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作者：李博展;吴青霞;李运宏;孙文惠;尚林伟;王慧捷;尹建华;
单位：南京航空航天大学生物医学工程系;
摘要：随着航天事业的快速发展，微重力环境下的关节退变研究，尤其是关节软骨因机械负荷变化引发的退行性改变研究，已成为航天医学领域的重要课题。本文综述了生物化学分析、磁共振成像（MRI）、生物力学测试、显微成像及红外光谱学技术用于微重力环境下关节软骨退变研究的最新进展。在微重力环境下，上述前4种方法被分别用于解析软骨的分子代谢、揭示软骨形态学及力学特征，但存在破坏样本和动态监测能力不足等局限；而中、近红外光谱技术凭借其无损检测和分子指纹识别优势，结合机器学习算法，不仅在常规条件下展现出软骨成分动态分析及早期退变鉴别的潜力，而且在模拟微重力条件下的实验研究中初步验证了其原位无创检测的可行性。尽管红外光谱技术在关节退变研究中仍处于初步探索阶段，但已表现出显著的优势与潜力，未来可与机器学习算法及多模态技术融合，有望实现空间站原位无创监测，为航天员的健康保障与临床关节疾病诊疗提供新策略。
关键词：微重力;;关节软骨;;红外光谱;;机器学习;;评述
基金资助：国家自然科学基金项目（Nos.62375127,62105147）;; 江苏省重点研发计划项目（No.BE2023812）;; 南京航空航天大学前瞻布局专项基金项目（No.ILA-22022）;南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目（Nos.xcxjh20230330,xcxjh20240331）;; 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（No.KYCX24＿0567）;; 中央高校基本科研业务费项目（No.NZ2025032）资助~~
