花王研究:從「皮脂」就能準確分析出你的86種皮膚狀況...@MSMF資訊PART

花王(Kao)研究:使用人工智慧(AI)檢測皮膚表面「皮脂的RNA」技術,可以準確分析出皮膚當下,包括:含水量、皮膚透度、或角質層蛋白的糖基化......等86種狀況(指標)。有利「個人化保養」依據,在不斷變化的皮膚狀況中,提供「即時+對症」的有效護膚保養策略...



「甲之蜜糖,乙之砒霜。」

相同的保養品(配方),對於不同人、甚至同人不同時節的皮膚,往往產生不同的反應──每個人,都有其最適合的護膚策略/產品──所以專屬的「個人化保養」一直都是「有效美容」熱切追尋的。

然而,如何準確區分出「甲vs.乙」之間的膚況差異?其關鍵因素?分析推導其後續膚況變化?及使用哪些美容/調理策略,能有效改善之?......等──是真正達成「個人化保養」的大前提。


花王-解決方案:SSL-RNA監測技術+AI大數據分析

根據花王(Kao)的研究發現:人類皮膚表面所分泌的皮脂中,存在的「RNA(ribonucleic acid,核糖核酸)成分」會因當下的健康狀況和環境因素,而產生不同的表達模式。例如「健康者vs.異位性皮膚炎患者」的皮脂中有關「屏障功能/發炎反應-RNA表達模式」就顯著不同。(如下圖,參→Kao's original non-invasive analytical method for monitoring RNA - Discovery of the presence of human RNA in sebum)

研究人員進一步利用這「SSL-RNA(skin surface lipids-RNA)監測技術」分析了38位20~45歲女性,在不同月經週期階段(卵泡期、黃體期和月經期)的SSL-RNA樣本──確實隨月經週期的不同階段,產生不一樣的「SSL-RNA的表達模式」。例如:前人研究已知「VEGF-A(血管內皮生長因子-A)」含量,在卵泡期時會提升,而這現象同樣也能在SSL-RNA表達模式中顯現。(如下圖,參→Skin Surface Lipids–RNA Monitoring Technology:Highly Precise Predictions of Constantly Changing Skin Conditions with Skin Surface Lipids-RNA Monitoring Technology)另外,分析134位20~59歲女性的SSL-RNA樣本,發現SSL-RNA表達模式隨年齡而變化。例如:SSL-RNA中的「ATP5A1(一種ATP的合成酶)」表達水平,會隨年齡增長而降低。或「角質層蛋白質的糖化程度」同樣也跟著年紀提升而變多......等。

並在透過AI分析:在設計的99種皮膚和身體狀況屬性的預測模型中,確認了86種屬性指標,包括:水分含量、皮脂量、皮膚亮度/透明度、糖基化、神經醯胺佔比......等的變化,均與SSL-RNA表達有顯著的關聯性。(如下表,僅顯示部分屬性指標。)


換句話說:
透過「SSL-RNA監測技術+AI大數據分析」可以提供人們,一個簡單/無副作用的「即時」檢測模式,加上「可預算」的後續變化推演──提供更合理/有效的「個人化保養」建議。

*補充:花王計畫11月下旬,在東京銀座提供──基於SSL-RNA技術的美容諮詢服務


MSMF觀點:

雖然花王研究團隊表示,依現階段的實驗數據,使用AI推算,大約僅佔(女性受試者)10%的皮膚狀況──但相信未來的「SSL-RNA監測技術+AI大數據分析」研究,能為美容護膚產業升級,開創新藍海。

另外,其他大廠也有佈局「美容+AI」的領域,例如資生堂研究:借用AI演算及分析能力,將皮膚分類為30種不同類型,並預測未來可能發生的皮膚狀況。然後提供最佳化的解決方案,來滿足肌膚的美容/保養需求。

所以「個人化保養」是未來潮流──同時,隨著科技的進展,真正實現,也指日可期!


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