Method for Electrochemical Detection of Brain Derived Neurotrophic Factor (BDNF) in Plasma
Notice bibliographique
Résumé
Currently, a blood test for the diagnosis of endometriosis, a common estrogen-dependent gynecological disease, does not exist. Recent studies suggest that circulating concentrations of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) have potential for the diagnosis of endometriosis. However, at present, BDNF can only be measured by ELISA, which requires a clinic visit, a routine blood sample, and laboratory testing. Therefore, we developed a point-of-care device (EndoChip) for use with small blood volumes that can be collected through a finger prick. Specifically, the presented device is a polymer-based chip with a nanoporous, wrinkled gold film acting as the electrode/sensing layer, allowing for the electrochemical detection of BDNF in plasma. Increasing concentrations of BDNF (0.1–2.0 ng/mL) induced significant differences in redox current. The biosensor produces a signal readout in a matter of seconds, and is ideal for realizing multiplexing. Blood samples were collected from women ( n = 20) with chronic pelvic pain undergoing a diagnostic laparoscopy. Plasma BDNF concentrations measured by commercial ELISA were positively correlated ( r 2 = 0.8033; p < 0.001) with results from the EndoChip. Our results demonstrate a quick and reliable method for point-of-care quantification of circulating concentrations of BDNF and a promising diagnostic tool for endometriosis.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».