3D Printed Hydrogel Microneedle Arrays for Interstitial Fluid Biomarker Extraction and Colorimetric Detection
Notice bibliographique
Résumé
To treat and manage chronic diseases, it is necessary to continuously monitor relevant biomarkers and modify treatment as the disease state changes. Compared to other bodily fluids, interstitial skin fluid (ISF) is a good choice for identifying biomarkers because it has a molecular composition most similar to blood plasma. Herein, a microneedle array (MNA) is presented to extract ISF painlessly and bloodlessly. The MNA is made of crosslinked poly(ethylene glycol) diacrylate (PEGDA), and an optimal balance of mechanical properties and absorption capability is suggested. Besides, the effect of needles' cross-section shape on skin penetration is studied. The MNA is integrated with a multiplexed sensor that provides a color change in a biomarker concentration-dependent manner based on the relevant reactions for colorimetric detection of pH and glucose biomarkers. The developed device enables diagnosis by visual inspection or quantitative red, green, and blue (RGB) analysis. The outcomes of this study show that MNA can successfully identify biomarkers in interstitial skin fluid in a matter of minutes. The home-based long-term monitoring and management of metabolic diseases will benefit from such practical and self-administrable biomarker detection.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».