有明显的多时间尺度特征,从心搏间期的瞬时波动到昼夜节律调控,再到长期的结构与功能重塑,不同生理过程作用于截然不同的时间尺度[14]。因此,将心血管数字生物标志物置于统一的时间尺度下进行分析,难以充分反映其生物学内涵。从时间维度出发对心血管数字生物标志物进行分层建模十分必要。

在分钟尺度,心血管数字生物标志物主要反映瞬时电生理和血流动力学波动,例如逐搏心率变化、短时心率变异性(heart rate variability,HRV)以及瞬时复极参数的波动[15]。这一时间尺度上的特征与自主神经张力变化、短暂应激反应及节律稳定性密切相关。既往研究显示逐搏层面的变异性信息在评估自主神经功能和心律失常易感性方面具有重要参考价值。在昼夜尺度,心血管数字生物标志物更多体现为节律性调控与状态转换特征,包括昼夜心率模式、睡眠与清醒状态下的心血管反应差异以及活动相关的动态变化[16]。大量生理与流行病学研究证实,昼夜节律紊乱与多种心血管不良结局密切相关。在年月尺度,数字生物标志物则可能反映更为缓慢的生理重构过程,如疾病进展、治疗反应或长期行为改变对心血管系统的影响[17]。这一层面的变化通常难以通过短期检查发现,但在长期随访中具有重要的临床价值。相比传统24 h监测,可穿戴设备能够在更长时间范围内连续捕捉节律特征,为刻画个体真实的心血管调控模式提供更可靠的数据,使系统量化和分析心血管数字生物标志物的长期动态趋势成为可能。

从多时间尺度理解心血管数字生物标志物,能够大幅提升其生物学解释力和临床应用价值。不同时间尺度的生理特征反映了心血管系统在瞬时反应、昼夜节律调控以及长期结构和功能重塑等多个层面的复杂动态变化。将这些信息整合,有助于构建更加完整、精细的个体化心血管表型。可穿戴设备为这一多时间尺度分析提供了技术基础。基于长期连续采集的心电图、血流动力学和活动数据,研究者能够在真实生活场景下观察个体心血管系统的动态变化。这不仅提高了统计效能,还为从微观波动到宏观趋势的跨尺度建模提供了条件,为早期识别心血管风险、预测事件发生以及动态评估干预效果提供了可能。

此外,借助多时间尺度分析得到的心血管数字生物标志物,不仅可以用于科学研究,还具备潜在临床应用价值。其可以用于个体化风险评估、远程健康管理、早期预警系统和干预效果监测等[18],从而推动可穿戴设备从单纯的监测工具转向具有指导临床决策和个体化管理潜力的数字健康平台[19‑21]。

值得关注的是,新一代可穿戴设备的传感能力已突破传统电生理与力学参数的边界,延伸至生物化学(生化)与分子层面。基于电化学传感技术的柔性可穿戴设备可实时定量检测汗液中的乳酸、葡萄糖、尿酸、皮质醇及电解质(K⁺、Na⁺)等代谢物浓度[7];部分柔性可穿戴设备已实现对组织间液中葡萄糖、细胞因子乃至心肌损伤标志物的无创或微创连续监测[8]。上述生化标志物与HRV、昼夜节律等功能参数在时间轴上联合建模,有望实现从电生理、血流动力学到代谢与炎症状态的多层次心血管表型刻画。例如,将皮质醇昼夜节律与心率节律同步分析,可揭示神经内分泌‑心血管调控轴的动态耦合;将乳酸与运动心率轨迹整合,可量化心肺代谢储备的个体差异。多模态多层次融合建模是心血管数字生物标志物领域的重要发展方向之一,需要指出的是,其目前面临着信号异质性、采样频率不匹配及多组学数据整合等方法学挑战,有待未来研究系统解决。

可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物与早期心血管疾病风险


心血管疾病,如心律失常、心房颤动(房颤)、急性冠状动脉综合征等,通常不是突然发生的,而是伴随潜在的动态生理失稳过程。传统短时测量手段难以捕捉这些隐性变化,使得疾病常在出现明显症状或发生事件后才被识别。而通过可穿戴设备可进行连续、高频的心电图、血流动力学和活动监测,这为捕获心血管疾病的早期风险提供了可能。

