Designable nanoplasmonic biomarkers for direct microscopy cytopathology diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Direct microscopy interpretation of fine-needle biopsy cytological samples is routinely used by practicing cytopathologists. Adding possibility to identify selective and multiplexed biomarkers on the same samples and with the same microscopy technique can greatly improve diagnostic accuracy. In this article, we propose to use biomarkers based on designable plasmonic nanoparticles (NPs) with unique optical properties and excellent chemical stability that can satisfy the above-mentioned requirements. By finely controlling the size and composition of gold-silver alloy NPs and gold nanorods, the NPs plasmonic resonance properties, such as scattering efficiency and resonance peak spectral position, are adjusted in order to provide reliable identification and chromatic differentiation by conventional direct microscopy. Efficient darkfield NPs imaging is performed by using a novel circular side illumination adaptor that can be easily integrated into any microscopy setup while preserving standard cytopathology visualization method. The efficiency of the proposed technology for fast visual detection and differentiation of three spectrally distinct NP-markers is demonstrated in different working media, thus confirming the potential application in conventional cytology preparations. It is worth emphasizing that the presented technology does not interfere with standard visualization with immunohistochemical staining, but should rather be considered as a second imaging modality to confirm the diagnostics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».