Ultrasensitive Electrochemical Biomolecular Detection Using Nanostructured Microelectrodes
Notice bibliographique
Résumé
Electrochemical sensors have the potential to achieve sensitive, specific, and low-cost detection of biomolecules--a capability that is ever more relevant to the diagnosis and monitored treatment of disease. The development of devices for clinical diagnostics based on electrochemical detection could provide a powerful solution for the routine use of biomarkers in patient treatment and monitoring and may overcome the many issues created by current methods, including the long sample-to-answer times, high cost, and limited prospects for lab-free use of traditional polymerase chain reaction, microarrays, and gene-sequencing technologies. In this Account, we summarize the advances in electrochemical biomolecular detection, focusing on a new and integrated platform that exploits the bottom-up fabrication of multiplexed electrochemical sensors composed of electrodeposited noble metals. We trace the evolution of these sensors from gold nanoelectrode ensembles to nanostructured microelectrodes (NMEs) and discuss the effects of surface morphology and size on assay performance. The development of a novel electrocatalytic assay based on Ru(3+) adsorption and Fe(3+) amplification at the electrode surface as a means to enable ultrasensitive analyte detection is discussed. Electrochemical measurements of changes in hybridization events at the electrode surface are performed using a simple potentiostat, which enables integration into a portable, cost-effective device. We summarize the strategies for proximal sample processing and detection in addition to those that enable high degrees of sensor multiplexing capable of measuring 100 different analytes on a single chip. By evaluating the cost and performance of various sensor substrates, we explore the development of practical lab-on-a-chip prototype devices. By functionalizing the NMEs with capture probes specific to nucleic acid, small molecule, and protein targets, we can successfully detect a wide variety of analytes at clinically relevant concentrations and speeds. Using this platform, we have achieved attomolar detection levels of nucleic acids with overall assay times as short as 2 min. We also describe the adaptation of the sensing platform to allow for the measurement of uncharged analytes--a challenge for reporter systems that rely on the charge of an analyte. Furthermore, the capabilities of this system have been applied to address the many current and important clinical challenges involving the detection of pathogenic species, including both bacterial and viral infections and cancer biomarkers. This novel electrochemical platform, which achieves large molecular-to-electrical amplification by means of its unique redox-cycling readout strategy combined with rapid and efficient analyte capture that is aided by nanostructured microelectrodes, achieves excellent specificity and sensitivity in clinical samples in which analytes are present at low concentrations in complex matrices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».