在分钟尺度,心电图参数如HRV、心律波动模式、PR/QRS间期的微幅变化均可反映自主神经系统失衡及电稳定性降低。研究显示HRV下降或瞬时心律异常,常提示心律失常(包括房颤)或心血管事件高风险状态[22]。例如,在房颤高风险人群中,逐搏心率波动模式变化可在临床症状出现前被检测到[23]。在昼夜尺度,昼夜节律失调及活动状态相关心血管波动可以提示潜在的代谢应激、血压控制异常、早期炎症反应等[24]。通过可穿戴设备可连续监测睡眠‑觉醒周期、日间活动强度与心率或血压的耦合模式,从而基于日常生活完成心血管风险的早期识别。例如,研究显示夜间心率加快、日间心率振幅减小或心率昼夜节律紊乱与心肌缺血、房颤及高血压相关并发症风险增加有关[25]。此外,基于石墨烯的柔性皮肤贴片集成了离子导入汗液提取模块、微流控通道及传感阵列,实现了对汗液C反应蛋白(CRP)的实时无线电化学检测,而研究显示心力衰竭(心衰)患者汗液CRP水平与血清CRP水平高度相关[7]。CRP作为心血管炎症负荷的核心生物标志物,其昼夜动态变化与交感神经激活、血压变异性及心律失常密切相关。若将汗液CRP昼夜轨迹与心率昼夜节律参数联合建模,可直接量化“炎症‑自主神经‑心血管节律”调控轴的动态耦合状态,将原本只能间接推断的代谢炎症转化为可在昼夜尺度上连续测量的多维参数[8,26]。在年月尺度,连续监测能够捕捉长期趋势和缓慢变化,例如血压变异性、心率长期加快或心电图参数渐进性变化。这类信号往往提示疾病的慢性进展或干预反应不足。真实世界研究显示,长期可穿戴心电图和活动监测可以揭示高血压患者的血压管理效果、心律失常复发趋势及慢性心衰患者的风险动态变化[27]。通过分析长期轨迹,能够更精准地进行个体化风险分层,为早期干预提供参考。同时,同步集成胸部心电图与外周多光谱PPG的无线皮肤系统,可连续监测血管阻力、心输出量及血压调节等血流动力学指标,在高血压患者中对不同血流动力学状态的分类准确率良好,进一步证实多模态融合在昼夜心血管风险识别中的可行性[26]。这种将生化时间序列与心血管功能参数融合的多模态昼夜分析策略,代表了可穿戴心血管风险评估从单一电生理维度向多生物层次整合的重要发展方向。

总体而言,可穿戴设备提供的连续多尺度心血管数据,使得心血管疾病的早期识别成为可能,不仅可在症状或事件发生前进行风险提示,还为个体化干预、动态随访和远程健康管理提供了参考。此外,这些数据还可以支持远程监测和慢性病管理平台,实现从静态风险评估向动态、前瞻性风险管理转变。

可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的挖掘方法与分析策略


通过可穿戴设备收集的连续心血管数据为构建动态数字生物标志物提供了丰富的信息,但充分挖掘其潜在价值需要构建系统的方法学框架。总体而言,心血管数字生物标志物的挖掘分为3个核心环节,即数据采集与预处理、多尺度特征提取、数据分析与模型建立(图1)。


一、 数据预处理与质量控制是确保分析可靠性的基础
可穿戴设备采集的数据通常会有运动伪影、信号缺失、基线漂移或传感器漂移等问题[28]。针对心电图或PPG信号,常用处理方法包括带通滤波去除高频噪声和低频漂移、滑动窗口异常值剔除、基线漂移校正以及缺失数据插补等[29]。对于长时间监测,信号分段重构和同步多通道校准也十分重要。研究显示经过严格预处理的连续信号可显著提升心律失常预测和心衰风险评估的效能[30]。


二、 多尺度特征提取是构建数字生物标志物的核心环节
1.分钟尺度:包括逐搏心率、HRV、QT间期及其变异模式、瞬时心律异常及复极参数波动,以及即时乳酸浓度等代谢应激标志物等[8]。通过频域、时域和非线性分析(如谱熵、近似熵)可以捕捉自主神经调控和心电稳定性变化[31‑32]。

2.昼夜尺度:包括心律、心率昼夜振幅、睡眠‑觉醒心血管波动、活动状态耦合模式,以及皮质醇和CRP等神经内分泌与炎症标志物的昼夜轨迹等[7]。分析方法包括昼夜节律分析、滑动窗口统计以及节律稳态变化情况分析等[33‑34]。

3.年月尺度:主要反映长期趋势、缓慢变化及干预响应,例如心率日变异性、血压长期趋势、心电图参数渐进性变化,以及炎症标志物的慢性漂移趋势(反映心肌重构与疾病进展)等[7]。分析方法包括时间序列分解、滑动窗口回归、趋势拟合以及变化点检测[35‑36]。

