Development of nanohole-based sensors for early detection of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer has very high mortality because it is hard to diagnosis in early stages. Many ovarian cancer biomarkers (such as HE4, CA 125) are available and had been suggested as potential tools for early cancer detection. However, early cancer detection using serological markers will only become widely used if a new generation of sensors that can be handled in a clinical setting can be developed. A detection technology that is promising for miniaturization and integration in biomedical sensing devices is based on the phenomenon of the extraordinary light transmission (EOT) through arrays of nanoholes on metal films. EOT is an increase in light transmission observed at certain wavelengths that satisfy the surface plasmon resonance (SPR) condition of the nanostructure. The position of this resonance is affected by surface adsorption phenomenon, which is the basis for the biosensor. In this dissertation, the detection of the HE4 biomarker was demonstrated using EOT. The EOT-based detection was compared to two state-of-the-art analytical methods (ELISA and commercial SPR). Based on our experiments, it was found that ELISA has lowest detection limit, around 0.5 ng/mL for that particular protein (HE4). The detection limits for the commercial SPR, around 0.13 μg/mL was comparable to the nanohole-based detection limit, around 1.76 μg/mL. In contrast to ELISA, the SPR-based methods were label free, more time efficient, and more environmental friendly. An extra advantage of the nanohole scheme was that multiple samples could be analyzed simultaneously and in real time. Adsorption kinetic experiments were also performed to evaluate the rate constants of the HE4 binding to a surface coated with anti-HE4. The adsorption equilibrium constant for the HE4 – anti-HE4 system was determined to be (4.3 ± 2.1) x 107 M-1.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».