Integrating advanced Microfluidic lateral flow systems with a finger-prick blood collection cartridge to create an all-in-one platform for point-of-care diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
Rapid, point-of-care tests are critical for early diagnosis of disease and detection of biological threats. Lateral flow immunoassays (LFIAs) are well-suited for point-of-care testing due to their ease of use and straightforward readout. However, limitations in sensitivity, quantification, and integration into sample-to-result systems indicate the need for further advancements. This paper introduces a novel all-in-one LFIA that integrates a test strip with optimized geometry within a newly designed finger-prick blood collection cartridge. This innovative system offers an efficient solution for the detection and quantification of hepatitis B antigens, combining precision and user-friendliness in a single device. To enhance assay performance, the conventional test strip's response to the target protein was significantly improved by incorporating a constricted test zone and upstream mixing elements. To meet self-testing requirements, the blood collection cartridge incorporates an innovative two-step rotation mechanism that simplifies sample collection, processing, and application onto the test strip. Numerical simulations of flow dynamics and antibody-antigen interactions using COMSOL guided the optimization of the test strip geometry, achieving a substantial improvement in the limit of detection from 1.78 ± 0.08 to 0.55 ± 0.04 ng/mL compared to the classic rectangular strip geometry. The optimized design also increased analytical sensitivity from 1.4 ± 0.1 to 2.8 ± 0.1 RU.mL/ng. The system demonstrated complete functionality, from sample collection to analyte quantification. This integrated, user-friendly platform provides an advanced, sample-to-result diagnostic solution for detecting disease markers from finger-prick blood samples. Its simplicity makes it suitable for point-of-care testing, including home use by non-professionals.
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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) | 0,000 | 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 ».