Faradaic Impedimetric Immunosensor for Label-Free Point-of-Care Detection of COVID-19 Antibodies Using Gold-Interdigitated Electrode Array
Notice bibliographique
Résumé
Label-free electrochemical biosensors have many desirable characteristics in terms of miniaturization, scalability, digitization, and other attributes associated with point-of-care (POC) applications. In the era of COVID-19 and pandemic preparedness, further development of such biosensors will be immensely beneficial for rapid testing and disease management. Label-free electrochemical biosensors often employ [Fe(CN)6]−3/4 redox probes to detect low-concentration target analytes as they dramatically enhance sensitivity. However, such Faradaic-based sensors are reported to experience baseline signal drift, which compromises the performance of these devices. Here, we describe the use of a mecaptohexanoic (MHA) self-assembled monolayer (SAM) modified Au-interdigitated electrode arrays (IDA) to investigate the origin of the baseline signal drift, developed a protocol to resolve the issue, and presented insights into the underlying mechanism on the working of label-free electrochemical biosensors. Using this protocol, we demonstrate the application of MHA SAM-modified Au-IDA for POC analysis of human serum samples. We describe the use of a label-free electrochemical biosensor based on covalently conjugated SARS-CoV-2 spike protein for POC detection of COVID-19 antibodies. The test requires a short incubation time (10 min), and has a sensitivity of 35.4/decade (35.4%/10 ng mL−1) and LOD of 21 ng/mL. Negligible cross reactivity to seasonal human coronavirus or other endogenous antibodies was observed. Our studies also show that Faradaic biosensors are ~17 times more sensitive than non-Faradaic biosensors. We believe the work presented here contributes to the fundamental understanding of the underlying mechanisms of baseline signal drift and will be applicable to future development of electrochemical biosensors for POC applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».