掏耳朵就能诊断疾病

现在，耳垢（学名：耵聍dīng níng）这个黏稠的耳内物质，不再只是人体废物。科学家现在能利用它诊断癌症、帕金森病、阿尔茨海默病、代谢紊乱和糖尿病等疾病。

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耵聍小档案

在外耳道内有两种腺体——耵聍腺和皮脂腺，它们分泌出的耳脂能够清洁和润滑耳道，阻挡细菌、真菌甚至昆虫入侵。耳脂与毛发、死皮细胞和其他身体碎屑混合，逐渐堆积，最终形成我们熟悉的蜡状物质——耵聍（俗称耳垢或耳屎）。其中含有脂质（耳脂）、蛋白质、挥发性有机化合物。

这种挖耳工具不能安全清理耵聍栓塞

正常人借助咀嚼、张口等动作带动耳道皮肤运动，能让耳道皮肤形成“传送带”，带动耳垢以每天约0.05毫米的速度，从耳道深处向外运送。正常耳道能像传送带一样把耵聍运出去

有些人因外耳道炎、耵聍黏稠、用棉签挖耳朵或长期佩戴耳塞等因素导致耳垢严重堵塞，这被称为“耵聍栓塞”。此时耵聍已经结成硬块，完全或部分堵塞外耳道。这会引起听力下降、耳闷、耳痛、耳鸣甚至眩晕。

耵聍栓塞时，需要耳鼻喉科医生用内窥镜配合耵聍钩、吸引器、药物冲洗等专业方法清理，不要用个人购买的挖耳工具掏耳。

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耳垢成为健康信使

耳垢类型因人而异：欧非裔人群多为湿耳垢，呈黄色或橙色，黏性强；而东亚人95%拥有干耳垢，呈灰色、不黏腻。这一差异由ABCC11基因决定，该基因还影响腋下气味，干耳垢者通常腋下无味。

1971年，美国研究发现，美国白人、非裔和德裔女性（多为湿耳垢）死于乳腺癌的概率是东亚女性（多为干耳垢）的四倍。2010年，东京工业大学研究进一步证实，乳腺癌患者中湿耳垢基因的携带率比健康女性高出77%。

用AI从耵聍气味中发现健康的秘密

2019年，巴西的一项研究显示，通过识别耳垢中的挥发性有机化合物（VOC），能够准确从人群中识别出淋巴瘤和白血病患者。研究者认为，癌症作为一种线粒体代谢紊乱的疾病，影响了耳垢中挥发性有机化合物的成分，但是这种方法还无法区别癌症类型。

枫糖浆尿症是一种罕见遗传病，患者的血液和尿液中有一股糖浆甜味。患病新生儿的耳垢也带有这种甜味，有经验的产科医生用鼻子就能初步诊断，远比基因检测简单。

这些看似琐碎的发现，开启了耳垢作为健康指标的研究大门。

现在，我国科学家正在利用人工智能分析耳垢，找出这团黏稠物质中隐藏的健康秘密，让它不仅是个“卫兵”，还能成为“健康信使”。

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用味道找出帕金森病

帕金森病这种神经系统变性疾病会逐渐让患者失去行动能力，随着人口老龄化，到2030年，全球将有900万帕金森病患者。对医生来说，帕金森病不仅无法根治，连早期诊断也非易事，通常只有病情发展到明显影响行动时才会确诊。

浙江大学的研究人员，开发出一种分析耳道分泌物气味特征的人工智能，让诊断帕金森患者的准确率提高到94%。

时间倒回到2012年，在一次帕金森病的科普活动中，一位名叫乔伊·米尔恩的患者家属告诉研究人员，她能闻到丈夫身上有一种独特气味。在这次活动中，她发现其他帕金森患者身上也有这种特殊气味。

为了验证米尔恩的能力，研究人员准备了12件T恤，分别来自6名患者和6名健康人。米尔恩从中闻出7件属于患者，获得了11/12的正确率。令人吃惊的是，一年后她唯一“误判”的那个人也被确诊为帕金森病。这意味着米尔恩仅靠鼻子就100%发现了帕金森病人。

看来帕金森病人真的会散发出一种特殊的气味，根据米尔恩的介绍，这种气味集中在后颈位置。

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用人工智能模型诊断帕金森病

浙江大学的研究人员想到用人工智能来研究帕金森患者的体味。

他们使用人工智能嗅觉系统（AIO）分析来自患者背部的采样拭子，结果正确率为70.8%。但季节、患者洗澡的频率都能严重影响诊断的准确性。

采集病人背部的样本进行测试，效果一般

背部采样难以保证稳定性，他们想到了检测耳垢。耳垢成分不受外界干扰，分泌物浓度明显高于背部，只需要一根棉签就能轻松采集。

在新的实验中，他们挖了200多个人的耳垢，使用高档（气相色谱–质谱联用技术GC-MS）和低档（气相色谱–声表面波技术GC-SAW）两种设备分析其中的化合物。

他们发现乙苯、4-乙基甲苯、戊醛和2-十五烷基-1,3-二氧戊环这4种挥发性的有机物与帕金森病高度相关。

进一步，他们利用机器学习算法，训练出了帕金森病的诊断模型。有了这个模型，只用低档设备也能获得高达94%的识别率。下一步他们计划开展多中心临床试验，以全面验证耳垢诊断法在临床上的适用性。

气相色谱–声表面波技术（GC-SAW）设备体积仅为一台电脑主机大小

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为何耳垢如此特别？

研究认为癌症、糖尿病、帕金森、阿尔茨海默病等会导致细胞线粒体功能异常，进而造成代谢紊乱。耳垢更新慢，富含脂质，能长期积累代谢变化的痕迹。相比血液、尿液等快速更新的体液，耳垢像一本“健康日记”，更能浓缩身体的细微变化。

未来，耳垢常规可能就像血常规一样，成为医院的常规分析项目。

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编辑｜张毅

主编｜黎坤

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