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Enregistrement W3025069172 · doi:10.1149/ma2020-01282183mtgabs

Molecularly Imprinted Electrochemical Sensor for Naloxone Detection

2020· article· en· W3025069172 sur OpenAlexaff
Narges Shaabani, Nora W. C. Chan, Abebaw B. Jemere

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensNational Research Council CanadaDefence Research and Development CanadaNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecularly imprinted polymer(+)-NaloxoneMaterials scienceElectrochemical gas sensorChromatographyElectrodeElectrochemistryChemistryOpioidOrganic chemistrySelectivityCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Naloxone, (5α)-4,5-epoxy,3,14-dihydroxy17(2-propenyl) morphinan-6-one, (Figure 1) is a synthetic opioid receptor antagonist mainly used for the treatment of opioid overdose and to reduce constipation caused by orally administered opioid therapy [1]. A number of analytical methods have been reported for the detection of naloxone, mainly by high performance liquid chromatography [2], high performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry [3] and chemiluminescence [4]. However, the methods are costly, time consuming, produce large amounts of liquid waste which is not environment friendly, and not appropriate for field use. Electrochemical sensor platforms, however, are attractive for handheld detection and field use due to their low sample volume requirement, simplicity and compactness. In this work, we report on the development of simple, yet sensitive and selective electrochemical sensor for naloxone detection using molecular imprinted polymer (MIP) and screen printing electrodes. Method The MIP preparation was carried out via in situ electropolymerization of a solution composed of the functional monomer, p-phenylenediamine (pPD), and the template (naloxone) in phosphate citrate buffer at pH 6 on a screen printed carbon electrode that was modified with reduced graphene oxide (rGO) and gold nanoparticle (AuNPs) (Figure 2). Several parameters controlling the preparation and performance of the MIP sensor (including pH, the molar ratio between monomer and template molecules, the cycle number of electropolymerization, and incubation time of the modified electrode on the sensing performance) were studied and optimized. After electropolymerization, naloxone molecules were removed from the MIP using methanol/HCl solution to generate binding sites that were complimentary in size, shape and functionality to naloxone molecules for later detection. Non-imprinted polymer (NIP) modified electrodes were prepared using the optimized procedure but in the absence of naloxone to examine the selectivity of the MIP sensor. The electrochemical behavior of naloxone at MIP and NIP sensors was evaluated by differential pulse voltammetry. Results and Conclusions The morphology and properties of the sensing material were characterized with scanning electron microscopy, Raman spectroscopy, and atomic force microscope. Under an optimized condition, the MIP electrochemical sensor responded linearly to naloxone concentration between 0.5 μM to 8 μM, with a detection limit of 0.23 μM. The introduction of rGO and AuNPs hybrid materials significantly improved the sensor’s performance. The selectivity of the MIP sensor towards naloxone was examined using morphine, naltrexone and noroxymorphone as interferents. The result of the selectivity experiment showed that the imprinted electrode has a good response and selectivity towards naloxone. To further demonstrate the potential of the developed MIP-based naloxone sensor for practical applications, the sensor was tested for the detection of naloxone in spiked urine samples. Recoveries of up to 97.0% were recorded, demonstrating the reliability and accuracy of the sensor for naloxone detection in bodily fluids. References [1] M. Liu and E. Wittbrodt, J. Pain Symptoms Manage, 2002, 23, 48-53. [2] D. A. Michels, M. Parker and O. Salas-Solano, Electrophoresis, 2012, 33, 815–826. [3] R. M. Vicente, N. Z. Fernández et al, J. Pharmaceutical and Biomedical Analysis, 2015, 114, 105–112. [4] N. A. Alarfaj, and M. F. El-Tohamy, Chemistry Central Journal, 2015, 9, 1-9. Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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