Biomolecular sensors for advanced physiological monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Body-based biomolecular sensing systems, including wearable, implantable and consumable sensors allow comprehensive health-related monitoring. Glucose sensors have long dominated wearable bioanalysis applications owing to their robust continuous detection of glucose, which has not yet been achieved for other biomarkers. However, access to diverse biological fluids and the development of reagentless sensing approaches may enable the design of body-based sensing systems for various analytes. Importantly, enhancing the selectivity and sensitivity of biomolecular sensors is essential for biomarker detection in complex physiological conditions. In this Review, we discuss approaches for the signal amplification of biomolecular sensors, including techniques to overcome Debye and mass transport limitations, and selectivity improvement, such as the integration of artificial affinity recognition elements. We highlight reagentless sensing approaches that can enable sequential real-time measurements, for example, the implementation of thin-film transistors in wearable devices. In addition to sensor construction, careful consideration of physical, psychological and security concerns related to body-based sensor integration is required to ensure that the transition from the laboratory to the human body is as seamless as possible. Continuous monitoring of diverse biomolecular signatures has the potential to transform our understanding of personalized and preventative medicine. This Review Article discusses the emerging trends and pertinent considerations for the development of a new generation of body-based biomolecular sensors for in vivo measurement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».