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Enregistrement W3216652202 · doi:10.1161/circ.144.suppl_1.6950

Abstract 6950: Precision Quantification of Cardiac Biomarkers Using Reagent-Free Electrochemical Aptasensors

2021· article· en· W3216652202 sur OpenAlexaff
Alam Mahmud, Jagotamoy Das, Dingran Chang, Surath Gomis, Jenise Chen, Hanie Yousefi, Edward H. Sargent, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Precision quantification of cardiac biomarkers in unprocessed patient samples could reveal critical information in the event of acute myocardial infarction and chronic heart failure. Consequential research efforts have been made in recent years to develop self-contained analytical devices for accurate and rapid quantification of molecular analytes in unprocessed biological fluids, however, their poor sensitivity and compromised robustness in complex biofluids greatly limit their clinical usability. We aimed to investigate the utility of a new biomolecular analysis technique for accurately quantifying BNP and NT-pro BNP directly in whole blood using only a sensor-modified electrode chip. Methods and Results: Recently, we have developed a new class of reagentless biosensors using a molecular pendulum (MP) for monitoring physiologically relevant proteins directly in unprocessed body fluids. The sensing strategy is based on the kinetics of a MP tethered to an electrode surface where the motion of the MP is modulated by the presence of target analyte. Using an antibody as the bioreceptor unit, our MP sensors demonstrated to detect 1 pg/mL of cardiac troponin I in several bio-fluids. Since aptamers hold great promise for developing next-generation of diagnostics and therapeutic tools, we employed them to develop reagent-free MP aptasensors that quantify different heart failure biomarkers including BNP and NT-pro BNP directly in whole human blood. Our MP aptasensors show excellent performance matrices, such as a wide dynamic range (10 fg/mL to 10 ng/mL of BNP), a limit of quantification of 93.5 fg/mL, excellent specificity, and long-term stability, measured directly in whole human blood. Moreover, the analytical resolving capability of the sensors can distinguish samples that differ by only 20 pg/mL of BNP, which is critical for the BNP guided therapy for heart failure. We were also able to quantify BNP and NT-pro BNP simultaneously from the same sample by multiplexing the sensors on the same electronic chip. Conclusion: The analytical strength of our reagent-free MP aptasensors warrants their accelerated development as they could play crucial roles for earlier identification and better risk stratification of heart failure patients.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,216 · 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
Publié2021
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