Post-Assay Chemical Enhancement for Highly Sensitive Lateral Flow Immunoassays: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
Lateral flow immunoassay (LFIA) has found a broad application for testing in point-of-care (POC) settings. LFIA is performed using test strips-fully integrated multimembrane assemblies containing all reagents for assay performance. Migration of liquid sample along the test strip initiates the formation of labeled immunocomplexes, which are detected visually or instrumentally. The tradeoff of LFIA's rapidity and user-friendliness is its relatively low sensitivity (high limit of detection), which restricts its applicability for detecting low-abundant targets. An increase in LFIA's sensitivity has attracted many efforts and is often considered one of the primary directions in developing immunochemical POC assays. Post-assay enhancements based on chemical reactions facilitate high sensitivity. In this critical review, we explain the performance of post-assay chemical enhancements, discuss their advantages, limitations, compared limit of detection (LOD) improvements, and required time for the enhancement procedures. We raise concerns about the performance of enhanced LFIA and discuss the bottlenecks in the existing experiments. Finally, we suggest the experimental workflow for step-by-step development and validation of enhanced LFIA. This review summarizes the state-of-art of LFIA with chemical enhancement, offers ways to overcome existing limitations, and discusses future outlooks for highly sensitive testing in POC conditions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».