Interleukin-6 electrochemical sensor using poly(o-phenylenediamine)-based molecularly imprinted polymer
Notice bibliographique
Résumé
Interleukin-6 (IL-6) is an important cytokine involved in immune responses and maintaining body homeostasis. Elevated IL-6 levels, exceeding ~40 pg/mL in bodily fluids, are associated with inflammation and diseases such as COVID-19, cardiovascular disorders, and Alzheimer’s, necessitating real-time health monitoring for personalized healthcare. In this study, we developed a highly sensitive and selective IL-6 sensing platform by depositing a poly(o-phenylenediamine) (P(o-PD))-based molecularly imprinted polymer (MIP) onto an oxygen-functionalized screen-printed carbon electrode with gold nanoparticles, 3-aminopropyltriethoxysilane (APTES), and glutaraldehyde (GA). While APTES enhanced the peak current due to redox probe adsorption, GA reduced it due to non-conductive aldehyde groups. This functionalized surface improved hydrophilicity due to the presence of amino and carbonyl groups. We identified that a 120-minute NaCl treatment effectively removed IL-6 templates, ensuring the successful embedding of IL-6 in the P(o-PD) matrix. We calculated an imprinting factor of 11.2, indicating the effective imprinting of IL-6 by P(o-PD) and the presence of IL-6 specific binding sites within the MIP, resulting in a robust current response to IL-6. After optimizing the MIP deposition through five cycles, we detected IL-6 concentrations ranging from 2 to 400 pg/mL, with a sensitivity of 3.48 μA/log(pg/mL) and a limit of detection of 1.74 pg/mL. When tested in real human serum, the sensor encountered challenges due to P(o-PD) matrix adsorbing other active molecules. Despite this challenge, our platform demonstrates high selectivity and long-term stability in IL-6 detection. These qualities position our sensor well-suited for point-of-care diagnostics, emphasizing its potential as a reliable tool for real-world 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».