Plasmonic Biosensors for Health Monitoring: Inflammation Biomarker Detection
Notice bibliographique
Résumé
Surface plasmon resonance (SPR) and localized SPR (LSPR) biosensors have emerged as viable technologies in the clinical detection of biomarkers for a wide array of health conditions. The success of SPR biosensors lies in their ability to monitor in real-time label-free biomarkers in complex biofluids. Recent breakthroughs in nanotechnology and surface chemistry have significantly improved this feature, notably from the incorporation of advanced nanomaterials including gold nanoparticles, graphene, and carbon nanotubes providing better SPR sensor performance in terms of detection limits, stability, and specificity. Recent progress in microfluidic integration has enabled SPR biosensors to detect multiple biomarkers simultaneously in complex biological samples. Taken together, these advances are closing the gap for their use in clinical diagnostics and point-of-care (POC) applications. While broadly applicable, the latest advancements in plasmonic biosensing are overviewed using inflammation biomarkers C-reactive protein (CRP), interleukins (ILs), tumor necrosis factor-α (TNF-α), procalcitonin (PCT), ferritin, and fibrinogen for a series of conditions, including cardiovascular diseases, autoimmune disorders, infections, and sepsis, as a key example of plasmonic biosensors for clinical applications. We highlight developments in sensor design, nanomaterial integration, surface functionalization, and multiplexing and provide a look forward to clinical applications by assessing the current limitations and exploring future directions for translating SPR biosensors for diagnostics and health monitoring. By enhancement of diagnostic accuracy, reproducibility, and accessibility, particularly in POC settings, SPR biosensors have the potential to significantly contribute to personalized healthcare and bring real-time, high-precision diagnostics to the forefront of clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».