Detection of leukemia markers using long-range surface plasmon waveguides functionalized with Protein G
Notice bibliographique
Résumé
A novel optical biosensor based on long-range surface plasmon-polariton (LRSPP) waveguides is demonstrated for the detection of leukemia markers in patient serum using a functionalization strategy based on Protein G. The sensor consists of thin straight Au waveguides (5 μm × 35 nm × 3.2 mm) embedded in fluoropolymer CYTOP™ with a fluidic channel etched into the top cladding. B-cell leukemia is characterized by a high B-cell count and abnormal distribution of immunoglobulin G kappa (IgGκ) and lambda (IgGλ) light chains in serum. The detection of leukemic abnormalities in serum was performed based on determining IgGκ-to-IgGλ ratios (κ : λ). Three patient sera were tested: high kappa (HKS, κ : λ ~12.7 : 1), high lambda (HLS, λ : κ ~6.9 : 1) and normal (control) sera (NS, κ : λ ~1.7 : 1). Au waveguides were functionalized with Protein G and two complementary immobilization approaches were investigated: a) the reverse approach, where the Protein G surface is functionalized with patient serum and then tested against goat anti-human IgG light chains in buffer, and b) the direct approach, where the Protein G surface is functionalized with goat anti-human IgGs first and then tested against patient serum. The reverse approach was found to be more effective and robust because Protein G-functionalized surface performs as an "immunological filter" by capturing primarily IgGs out of the pool of serum proteins. For the reverse approach, the ratios measured were 3.7 : 1(κ : λ), 9.7 : 1(λ : κ) and 1.9 : 1(κ : λ) for HKS, HLS and NS, respectively, which compare favorably with corresponding protein densitometry measurements. The respective ratios for the direct approach were 2.6 : 1(κ : λ), 2.6 : 1(λ : κ) and 1.7 : 1(κ : λ). The binding strength and cross-reactivity of goat anti-human IgGs light chains were also determined using pure solutions. The LRSPP biosensor along with the innovative "reverse approach" can provide a low-cost and compact solution to B-cell leukemia screening.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».