Handheld Thermo-Photonic Device for Rapid, Low-Cost, and On-Site Detection and Quantification of Anti-SARS-CoV-2 Antibody
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of vaccines and antibody therapeutics, rapid and scalable platforms are needed to quantify the antibody response of individuals. Lateral flow immunoassay (LFA) based test strips provide a rapid, low-cost, and point-of-care approach to antibody testing against the SARS-CoV-2 virus. These convenient and scalable tests, however, are qualitative in nature and cannot quantify the immune response of the infected and/or vaccinated individuals. This study reports on the development of a rapid, low cost and portable thermo-photonic device that enables sensitive detection and quantification of antibody levels using commercially available COVID-19 Antibody LFAs. Unlike conventional LFA readers, the developed technology is based on sensing the infrared thermal radiation of tag gold nanoparticles following laser excitation (aka photothermal response). Our proof-of-concept results with humanized monoclonal anti-SARS-CoV-2 Spike receptor-binding domain (RBD) IgG demonstrate that the thermo-photonic technology can detect and quantify antibody concentrations within the clinically relevant range and with a limit of detection of [Formula: see text]/ml. The reader in conjunction with antibody LFAs offers a low-cost, portable, and scalable solution for assessment of the degree of immunity in populations, quality control of convalescent plasma donations for antibody therapeutics, and monitoring the immune response of infected individuals and vaccine recipients.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».