人体也有“气味指纹”？科学家正在研究用VOC寻找疾病线索
今日之声｜2026.09.21
人体也有“气味指纹”？科学家正在研究用VOC寻找疾病线索
未来的健康检测，可能不只是抽一管血。
2026年9月21日，《Scientific Reports》发表了一项研究，研究人员利用**激光光声光谱技术（Laser Photoacoustic Spectroscopy，LPAS）**分析人体释放的挥发性有机化合物——VOC，希望寻找不同健康状态下可能出现的特征性分子组合。
这听起来很像“闻一闻就知道有没有病”。
但真正的科学，比人的鼻子复杂得多。
什么是人体VOC？
人体每时每刻都在进行大量代谢反应。
这些过程中会产生许多分子，其中一些具有较高挥发性，可以通过呼气、皮肤以及其他生物样本进入外界环境。
这些分子统称为挥发性有机化合物：
Volatile Organic Compounds，VOC。
它们可能来自人体自身代谢，也可能受到饮食、药物、肠道微生物、吸烟、环境暴露以及其他因素影响。
因此，研究人员真正寻找的通常不是：
“某一种气味 = 某一种疾病”。
而是大量VOC共同构成的分子模式或“指纹”。
如果某些疾病持续改变特定代谢过程，那么这些改变理论上也可能反映在人体释放的VOC组合中。
LPAS：机器不是在“闻”，而是在测分子
今天这项研究使用的技术叫做：
Laser Photoacoustic Spectroscopy
激光光声光谱。
它的基本思想很有意思。
特定气体分子吸收特定波长的激光能量后，会发生周期性的热膨胀和收缩，由此产生非常微弱的声波。
仪器可以捕捉这些声学信号，再反推出气体中某些分子的存在及浓度变化。
所以未来所谓的“闻病”，本质上并不是让医生用鼻子判断。
而是：
人体释放分子 → 光谱检测 → 信号分析 → 寻找疾病相关模式。
鼻子闻的是味道。
仪器寻找的是分子信息。
为什么这种检测方式值得关注？
最大的吸引力之一，是它可能提供一种非侵入式检测路径。
今天很多重要生物标志物仍然依赖抽血、组织取样或其他采样方式。
如果未来能够从呼气或人体释放的挥发性分子中稳定获取疾病相关信息，那么一些检测理论上可能变得：
更简单、更频繁、更容易重复。
尤其值得关注的并不只是“诊断已经发生的疾病”。
更大的研究方向是：
能不能在症状明显出现以前，就发现身体代谢已经开始发生变化？
这与我们最近连续关注的可穿戴设备、连续血糖监测、AI健康模型其实属于同一个更大的趋势：
> 医学正在从偶尔测一次身体，逐渐探索如何连续地观察身体。
一次抽血像一张照片。
连续传感器像一段电影。
VOC则可能增加另外一个维度：
身体每天向外释放了什么分子。
但离“闻一下就知道有什么病”还很远
这也是今天最需要强调的证据边界。
VOC检测非常有吸引力，但真正成为临床诊断工具，需要解决一系列现实问题。
同一个人的VOC会受到饮食、药物、吸烟、环境空气、年龄、代谢状态、微生物以及采样条件影响。
因此研究中发现两个群体存在VOC差异，并不自动意味着已经找到一种可靠的疾病检测方法。
真正进入临床，还需要回答：
这种VOC模式能不能在不同医院、不同设备和不同人群中重复出现？
它的敏感度和特异度是多少？
早期疾病和晚期疾病是否一样？
其他疾病会不会产生类似信号？
环境中的香水、清洁剂、烟雾和食物气味又该怎样排除？
最终还必须证明：
检测结果能够真正改变下一步医疗决策。
这正是新型检测从“有趣的研究发现”走向“值得临床使用”的关键距离。
今天另外两个值得关注的方向
代谢医学正在进入多通路联合时代。
Novo Nordisk公布的后期研究数据显示，其CagriSema方案——cagrilintide与semaglutide的组合——在特定2型糖尿病研究人群中显示出较大的平均体重下降幅度，并与特定剂量的tirzepatide进行了比较。这里不能简单理解成某一种药已经“全面胜出”，因为剂量、人群和试验设计都会影响结果。更值得关注的是背后的趋势：肥胖与代谢药物研发正在从单一通路，逐渐进入GLP-1、GIP、amylin等不同信号系统的组合竞争。
与此同时，AI治理正在从科技公司的内部问题进入国家与国际治理议程。
西班牙首相Pedro Sánchez表示，AI产业不能完全依靠企业自行监管，并提出涉及网络安全、数据主权、数据中心环境标准以及AI在健康、能源和气候领域应用的治理方向。AI越来越强以后，讨论的已经不只是“模型还能做什么”，而开始变成另一个问题：
谁来决定它应该怎样被使用？
今日之声
今天这三条新闻看起来毫不相关：
人体VOC、下一代代谢药物、AI治理。
实际上，它们都在指向同一种变化：
我们拥有的技术越来越强，能够测量、干预和预测的东西越来越多。
接下来真正困难的问题，不只是：
“我们能不能做到？”
而是：
“这些信息可靠吗？能改变什么决定？什么时候值得真正使用？”
对于未来健康检测尤其如此。
好的检测，不是测得最多。
而是能够以合理的成本和风险，提供足以改变下一步行动的信息。
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Science & Education：BI 身体智慧（Body Intelligence）
AI-assisted Research & Illustration：BI × GPT
Professional Review：林存默（Thomas Lin）
Professional Community：ACPN — The Association of Certified Professional Nutritionists
加拿大注册执业营养师公会
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