通过跨尺度特征整合,可形成具有连续时间分辨能力的动态数字生物标志物集合,为个体化风险评估和干预决策提供参考。


三、动态模式分析与建模目的是将提取的特征转化为可解释的心血管数字生物标志物
可根据研究目标和数据规模选择研究方法:(1)统计模型:混合效应模型、时序回归分析可量化动态指标与临床风险之间的关联,提供可解释的效应估计[37‑38]。(2)信号处理与非线性分析:功率谱分析、复杂网络分析、熵和互信息分析可揭示心血管系统在不同时间尺度上的稳态与波动模式,帮助理解生理机制[33,39]。(3)机器学习与深度学习:循环神经网络、时序卷积网络等可从高维连续信号中自动挖掘复杂动态规律,实现心律失常、心衰的早期风险预测[40‑41]。

研究显示将传统统计学分析与人工智能方法结合在预测临床事件方面准确性和稳健性更高[42]。值得注意的是,可解释性与临床可用性同样关键。仅有高预测性能的黑箱模型在临床应用中难以指导决策。通过特征选择、模型可视化及生物学意义映射,可以确保心血管数字生物标志物既可用于预测,又可揭示潜在的生理机制。

通过数据预处理、多尺度特征提取以及动态模式分析,可将可穿戴设备生成的连续心血管数据系统转化为心血管数字生物标志物。这些标志物不仅具有科研价值,更可为早期心血管风险识别、干预优化、个体化健康管理等提供工具,推动可穿戴技术从监测工具向决策支持平台转变[43]。

可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物的临床研究与应用前景


可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物在临床与科研中均展现出广泛应用前景,其可通过多尺度连续数据实现心血管疾病(事件)早期风险识别、个体化健康管理、远程监测与科研探索[44‑46]。


一、房颤筛查与管理
房颤是最常见的持续性心律失常,也是可穿戴生理信号采集设备循证医学证据最为充分的应用场景。

在筛查层面,APPLE Heart Study纳入了419 297名受试者,结果显示智能手表不规则心律通知对同步心电图记录确认的房颤阳性预测值为84%,且在≥65岁的老年人群中房颤检出率高于总人群,提示可穿戴设备在高危老年人群中的筛查价值更高。值得注意的是,研究结果还显示在收到不规则心律通知的人群中,约66%后续动态心电图未发现房颤,考虑阵发性、低负荷房颤可能在通知时刻已终止,并非假阳性,这凸显了持续监测的优势[47]。

在管理层面,动态数字生物标志物的作用已延伸至房颤消融术后的随访评估。2024年5月,美国食品药品监督管理局通过了Apple Watch房颤历史记录功能相关的医疗器械开发工具的认证,认可其作为房颤消融术临床试验次要疗效终点,这标志着消费级可穿戴设备正式进入心血管临床试验的评估体系。此外,新英格兰医学杂志发表综述指出,与传统动态心电图相比,在房颤检出方面可穿戴设备监测时窗更长、患者负担更低,更适用于无症状或阵发性房颤的长期随访[48]。


二、慢性心衰远程预警与管理
慢性心衰患者反复住院是巨大的医疗负担。可穿戴设备可连续监测心率、活动量、呼吸频率及体重等多维度参数,为心衰急性失代偿的早期预警提供了新路径。LINK‑HF多中心研究是代表性的可穿戴设备心衰预警研究之一。该研究应用可穿戴多传感器设备连续监测心衰出院患者,通过机器学习算法建立个体化基线模型,该模型可在心衰再住院事件前6.5(4.2,13.7)d发出预警,其对心衰再住院的预测敏感度达76%~88%,特异度为85%,预测准确性与植入式设备相当[49]。而BMAD‑TX随机对照试验进一步证实,以可穿戴传感器数据指导心衰管理可使90 d内心衰再住院风险降低38%,为无创可穿戴设备干预策略提供了高级别的证据[50]。提示将可穿戴设备连续监测与个体化预警算法结合或可将心衰管理模式从被动应对转向主动预防。


三、高血压个体化管理
高血压是心血管疾病重要的危险因素之一,而血压的动态波动特征(包括晨峰血压、夜间血压模式及长期变异性)与靶器官损害与不良预后密切相关,上述指标难以通过单次诊室血压测量反映,可穿戴设备则可提供更接近现实生活状态的连续血压信息。Spatz等[48]对可穿戴设备用于高血压监测进行了系统评价,指出经袖带血压计校准验证的可穿戴血压设备在日间血压监测方面与传统动态血压监测具有可比性,但夜间血压测量精度有待提升。在干预层面,Martínez‑Ibáñez等[46]对血压控制不良的患者随访了24个月,发现相较于常规治疗组,家庭血压监测结合药物自我调整的个体化管理策略可使收缩压进一步降低5.3 mmHg(1 mmHg=0.133 kPa),血压达标率提高13%,且强化药物治疗的比例更高。提示将可穿戴连续血压监测设备与临床决策支持系统结合,或可形成“监测‑分析‑ 反馈‑调整”的管理闭环,推动高血压治疗从定期门诊随访转向实时动态管理。


