From Lab to Clinical Application: Establishing a “Gold” Touchstone for Lung Cancer Biomarker-CEA to Advance Diagnostic
Notice bibliographique
Résumé
Colloidal gold immunochromatography has emerged as a pivotal platform for point-of-care diagnostics, yet challenges persist in stabilizing nanoparticle-antibody interactions and ensuring batch-to-batch reproducibility. To address these limitations, we engineered a nanogold-affinity peptide probe for the rapid detection of the lung cancer biomarker carcinoembryonic antigen (CEA), leveraging phage-display-derived peptides as biorecognition elements. The probe was synthesized by conjugating CEA-specific affinity peptides to polyethylene glycol (PEG)-functionalized gold nanoparticles (AuNPs) via covalent amide bonding, ensuring precise orientation and enhanced colloidal stability. Systematic optimization of reaction parameters, including the PEGylation time, peptide-to-nanoparticle ratios, and centrifugation conditions, yielded a robust preparation protocol. The resulting immunochromatographic test strip demonstrated a detection limit of 2.5 ng/mL for CEA, surpassing the clinical threshold of 5 ng/mL, and exhibited 91.7% accuracy in clinical serum samples. Notably, the substitution of antibodies with synthetic affinity peptides reduced costs by approximately 8-fold while maintaining high specificity and resistance to nonspecific binding. This work not only advances the integration of biomolecular engineering and nanotechnology for diagnostic applications but also establishes a scalable framework for developing stable, low-cost biosensors targeting macromolecular biomarkers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».