Point-of-Care Quantification of Serum Alpha-Fetoprotein for Screening Birth Defects in Resource-Limited Settings: Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Maternal serum alpha-fetoprotein (MSAFP) concentration typically increases during pregnancy and is routinely measured during the second trimester as a part of screening for fetal neural tube defects and Down syndrome. However, most pregnancy screening tests are not available in the settings they are needed the most. A mobile device-enabled technology based on MSAFP for screening birth defects could enable the rapid screening and triage of high-risk pregnancies, especially where maternal serum screening and fetal ultrasound scan facilities are not easily accessible. Shifting the approach from clinic- and laboratory-dependent care to a mobile platform based on our point-of-care approach will enable translation to resource-limited settings and the global health care market. OBJECTIVE: The objective of this study is to develop and perform proof-of-concept testing of a lateral flow immunoassay on a mobile platform for rapid, point-of-care quantification of serum alpha-fetoprotein (AFP) levels, from a drop of human serum, within a few minutes. METHODS: The development of the immunoassay involved the selection of commercially available antibodies and optimization of their concentrations by an iterative method to achieve the required detection limits. We compared the performance of our method with that of commercially obtained human serum samples, with known AFP concentrations quantified by the Abbott ARCHITECT chemiluminescent magnetic microparticle immunoassay (CMIA). RESULTS: <.001) was observed on preliminary testing and comparison with the CMIA. The detection range of our point-of-care assay covers the range of maternal serum AFP levels observed during pregnancy. CONCLUSIONS: The preliminary test results from the AFP test on the mobile platform performed in this study represent a proof of concept that will pave the way for our future work focused on developing a mobile device-enabled quad-screen point-of-care testing with the potential to enable the screening of high-risk pregnancies in various settings. The AFP test on the mobile platform can be applied to enable screening for high-risk pregnancies, within a few minutes, at the point of care even in remote areas where maternal serum tests and fetal ultrasound scans are not easily accessible; assessment of whether clinical follow-up and diagnostic testing may be needed after a positive initial screening evaluation; and development of surveillance tools for birth defects.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».