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Enregistrement W4412630709 · doi:10.1016/j.device.2025.100865

A radically simple, ingestible colorimetric biosensor pill for cost-effective, non-invasive monitoring of intestinal inflammation

2025· article· en· W4412630709 sur OpenAlexafffund
Zile Zhuang, L. HUANG, B. I. Seo, Jeffrey M. Karp, Yuhan Lee, Caitlin L. Maikawa

Notice bibliographique

RevueDevice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésPillSimple (philosophy)MedicineComputer scienceNanotechnologyPharmacologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inflammatory bowel diseases (IBDs) affect millions worldwide, necessitating frequent monitoring of intestinal inflammation to optimize treatment strategies. However, current fecal calprotectin tests have low patient adherence, limiting their utility for inflammation monitoring. Here, we developed an ingestible biosensor for simplified at-home detection of a key inflammation biomarker—reactive oxygen species (ROS). Our pill for ROS-responsive inflammation monitoring (PRIM) employs an ROS-responsive polymer that selectively degrades in the presence of ROS. Degradation triggers the release of blue dye into feces for a visually detectable readout without fecal sampling or laboratory analysis. In vitro , PRIM remained stable under healthy conditions and activated only at elevated ROS levels (10–50 mM H 2 O 2 ). In rats with colitis, the miniaturized PRIM demonstrated a sensitivity of 78% and a specificity of 72% in detecting intestinal inflammation. With further optimization, PRIM has the potential to improve accessibility and patient adherence to inflammation monitoring and enhance personalized disease management for IBD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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