Quantum cytosensor for early detection of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current use of graphene quantum dot for cancer detection is highly impeded by the low Raman cross‐section and used as a carrier for plasmonic materials. Hence, there is a need for a sensor an efficient Raman cross‐section, with maintaining the cellular homeostasis to attain accurate detection. Here, we report a SERS‐activated graphene oxide (GO) quantum Cytosensor for whole cell cancer detection capable for the early detection of cancer down to a single cellular level. On approaching quantum scale, we achieved SERS activation of GO quantum dots by introducing the functionality of quantum confinement. By altering the density of functional groups on the surface, we facilitated accelerated self‐cellular uptake resulting in increased SERS sensitivity. Here, we demonstrate cancer detection by two approaches: biomarker detection in external environment and intracellular detection using three cell lines. The quantum Cytosensor advances cancer detection to the molecular level by sensing the complex biomolecular processes transpiring intracellularly to detect and differentiate cancerous attributes of a cell. We observed a 3000‐, 2500‐ and 3500‐fold increase in enhancement of DNA, RNA and protein, respectively. Discernment of SERS spectral signatures was obtained by employing machine learning techniques which primarily identified the differences between cancer cells and normal cells. The classification and clustering techniques provided a high diagnostic sensitivity and specificity of 84.83% with unparalleled accuracy of 92.3%. Detection of cancer down to a single cellular level using quantum Cytosensor via SERS integrated with machine learning provides a new stepping stone towards adoption of SERS‐based early detection of cancer.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».