Non-invasive Monitoring of α-Synuclein in Saliva for Parkinson’s Disease Using Organic Electrolyte-Gated FET Aptasensor
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) currently affects more than 1 million people in the US alone, with nearly 8.5 million suffering from the disease worldwide, as per the World Health Organization. However, there remains no fast, pain-free, and effective method of screening for the disease in the ageing population, which also happens to be the most susceptible to this neurodegenerative disease. αSynuclein (αSyn) is a promising PD biomarker, demonstrating clear delineations between levels of the αSyn monomer and the extent of αSyn aggregation in the saliva of PD patients and healthy controls. In this work, we have demonstrated a laboratory prototype of a soft fluidics integrated organic electrolyte-gated field-effect transistor (OEGFET) aptasensor platform capable of quantifying levels of αSyn aggregation in saliva. The aptasensor relies on a recently reported synthetic aptamer which selectively binds to αSyn monomer as the bio-recognition molecule within the integrated fluidic channel of the biosensor. The produced saliva sensor is label-free, fast, and reusable, demonstrating good selectivity only to the target molecule in its monomer form. The novelty of these devices is the fully isolated organic semiconductor, which extends the shelf life, and the novel fully integrated soft microfluidic channels, which simplify saliva loading and testing. The OEGFET aptasensor has a limit of detection of 10 fg/L for the αSyn monomer in spiked saliva supernatant solutions, with a linear range of 100 fg/L to 10 μg/L. The linear range covers the physiological range of the αSyn monomer in the saliva of PD patients. Our biosensors demonstrate a desirably low limit of detection, an extended linear range, and fully integrated microchannels for saliva sample handling, making them a promising platform for non-invasive point-of-care testing of PD.
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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) | 0,000 | 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 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 ».