四、心血管疾病(事件)危险分层与早期干预
对于尚未发生心血管疾病(事件)但具有多重危险因素的高危人群,动态数字生物标志物在亚临床病变识别与危险分层方面十分有潜力。传统静态评分工具(如Framingham评分、SCORE2等)难以捕捉个体在生活状态下心血管调节能力的动态变化,而可穿戴设备提供的长期连续数据弥补了这一空白。例如,Natarajan等[51]利用Fitbit设备收集800余万名用户的PPG数据,进行HRV分析,构建了HRV参考值,并发现低HRV与年龄、肥胖及慢性病负担密切相关。此外,Spatz等[48]指出可穿戴设备采集的多维度动态标志物(包括心率、HRV、活动量及睡眠结构等)可整合至多变量风险预测模型,提升房颤、心衰及高血压并发症早期识别的准确性,有望在不增加医疗负担的前提下实现大规模人群的动态风险筛查。


五、数字健康平台与科研机制探索
在数字健康平台建设方面,心血管数字生物标志物为实时监测与远程管理提供了抓手。患者可通过可穿戴设备上传连续生理信号,医疗团队可实时监测风险指标变化,实现远程干预与早期预警[6,52]。这一模式在慢性心衰、房颤及高血压管理中显现出应用价值,不仅提高了患者依从性,还优化了医疗资源分配。

在基础与转化医学研究领域,心血管数字生物标志物为探索心血管系统的动态调控机制提供了数据基础。可以通过分析不同时间尺度心血管参数的变化,研究自主神经调控、昼夜节律、心肌重构及应激反应等生理过程[53]。尤其值得期待的是,将可穿戴生化传感获取的CRP、乳酸等炎症和代谢标志物与心电图时间序列联合分析,在真实生活场景下量化“代谢炎症‑交感激活‑心电不稳定性”多轴联动的动态规律[7,26],为心血管疾病的病理生理机制研究提供多维纵向数据支撑。此外,可穿戴数据多中心、长期的特性有助于建立大规模动态数据库,支持算法开发、疾病预测模型优化及个体化治疗策略等的研究[54]。


六、已获医疗器械注册资质的可穿戴心血管监测设备
截至2025年12月,已有多款消费级可穿戴设备(如智能手表/手环、可穿戴心电监测设备等)获批用于心血管功能监测,主要集中于单导联心电图记录与心律失常筛查,以及基于PPG的心率与血氧饱和度监测。以单导联心电图监测为例,具备该功能的智能手表在国内外均已陆续完成医疗器械注册,国际上以Apple Watch系列为代表,其心律不齐通知及单导联心电图分析功能先后通过美国食品药品监督管理局批准,在我国同类设备亦已获得国家药品监督管理局二类医疗器械注册证。在智能手表领域,华为、欧珀(OPPO)、华米(Amazfit)、苹果等品牌已相继获得国家药品监督管理局二类医疗器械注册证,支持腕部单导联心电数据采集功能。在便携心电监测设备领域,安徽心之声医疗科技有限公司推出的问心无恙便携式人工智能心电仪同样获得心电相关二类医疗器械注册证,支持单导联心电采集与人工智能辅助分析。上述设备在心血管健康管理方面积累了一定的循证医学证据,APPLE Heart Study纳入419 297名受试者,发现智能手表不规则心律通知对同步心电记录所示房颤的阳性预测值为0.84(95%CI 0.76~0.92)[47]。此外,已有多项前瞻性研究对市售智能手表的房颤检测性能进行了临床验证,Apple Watch与Samsung Watch等设备的自动算法敏感度和特异度均达80%以上[48]。基于华为智能穿戴设备的HUAWEI Heart Study(mAFA‑Ⅱ研究)纳入了187 912名受试者,发现在收到“疑似房颤”通知并完成心电图随访验证的人群中,房颤的阳性预测值达到了91.6%[55],进一步证实了消费级智能设备在心律失常初筛中的可靠性。在专用便携式心电设备方面,安徽心之声医疗科技有限公司的问心无恙心电监测仪在真实世界心律失常筛查中亦表现良好。Wang等[56]在心电图记录层面进行了统计与验证,发现其心电图分析模型对心律失常的诊断敏感度达84.2%、特异度达97.5%。这种“便携硬件+云端分析”的模式不仅能提供医疗级单导联心电波形,其诊断的高敏感度和特异度还可为心血管疾病院外预警和长期管理提供参考。值得注意的是,不同设备诊断的准确性存在差异,且无法明确判定的记录比例较高,设备性能有待进一步标准化。例如,绝大多数市售的无袖带血压监测设备是基于PPG分析,尚未通过国际标准化验证,临床上对此应持审慎态度。

