Microfluidics-based point-of-care test for serodiagnosis of Lyme Disease
Notice bibliographique
Résumé
Currently, diagnostic testing for Lyme disease is done by determination of the serologic responses to Borrelia burgdorferi antigens, with the exception of the early localized phase of disease where diagnosis must be done clinically. Here, we describe the use of microfluidics technology to develop a multiplexed rapid lab-on-a-chip point of care (POC) assay for the serologic diagnosis of human Lyme disease. Following ELISA screening of 12 candidate antigens, we tested 8 on a microfluidic diagnostic system, called mChip-Ld, using a set of 60 serological samples. The mChip-Ld test, which can be performed in 15 minutes at the point of care, showed promising performance for detection of antibodies to B. burgdorferi using the PPO triplex test (rP100 + PepVF + rOspC-K, AUC of 0.844) compared to a gold-standard reference of culture confirmed clinical samples. The performance is comparable to the commonly used C6 peptide by lab-based ELISA. In addition, the mChip-Ld test showed promising performance for early-stage diagnosis of the disease using the antigen OspC-K (sensitivity and specificity of 84% and 92%, respectively; AUC of 0.877). Overall, this study underscores the potential of using microfluidics to aid the diagnosis of Lyme disease at the point of care.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».