3D multiplexed immunoplasmonics microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Selective labelling, identification and spatial distribution of cell surface biomarkers can provide important clinical information, such as distinction between healthy and diseased cells, evolution of a disease and selection of the optimal patient-specific treatment. Immunofluorescence is the gold standard for efficient detection of biomarkers expressed by cells. However, antibodies (Abs) conjugated to fluorescent dyes remain limited by their photobleaching, high sensitivity to the environment, low light intensity, and wide absorption and emission spectra. Immunoplasmonics is a novel microscopy method based on the visualization of Abs-functionalized plasmonic nanoparticles (fNPs) targeting cell surface biomarkers. Tunable fNPs should provide higher multiplexing capacity than immunofluorescence since NPs are photostable over time, strongly scatter light at their plasmon peak wavelengths and can be easily functionalized. In this article, we experimentally demonstrate accurate multiplexed detection based on the immunoplasmonics approach. First, we achieve the selective labelling of three targeted cell surface biomarkers (cluster of differentiation 44 (CD44), epidermal growth factor receptor (EGFR) and voltage-gated K(+) channel subunit KV1.1) on human cancer CD44(+) EGFR(+) KV1.1(+) MDA-MB-231 cells and reference CD44(-) EGFR(-) KV1.1(+) 661W cells. The labelling efficiency with three stable specific immunoplasmonics labels (functionalized silver nanospheres (CD44-AgNSs), gold (Au) NSs (EGFR-AuNSs) and Au nanorods (KV1.1-AuNRs)) detected by reflected light microscopy (RLM) is similar to the one with immunofluorescence. Second, we introduce an improved method for 3D localization and spectral identification of fNPs based on fast z-scanning by RLM with three spectral filters corresponding to the plasmon peak wavelengths of the immunoplasmonics labels in the cellular environment (500 nm for 80 nm AgNSs, 580 nm for 100 nm AuNSs and 700 nm for 40 nm × 92 nm AuNRs). Third, the developed technology is simple and compatible with standard epi-fluorescence microscopes used in biological and clinical laboratories. Thus, 3D multiplexed immunoplasmonics microscopy is ready for clinical applications as a cost-efficient alternative to immunofluorescence.
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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 ».