A lab-on-chip for malaria diagnosis and surveillance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to timely and accurate diagnostic tests has a significant impact in the management of diseases of global concern such as malaria. While molecular diagnostics satisfy this need effectively in developed countries, barriers in technology, reagent storage, cost and expertise have hampered the introduction of these methods in developing countries. In this study a simple, lab-on-chip PCR diagnostic was created for malaria that overcomes these challenges. METHODS: The platform consists of a disposable plastic chip and a low-cost, portable, real-time PCR machine. The chip contains a desiccated hydrogel with reagents needed for Plasmodium specific PCR. Chips can be stored at room temperature and used on demand by rehydrating the gel with unprocessed blood, avoiding the need for sample preparation. These chips were run on a custom-built instrument containing a Peltier element for thermal cycling and a laser/camera setup for amplicon detection. RESULTS: This diagnostic was capable of detecting all Plasmodium species with a limit of detection for Plasmodium falciparum of 2 parasites/μL of blood. This exceeds the sensitivity of microscopy, the current standard for diagnosis in the field, by ten to fifty-fold. In a blind panel of 188 patient samples from a hyper-endemic region of malaria transmission in Uganda, the diagnostic had high sensitivity (97.4%) and specificity (93.8%) versus conventional real-time PCR. The test also distinguished the two most prevalent malaria species in mixed infections, P. falciparum and Plasmodium vivax. A second blind panel of 38 patient samples was tested on a streamlined instrument with LED-based excitation, achieving a sensitivity of 96.7% and a specificity of 100%. CONCLUSIONS: These results describe the development of a lab-on-chip PCR diagnostic from initial concept to ready-for-manufacture design. This platform will be useful in front-line malaria diagnosis, elimination programmes, and clinical trials. Furthermore, test chips can be adapted to detect other pathogens for a differential diagnosis in the field. The flexibility, reliability, and robustness of this technology hold much promise for its use as a novel molecular diagnostic platform in developing countries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».