挑战与发展方向


尽管应用潜力巨大,但心血管数字生物标志物的应用与推广仍面临诸多挑战。第一,不同企业生产的可穿戴设备的数据标准化与互操作性是当前最突出的问题[57]。不同设备的采样频率、信号编码格式、算法实现及质量控制标准差异较大。美国心脏协会2024年专项科学声明中指出,当前可穿戴健康数据生态系统中存在大量不兼容的数据格式与平台,严重制约了可穿戴数据在心血管疾病预防与治疗创新中的应用[57],并建议推进快速医疗互操作性资源(fast healthcare interoperability resources,HL7 FHIR)标准在可穿戴心血管数据中的实施,以实现跨平台、跨机构的数据互联互通。采用HL7 FHIR等标准化数据格式,可为跨系统健康数据交换提供结构化框架;结合大语言模型的本体对齐能力,还可将异构数据元素映射为统一的临床语义表征[58]。第二,多模态数据整合是亟待解决的方法学难题。心电图、PPG、加速度计、血压及新兴生化传感器数据在采样频率(从毫秒级到分钟级)、信号类型(连续波形与离散浓度值)及时间对齐精度上差距悬殊,如何在统一的时间尺度框架下实现多模态特征的高质量融合,尚缺乏公认的技术规范。研究显示通过电化学生物传感器检测肌钙蛋白水平在心肌损伤患者危险分层中具有潜在的应用价值,有望为家庭护理提供支撑[57],而其与电生理参数的时间轴对齐及联合建模是亟待解决的问题之一。此外,算法可解释性与临床验证、隐私保护及伦理问题等同样不可忽视[59]。未来研究应着力推进多中心跨设备数据标准化方案、多模态信号融合的方法学规范、可解释人工智能模型的开发以及动态标志物在临床环境中的前瞻性验证等[60],从而推动可穿戴设备从监测工具转向全面的心血管健康管理平台,实现科研与临床的深度融合。

小结


可穿戴设备的广泛应用为心血管健康管理带来了前所未有的机遇。依托多时间尺度的连续生理数据,研究者得以从瞬时波动、昼夜节律到长期趋势等多个层面系统挖掘心血管数字生物标志物。其不仅能够刻画出心血管系统复杂而精细的动态调控过程,还为心血管疾病(事件)的早期风险识别、个体化健康管理及远程医疗干预提供了坚实的数据基础。心血管数字生物标志物的开发与应用,正推动着可穿戴设备从单一的监测工具向具备临床决策支持与科研价值的综合数字健康平台转变[61]。通过融合先进的数据预处理技术、多尺度特征提取方法及动态模式建模策略,有望实现更加精准的风险预测、个体化干预决策以及心血管疾病的长期管理。同时,这一研究方向也为系统理解自主神经调控、昼夜节律变化及疾病相关心血管重塑等动态病理生理过程提供了新的研究范式。随着数据标准化与互操作性的完善、可解释人工智能的发展以及多中心真实世界前瞻性验证研究开展,可穿戴设备驱动的心血管数字生物标志物有望成为心血管健康管理和临床决策的重要支撑工具,在科学研究与临床实践之间架起桥梁,进一步推动个体化、前瞻性和数字化心血管医疗的发展。
  • 作者: 范素梅 1    章德云 2    洪申达 2,3   

  • 作者单位: 安徽中医药大学中西医结合学院 1    北京大学健康医疗大数据国家研究院 2    北京大学医学部医学技术研究院 3   

  • 通信作者: 洪申达,Email:hongshenda@pku.edu.cn

  • 关键词: 可穿戴电子设备;数字技术;生物标志物

  • DOI: 10.3760/cma.j.cn116031.2026.1000211

  • 基金项目: 血管稳态与重构全国重点实验室(北京大学)‑北京大学第三医院研究基金(2024‑VHR‑SY‑No.);北京市科学技术委员会科技计划(Z251100000725008);范素梅科研启动基金(DT2400000509)

  • 利益冲突: 无

  • 收稿日期: 2026-02-05

  • 录用日期: 2026-04-02

  • 本文编辑: 徐静

  • 摘要中文

    无

    摘要英文

    无

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    本研究主要材料与器材

    无

    参考文献

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