分析眼泪，能得到什么信息？

撰文：吴越

在众多生物体液（血液、尿液等）中，泪液可能是临床价值最被低估的一种。如今，在个性化、预防医学和医疗技术日益进步的时代，泪液分析因其具备的独特的优势，可能成为下一步临床全面且常规的体液检测方法。接下来，笔者将和大家讨论一下关于泪液分析的相关进展和挑战。

眼泪是覆盖在眼睛表面的透明三层液体，由外至内分别为脂质层、水液层和黏液层，脂质层可以增加泪液表面张力，润滑眼睑及眼球表面，也能防止泪液蒸发；水液层是泪液主要成分，具有湿润作用，也能给眼睛提供氧气等物质；黏液层黏附在眼球表面，使泪液能够均匀地分布在角膜上。我们的眼睛时刻都含有至少7微升/只的眼泪，相当于十分之一滴水，虽然很少，但却具有重要作用，不仅仅是略带咸味而已。由于角膜表面没有血管，眼泪的主要作用其实与血液在全身所起的作用是一样的：输送氧气和营养、清除废物、抵御病原体、并有助于眼表损伤修复。更重要的是，眼泪中还含有各种电解质、蛋白质、脂类和小分子代谢物，它们与眼表上皮细胞不断交换，可以直接反映角膜的生物化学和生理学状态。因此，泪液分析对监测眼部健康和疾病具有重要意义。

其实，泪液分析的重要性和价值并不局限在眼部，对泪液的分析也可以探查到众多非眼部疾病的迹象。具体来说，眼泪主要是由眼睑的泪腺通过血浆过滤分泌出来的，血浆本身在全身循环的过程中接触所有器官和组织。因此，眼泪富含与看似无关的身体部位相关的临床信息。多项研究建议外部药物筛选和药代动力学的研究可以以泪液作为研究目标（而不仅仅是血液、尿液等体液），并且各种系统性疾病（包括癌症、多发性硬化症、糖尿病、帕金森氏病、囊性纤维化，阿尔茨海默病等）的生物标志物，都可以在泪液中检测到。最近，Ascendant Dx诊断公司开发了一项名为TearExo的技术，这是一种基于泪液蛋白的乳腺癌筛查试验，使用患者自己收集的眼泪进行检测，这将大大降低检测成本，并比乳房X光检查更早发现恶性肿瘤。

针对泪液的检测也可能应用到COVID-19上面：目前的研究集中在开发一种通过抗体测试诊断SARS-CoV-2感染的测试方法。这些检测通常是用血液来进行的，但是在眼泪中也可以检测到SARS-CoV-2的基因组RNA，而且病毒抗体也可以从眼泪中检测出来。这意味着或许在不久的将来，可以开发出一种快速、经济的泪液测试方法，该方法并不涉及针头等器械，可以在家里自行取样。

另一方面，由于眼表直接暴露于外界环境，外界环境的变化可以显著改变泪液成分。最近的一项研究报告了在城市和工业区暴露于不同颗粒物的两个人群的泪液脂质成分存在显著差异，这对于描述环境污染及其对疾病的影响很有价值；另外，泪液的化学成分对内在的情绪和心理状态很敏感，针对泪液化学成分的分析显示，情绪性眼泪与基础眼泪相比，化学成分浓度有明显的差异。最近的研究也报道了一种手持式传感器的设计方案，该传感器带有一次性测试条，用于快速定量泪液皮质醇，用于监测生理、职业和情绪压力。

总的来说，这些观察结果表明，泪液分析可以提供对内在病理生理变化和外部药物摄入的重要见解，以及对环境、生理、心理和社会状态的深入理解。眼泪和血液可能提供的临床信息相似，那么分析眼泪相比分析血液更具有哪些优点？

分析眼泪最显著的优点是收集时方便、易操作、侵略性小。几秒钟就可以无创地从眼睛表面获得泪液，通过检测设备可以快速、持续地监测临床内外的健康状况。最近，一种新兴的基于泪液的生物标记技术可以使用智能隐形眼镜对疾病相关的泪液生化变化进行实时感知，持续监测，显著提高疾病预防和早期发现能力。诺华和谷歌等大公司也在密切关注这一领域，目前正在世界各地的实验室中进行开发。这项技术将开启预防性、个性化医疗和医疗保健技术的全新维度，改变健康监测和医疗保健的方式。2019年，首款带集成电池的独立隐形眼镜就已研发出来。最近，一种智能隐形眼镜也被成功地开发出来，用于糖尿病视网膜病变的持续血糖监测和治疗。当然，类似这样的产品可能还需要时间才能投入商业使用。但根据美国疾病控制和预防中心的数据，美国大约有4500万人已经戴上隐形眼镜来矫正视力，更换成智能版对他们来说并不麻烦，当然，视力没问题也可以戴上智能眼镜，这将是一个巨大的潜在市场。有趣的是，美国国家航空航天局也提出了一项试点研究：将泪液生物标志物纳入宇航员全身健康指标中，特别是与太空飞行环境和微重力有关的指标。这将使我们能够更好地了解长期暴露于辐射和失重等空间环境因素对人类健康有何影响，来自资深宇航员和新宇航员的眼泪数据将被用来建立一个健康数据库，这可能是使太空居民成为现实的第一步。

图1 通过毛细管作用来收集微量眼泪，管中酚红颜色变化长度与收集的体积相对应。随后利用毛细管电泳和质谱分析等方法，洗脱并提取泪液进行分析。基于相似原理的不同收集和分析技术也被广泛应用，如Schirmer条和玻璃微柱管等。

图1中的示意图向我们展示了泪液收集和分析的常用过程，以及可以得出的潜在临床结论。然而，我们还必须进一步克服生化分析过程中的关键问题，泪液收集、储存、提取和制备的方法，以及这些过程对分析有何特异性影响，都必须在临床研究中进行标准化（如血液分析那样的长期标准化工作）。同时，为了从泪液样本中提取更多的信息，也需要对分析技术进行优化，例如改进智能隐形眼镜，让其可以一次感知多种泪液生物标志物等。然而，泪液分析所面临的一个重要挑战就是，与血液相比，眼泪中某些分子（如葡萄糖和皮质醇）的浓度要低得多。但最近开发的一种技术首次实现了对小鼠眼泪的代谢物分析，这克服了长期以来人类疾病模型泪液研究面临的重要分析挑战，让我们能够从生成的泪液分子图谱中获得很多有价值的临床信息，因为到目前为止，泪液代谢物作为人类代谢组分的一部分，我们对其特征几乎一无所知。

泪液检测需要科学家和眼科医生共同努力，加速科学分析技术的发展和进步，并将其应用到临床。泪液分析在外部和持续监测健康方面具有前所未有的优势，相信这种技术可以提升我们对疾病的预防能力。考虑到泪液在临床上的巨大优势和眼科领域进步的速度，我们相信在未来十年或二十年内，对泪液的分析结果将会成为一项监测临床健康状况的常规检测指标。

参考文献

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3 Mohamed, Nasreldin, Roger, et al. Flexible Micro-Battery for Powering Smart Contact Lens.[J]. Sensors, 2019.