Thermo-Photonic Detection of THC in Oral Fluid: Transition from Bench-Top System to Handheld Device
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis is one of the most widely used illicit drug worldwide. Delta-9-tetrahydrocannabinol (THC) is the main intoxicating ingredient in cannabis that impair a person's ability to drive. While operating a motor vehicle while impaired by drug is prohibited, the problem of drug-impaired driving has become more prevalent in recent years [1] . In addition, workplace safety field studies suggest that acute intoxication from cannabis smoking significantly impair employees' performance, leading to increased risks of work-related accidents [2] . Therefore, there is currently an unmet need for rapid, accurate and on-site screening devices for cannabis consumption detection in both workplaces and law enforcement. To address this need, detection of THC in oral fluids using affinity chromatography technologies such as lateral flow immunoassays (LFAs) has been recently explored. While LFA technologies offer simple, portable and non-invasive detection of THC from oral fluid, their limit of detection is normally limited to greater than 25 ng/ml which is insufficient for proper enforcement of per se regulations. In this work, we present an alternative method of detecting THC in LFAs which enhances the limit of detection by over an order of magnitude. Unlike conventional LFA detection/reader technologies that are based on the scattering of light by immobilized gold nanoparticles (GNPs), our innovation explores the thermal signatures of GNPs in response to modulated laser illumination [3] - [4] . Our results (n=240) suggest that the demodulation of localized surface plasmon resonance responses of GNPs captured by infrared cameras allows for detection of THC concentrations as low as 2 ng/ml with an accuracy of 95%. In order to demonstrate the viability of our technology for commercialization, we have also constructed a portable prototype using low-cost ($250) cellphone attachment infrared cameras with which detection cut off of 2ng/ml has been achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».