In Brain and in Vein Detection of Antibiotics Using Electrochemical-DNA Biosensors
Notice bibliographique
Résumé
Current approaches towards drug dosing rely on venous draws measurements performed on test patients which are laboratory-analyzed and returned the following days. This practice forces physicians to administer potentially toxic or ineffective concentrations of drugs to patients since dosages are determined based on weight and age of this test group even though pharmacokinetics may differ in each individuals. Having a technology that would in contrast allow, direct, continuous, real-time monitoring of drugs in the living body would revolutionize healthcare and allow personalized drug dosage and adjustment while enabling the development of artificial organs responsible of adjusting these levels. Motivated by this goal, we have developed a class of electrochemical aptamer-based (E-AB) sensors[1]. These sensors are comprised of a redox-reporter-modified DNA “probe” that is attached by one terminus to a self-assembled monolayer deposited on an interrogating gold electrode. The binding of an analyte to this probe alters the kinetics with which electrons exchange to/from the redox reporter via binding-induced conformational changes producing an easily measured change in current when the sensor is interrogated using square-wave voltammetry (see Figure) [2]. E-AB sensors are capable of detecting with high specificity their molecular targets in flowing whole blood and directly in the living body. I will present during this presentation some of these sensors deployed in the vein [3] and in the brain of sedated rats to monitor the pharmacokinetics of the antibiotic, vancomycin. The ability of acquiring high frequency measurements of drug plasma levels using these biosensors has also allowed us to develop a technology that improves our ability to deliver them [3]. Due to their small size, these sensors can also be deployed directly in the brain of freely moving animals to monitor molecules with unmatched temporal resolution [4]. All these advancement in developing E-AB sensors are aimed towards developing new analytical tools for personalized medicine while improving our understanding of drug metabolism. [1]: Dauphin Ducharme, P. and Plaxco, K. W. Anal. Chem. 2016 88: 11654–11662. [2]: Li, H., Dauphin Ducharme, P., Ortega, G., Plaxco, K. W. J Am. Chem. Soc. 2017, 139, 11207-11213. [3]: Dauphin-Ducharme, P., Yang, K., Arroyo-Currás, N., Ploense, L. K., Zhang, Y., Gerson, J., Kurnik, M., Kippin, T. E., Stojanovic, M., Plaxco, K. W. ACS Sensors 2019, 4, 2832-2837. [4]: Ploense, K. L., Dauphin-Ducharme, P., Arroyo-Currás, N., Curtis, S. D., Williams, S., Schwarz, N., Kippin, T. E., Plaxco, K. W. 2019 In preparation. Figure 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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».