Recent advances in label-free optical, electrochemical, and electronic biosensors for glioma biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Gliomas are the most commonly occurring primary brain tumor with poor prognosis and high mortality rate. Currently, the diagnostic and monitoring options for glioma mainly revolve around imaging techniques, which often provide limited information and require supervisory expertise. Liquid biopsy is a great alternative or complementary monitoring protocol that can be implemented along with other standard diagnosis protocols. However, standard detection schemes for sampling and monitoring biomarkers in different biological fluids lack the necessary sensitivity and ability for real-time analysis. Lately, biosensor-based diagnostic and monitoring technology has attracted significant attention due to several advantageous features, including high sensitivity and specificity, high-throughput analysis, minimally invasive, and multiplexing ability. In this review article, we have focused our attention on glioma and presented a literature survey summarizing the diagnostic, prognostic, and predictive biomarkers associated with glioma. Further, we discussed different biosensory approaches reported to date for the detection of specific glioma biomarkers. Current biosensors demonstrate high sensitivity and specificity, which can be used for point-of-care devices or liquid biopsies. However, for real clinical applications, these biosensors lack high-throughput and multiplexed analysis, which can be achieved via integration with microfluidic systems. We shared our perspective on the current state-of-the-art different biosensor-based diagnostic and monitoring technologies reported and the future research scopes. To the best of our knowledge, this is the first review focusing on biosensors for glioma detection, and it is anticipated that the review will offer a new pathway for the development of such biosensors and related diagnostic platforms.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».