Noncontact 3D Bioprinting of Proteinaceous Microarrays for Highly Sensitive Immunofluorescence Detection within Clinical Samples
Notice bibliographique
Résumé
Immunofluorescence assays are extensively used for the detection of disease-associated biomarkers within patient samples for direct diagnosis. Unfortunately, these 2D microarrays suffer from low repeatability and fail to attain the low limits of detection (LODs) required to accurately discern disease progression for clinical monitoring. While three-dimensional microarrays with increased biorecognition molecule density stand to circumvent these limitations, their viscous component materials are not compatible with current microarray fabrication protocols. Herein, we introduce a platform for 3D microarray bioprinting, wherein a two-step printing approach enables the high-throughput fabrication of immunosorbent hydrogels. The hydrogels are composed entirely of cross-linked proteins decorated with clinically relevant capture antibodies. Compared to two-dimensional microarrays, these proteinaceous microarrays offer 3-fold increases in signal intensity. When tested with clinically relevant biomarkers, ultrasensitive single-plex and multiplex detection of interleukin-6 (LOD 0.3 pg/mL) and tumor necrosis factor receptor 1 (LOD 1 pg/mL) is observed. When challenged with clinical samples, these hydrogel microarrays consistently discern elevated levels of interleukin-6 in blood plasma derived from patients with systemic blood infections. Given their easy-to-implement, high-throughput fabrication, and ultrasensitive detection, these three-dimensional microarrays will enable better clinical monitoring of disease progression, yielding improved patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».