Rapid Detection and Trapping of Extracellular Vesicles by Electrokinetic Concentration for Liquid Biopsy on Chip
Notice bibliographique
Résumé
Exosomes have gained immense importance since their proteomic and genetic contents could potentially be used for disease diagnostics, monitoring of cancer progression, metastasis, and drug efficacy. However, establishing the clinical utility of exosomes has been restricted due to small sizes and high sample loss from extensive sample preparation. Sample loss is particularly critical for body fluids limited in volume and difficult to access, e.g., cerebrospinal fluid. We present a microfluidic technique that locally enhances the concentration of extracellular vesicles extracted from MDA-MB-231 human breast cancer cell lines by using an ion concentration polarization (ICP)-based electrokinetic concentrator. Our design incorporates a trapping mechanism near the conductive polymer membrane; therefore, we can preconcentrate and capture extracellular vesicles simultaneously. Compared with standard fluorescence detection, our method increased the limit of detection (LOD) of extracellular vesicles by two orders of magnitude in 30 min. Our concentrator increased the extracellular vesicle concentration for 5.0 × 10⁷ particles/1 mL (LOD), 5.0 × 10⁸ particles/1 mL, and 5.0 × 10⁸ particles/1 mL by ~100-fold each within 30 min using 45 V. This study demonstrates an alternative platform to simultaneously preconcentrate and capture extracellular vesicles that can be incorporated as part of a liquid biopsy-on-a-chip system for the detection of exosomal biomarkers and analysis of their contents for early cancer diagnosis.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».