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Enregistrement W4386852864 · doi:10.1149/ma2023-01532638mtgabs

(Invited) Translational Applications of Nanostructured Biosensors: Diagnostics at the Point of Care

2023· article· en· W4386852864 sur OpenAlex
Sara Mahshid

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoint-of-care testingNanotechnologyContext (archaeology)Point of careComputer scienceInfectious disease (medical specialty)Systems engineeringDiseaseEngineeringMedicineBiologyMaterials sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of diagnostic devices with clinically relevant sensitivity and rapidity is highly desirable for decreasing the delay between diagnosis and treatment. Diagnostic inefficiency permeates multiple medical fields including infectious diseases and antimicrobial resistance (both recognized by WHO among paramount threats and research priorities). Molecular detection is also central to cancer, where therapies are often out of step with disease complexity and progression. The respective challenges may be addressed through the application of nanomaterial and high-throughput devices that offer unique advantages. In Mahshid Lab, we develop novel paradigms in point of care diagnosis via synergistically combining innovative nanostructured sensors with fluidic sample delivery systems and biomolecular assay capabilities (Nano/Bio diagnostic devices).From an engineering perspective, the lab seeks to use the remarkable intrinsic properties of novel nanomaterials, to render them capable of sensing the specific biomolecules. Such miniaturized sensors could be integrated with automated lab-chip devices and deployed to diagnose molecular changes in biological systems and in disease such as cancer (by targeting new cancer biomarkers) or to detect infectious agents in biological samples, e.g. in blood, saliva and urine. From a health industry perspective, we target the advancement of the automated and portable tools for in-field testing, remote locations and hospitals in close collaboration with clinicians to validate the devices with clinical samples. In particular and in the context of infectious disease, Mahshid lab has developed SALIVERA analogous to a qPCR, and NFluidEX analogous to a glucometer, that enabled rapid portable automated monitoring of SARS-CoV-2 infection in patient saliva and antibodies in patient blood, respectively. In the context of cancer, Mahshid lab has developed MoSERS, anon-chip approach for molecular profiling of extracellular vesicles (a new cancer biomarker)on-chip approach for molecular profiling of extracellular vesicles (a new cancer biomarker)in plasma and cerebrospinal fluid of glioblastoma patients. The proposed hybrid devices are capable of working with small sample volumes and precise dosing of reagents, enabling the transition to a portable diagnostic tool.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle