Addressing Hemolysis-Induced Loss of Sensitivity in Lateral Flow Assays of Blood Samples with Platinum-Coated Gold Nanoparticles and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (GNPs), which appear red, are widely used as labels in lateral flow assays (LFAs) for visual detection. However, in blood-derived samples, hemolysis─caused by the rupture of red blood cells and the release of hemoglobin─creates a red-colored background that obscures the test line, significantly raising the limit of detection (LOD) and reducing the diagnostic sensitivity of LFAs. The degree of hemolysis can vary across samples due to differences in blood collection techniques, such as varying finger prick pressure, leading to inconsistent sensitivity. A practical solution to hemolysis-induced sensitivity loss should be easy for LFA manufacturers to implement without complicating the assay's use. We propose modifying the color of GNPs from red to black by coating the nanoparticles with platinum, creating a platinum shell around a gold core (GNPs@Pt). This simple and cost-effective modification produces black nanoparticles, enhancing the contrast between the test line and background in hemolyzed samples. Using manual threshold-based image analysis, (scanning test strips and calculating the signal-to-noise ratio as a reference technique), we found that GNPs@Pt improved the LOD in LFAs of hemolyzed samples, with greater relative improvements observed at higher levels of hemolysis. In experiments assessing visual detection by human subjects, GNPs@Pt significantly outperformed standard GNPs; however, human accuracy in recognizing the test line was consistently lower than that achieved with threshold-based image analysis. To address the impracticality of manual threshold-based image analysis and the unreliability of visual detection, we developed a machine learning (ML) model for analyzing images of the LFA test strips. The integration of GNPs@Pt with ML-based image analysis achieved an assay LOD performance comparable to manual threshold-based image analysis, demonstrating 100% sensitivity and 100% specificity when benchmarked against the latter as a reference standard. Given the ease of substituting GNPs with GNPs@Pt, we recommend adopting this modification for assays involving blood samples. Additionally, we advocate using ML models, which can be integrated into mobile applications, as a standard readout tool for LFAs.
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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 ».