Functional Nanomaterials for the Diagnosis of Alzheimer's Disease: Recent Progress and Future Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alzheimer's disease (AD) is one of the main causes of dementia worldwide, whereby neuronal death or malfunction leads to cognitive impairment in the elderly population. AD is highly prevalent, with increased projections over the next few decades. Yet current diagnostic methods for AD occur only after the presentation of clinical symptoms. Evidence in the literature points to potential mechanisms of AD induction beginning before clinical symptoms start to present, such as the formation of amyloid beta (A β ) extracellular plaques and neurofibrillary tangles (NFTs). Biomarkers of AD, including A β 40 , A β 42 , and tau protein, amongst others, show promise for early AD diagnosis. Additional progress is made in the application of biosensing modalities to measure and detect significant changes in these AD biomarkers within patient samples, such as cerebral spinal fluid (CSF) and blood, serum, or plasma. Herein, a comprehensive review of the emerging nano‐biomaterial approaches to develop biosensors for AD biomarkers’ detection is provided. Advances, challenges, and potential of electrochemical, optical, and colorimetric biosensors, focusing on nanoparticle‐based (metallic, magnetic, quantum dots) and nanostructure‐based biomaterials are discussed. Finally, the criteria for incorporating these emerging nano‐biomaterials in clinical settings are presented and assessed, as they hold great potential for enhancing early‐onset AD diagnostics.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».