Thermal Contrast Amplification Reader Yielding 8-Fold Analytical Improvement for Disease Detection with Lateral Flow Assays
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing need for highly sensitive and quantitative diagnostics at the point-of-care. The lateral flow immunoassay (LFA) is one of the most widely used point-of-care diagnostic tests; however, LFAs generally suffer from low sensitivity and lack of quantification. To overcome these limitations, thermal contrast amplification (TCA) is a new method that is based on the laser excitation of gold nanoparticles (GNPs), the most commonly used visual signature, to evoke a thermal signature. To facilitate the clinical translation of the TCA technology, we present the development of a TCA reader, a platform technology that significantly improves the limit of detection and provides quantification of disease antigens in LFAs. This TCA reader provides enhanced sensitivity over visual detection by the human eye or by a colorimetric reader (e.g., BD Veritor System Reader). More specifically, the TCA reader demonstrated up to an 8-fold enhanced analytical sensitivity and quantification among LFAs for influenza, malaria, and Clostridium difficile. Systematic characterization of the laser, infrared camera, and other components of the reader and their integration into a working reader instrument are described. The development of the TCA reader enables simple, highly sensitive quantification of LFAs 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».