(Invited) Next-Generation Enabling Technologies for Disease Diagnosis and Therapeutic Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
To enable personalized and precision medicine, it is crucial to monitor patient health status and bring information on disease-related agents and therapeutic drug molecules into the clinic. This requires new technologies to interrogate different body fluids that are rich sources of biomarkers, such as whole blood and interstitial fluid (ISF). Such technologies enable rapid, sensitive and - ultimately - real-time and continuous analysis of the clinically important biomarkers. Micro and nanofabrication and nanomaterials as well as materials chemistry and polymer and molecular engineering are crucial tools in this endeavor. At IDEATION Lab, we apply innovative engineering solutions to advance patient health monitoring using two main technologies: Microneedles and Microfluidics . Our new transdermal biosensing technologies powered by engineered hydrogel microneedles (HMNs), aptamer probes, and in-situ metallic nanoparticle synthesis enable minimally invasive, on-needle, and real-time measurement of clinically important biomarkers in ISF. Our HMN assays expect to pave the way for the next-generation of polymeric-based wearable biosensors. We developed a real-time biosensor driven by microfluidic techniques that continuously updates specific biomolecules’ fluctuating concentration levels with picomolar sensitivity directly in whole blood. For the first time, our microfluidic assay enables measuring the dynamic changes in blood insulin which is an important knowledge gap in diabetes management. Another microfluidic technology integrated with electrochemical biosensor has been recently developed in our lab that enables cervical cancer screening at point-of-care setting. These new advances enrich the level of information that can be collected from different body fluids and provide new means and potentials for highly accurate patient health status monitoring, thus transforming the field of personalized and precision medicine. Figure 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».