Schweiß transportiert eine Vielzahl biologischer Signale, und immer mehr Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Kombination mit künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Sensortechnologie die Art und Weise, wie wir unsere Gesundheit und unsere tägliche Physiologie überwachen, grundlegend verändern könnte. Laut einer aktuellen Studie könnte diese Kombination einen leistungsstarken neuen Ansatz für die Überwachung des persönlichen Wohlbefindens bieten.
Schweiß und seine Bedeutung für die Gesundheit
Schweiß ist nicht nur ein Mittel zur Temperaturregulation, sondern ein komplexes biologisches Sekret, das verschiedene physiologische, gesundheitliche und kommunikative Funktionen erfüllt.
Physiologisch betrachtet ist Schweiß vor allem ein hocheffektiver Kühlmechanismus des Körpers. Wenn Schweiß auf der Haut verdunstet, wird Wärme abgegeben – ein Vorgang, der besonders bei körperlicher Anstrengung oder hohen Außentemperaturen lebenswichtig ist. Darüber hinaus trägt Schweiß zur Aufrechterhaltung des Flüssigkeits- und Elektrolythaushalts bei, da beim Schwitzen Wasser, Natrium, Kalium und andere Mineralstoffe abgegeben werden.
Schweiß besitzt aber auch eine bedeutende Rolle als Transportmedium für Stoffwechselprodukte. In geringen Konzentrationen enthält er Hunderte chemischer Substanzen – darunter Metabolite, Hormone und Spurenelemente –, die Hinweise auf physiologische Zustände liefern können. Deshalb wird Schweiß zunehmend als nichtinvasive Probe in der medizinischen Diagnostik und im Monitoring genutzt, etwa für Hinweise auf Stress, Dehydrierung, Entzündungsreaktionen oder Glukosetrends.
Darüber hinaus spielt Schweiß eine soziale und kommunikative Rolle. Bestimmte Duftstoffe – sogenannte semiochemische Signale – können Informationen über emotionale Zustände wie Angst oder Anspannung übertragen, auch wenn sie unbewusst wahrgenommen werden. Die individuelle Schweißzusammensetzung prägt zudem den persönlichen Körpergeruch, der bei sozialer Interaktion und Partnerwahl eine Rolle spielt.
Insgesamt ist Schweiß also weit mehr als ein simples Abfallprodukt: Er ist ein multifunktionales Medium, das Körpertemperatur, Stoffwechsel, Elektrolythaushalt und soziale Kommunikation miteinander verbindet und zunehmend auch als wichtige Informationsquelle für moderne medizinische Technologien dient.
Wachsendes Interesse an Wearables, die Schweiß analysieren
Die im Journal of Pharmaceutical Analysis veröffentlichte Studie untersucht, wie Schweiß für die Echtzeit-Bewertung von Hormonen, Medikamentenkonzentrationen und anderen Biomarkern sowie für die Früherkennung von Krankheiten wie Diabetes, Krebs, Parkinson und Alzheimer genutzt werden könnte.
„Das Sammeln von Schweiß ist schmerzfrei, einfach und nicht invasiv“, sagte Mitautorin Dr. Dayanne Bordin, analytische Chemikerin an der University of Technology Sydney (UTS). „Es ist eine attraktive Alternative zu Blut oder Urin, insbesondere für die kontinuierliche Überwachung in Echtzeit.“
Jeder, der bereits daran interessiert ist, seine Gesundheit mit Wearables wie einer Apple Watch zu überwachen – zum Beispiel seine Herzfrequenz, Schrittzahl oder seinen Blutdruck –, würde sich auch für die Informationen interessieren, die Schweiß liefern kann.
Personalisiertere Gesundheitsinformationen
Es gibt bereits Schweißüberwachungsgeräte auf dem Markt, wie zum Beispiel das Gatorade-Schweißpflaster, ein Einweg-Wearable-Sticker, der mit einer App gekoppelt wird, um die Schweißrate und den Natriumverlust zu analysieren und maßgeschneiderte Ratschläge zu geben.
Jüngste Fortschritte in Bereichen wie Mikrofluidik, dehnbare Elektronik und drahtlose Kommunikation haben die Entwicklung einer neuen Klasse von Wearable-Sensoren ermöglicht. Diese leichten, flexiblen Pflaster werden direkt auf die Haut geklebt und sammeln kontinuierlich Schweißproben.
In Kombination mit künstlicher Intelligenz können diese Geräte möglicherweise bestimmte Metaboliten identifizieren und komplexe chemische Muster interpretieren, wodurch Nutzer personalisiertere Gesundheitsinformationen erhalten und früher vor verschiedenen Erkrankungen gewarnt werden können.
Mögliche Anwendungen für Sportler und Patienten
Sportler könnten sie nutzen, um den Elektrolytverlust während des Trainings zu verfolgen und vor Wettkämpfen nachzuweisen, dass sie keine Dopingmittel eingenommen haben. Menschen mit Diabetes könnten sich möglicherweise irgendwann auf die Schweiß-basierte Glukosemessung anstatt auf Bluttests verlassen.
„Schweiß ist eine zu wenig genutzte diagnostische Flüssigkeit“, sagte Co-Autorin Dr. Janice McCauley von der Fakultät für Naturwissenschaften der UTS. „Die Möglichkeit, mehrere Biomarker gleichzeitig zu messen und diese Daten drahtlos zu übertragen, bietet ein enormes Potenzial für die präventive Gesundheitsversorgung.
Das Jahr 2023 war geprägt von einem evolutionären Schritt in der künstlichen Intelligenz, der die Tür für verbesserte Musteranalyse- und Klassifizierungsalgorithmen öffnete, um die Diagnosegenauigkeit und therapeutische Präzision zu verbessern“, sagte sie.
Was künstliche Intelligenz leisten kann
Moderne KI-Systeme spielen in der chemischen Analytik biologischer Proben wie Schweiß, Atem oder Blut eine zunehmend wichtige Rolle. Sie können mittlerweile sehr große Datensätze analysieren, um subtile chemische Signale im Schweiß mit bestimmten physiologischen Zuständen in Verbindung zu bringen. Sie spielen in der chemischen Analytik biologischer Proben wie Schweiß, Atem oder Blut eine zunehmend wichtige Rolle. Dabei ersetzen sie keine Laborverfahren, sondern unterstützen die Auswertung der komplexen Messdaten, die durch Spektroskopie, Massenspektrometrie, Sensorarrays oder andere analytische Methoden entstehen. Solche Daten enthalten oft tausende Signale, die sich durch äußere Faktoren wie Temperatur, Feuchtigkeit, Sensoralterung oder individuelle biochemische Unterschiede stark unterscheiden können. KI hilft dabei, diese hochdimensionalen Daten zu strukturieren, Störgeräusche zu reduzieren und Muster sichtbar zu machen, die für Menschen kaum erkennbar wären.
Zu den wichtigsten Aufgaben der KI gehört die Mustererkennung: Modelle können charakteristische chemische Signaturen identifizieren, die mit bestimmten physiologischen Zuständen statistisch korrelieren – etwa Hinweise auf Dehydrierung, Stress, Entzündungsprozesse oder metabolische Veränderungen. Dies geschieht nicht durch ein direktes „Erkennen“ bestimmter Moleküle, sondern indem das Modell wiederkehrende Kombinationen von Messsignalen in großen Datensätzen erlernt. Entsprechend kann KI auch bei der Entdeckung potenzieller Biomarker unterstützen; dabei handelt es sich allerdings immer um Hypothesen, die experimentell und klinisch überprüft werden müssen.
Ein weiterer Vorteil von KI liegt in der Fähigkeit, verschiedene Datenquellen zu verbinden. Moderne Analysesysteme kombinieren häufig chemische Informationen aus Schweiß oder Atem mit physiologischen Daten wie Herzfrequenz, Hautleitfähigkeit oder Temperatur. Durch diese Datenfusion lassen sich komplexere Gesundheitsmuster erfassen, als es mit einem einzelnen Sensor möglich wäre. Gleichzeitig ermöglichen lernende Modelle die kontinuierliche Kalibrierung von Sensoren, indem sie Drift korrigieren, Messungen normalisieren und den Einfluss von Störfaktoren reduzieren.
Schließlich wird KI eingesetzt, um Vorhersagen und Klassifikationen auf Basis chemischer Profile zu treffen. Dazu gehören etwa Schätzungen von Blutzuckertrends, die Erkennung auffälliger Stoffwechselmuster oder die Erstellung individueller biochemischer Basislinien. In medizinischen Wearables dient KI zunehmend dazu, Rohdaten in nutzbare Gesundheitsinformationen umzuwandeln, ohne dass dafür Laboranalysen nötig wären. Trotz dieser Fortschritte bleibt wichtig, dass KI-gestützte Analytik Labordiagnostik nicht ersetzt und dass ihre Ergebnisse stets durch etablierte medizinische Verfahren abgesichert werden müssen.
Fortschritte in der KI und bei hochempfindlichen Geräten
Die Autoren merken an, dass der nächste wichtige Meilenstein darin bestehen wird, dies Analysefähigkeit von KI mit kompakten, stromsparenden Geräten zu kombinieren, die Daten sicher übertragen können. Forscher der UTS untersuchen derzeit die grundlegenden physiologischen Eigenschaften von Schweiß. Außerdem entwickeln sie mikrofluidische Werkzeuge, mit denen sich extrem geringe Konzentrationen von Biomarkern wie Glukose und Cortisol nachweisen lassen.
Obwohl sich ein Großteil dieser Arbeit noch in der Prototypenphase befindet, wächst das Interesse der Industrie weiter. „Wir sind nicht mehr weit von einer Zukunft entfernt, in der Ihr Wearable Ihnen mitteilt, wenn Sie einen hohen Stresshormonspiegel haben, und durch die Überwachung dieses Wertes im Laufe der Zeit feststellen kann, ob Sie einem Risiko für chronische Gesundheitsprobleme ausgesetzt sind“, so Dr. Bordin.
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