Smartphone Enabled Biosensor Systems For Nutrition Diagnostics And Preventive Care At The Point-Of-Need
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient deficiencies and infectious diseases represent major global health burdens and their early diagnostics at the point-of-need (PON) has the potential to improve the current predicament by allowing more rapid and effective patient treatment/management. In this work we show how such diagnostics can be enabled by coupling the two powerful technologies: (1) lab-on-a-chip biosensor systems with capabilities to perform complex biochemical measurements at the PON, and (2) smartphone technology with powerful imaging, computing and communication capabilities which can be exploited to obtain and analyze results from these biosensor systems. In the first and main part of the dissertation, we discuss the development of NutriPhone, a smartphoneenabled biosensor system for micronutrient deficiency diagnosis at the PON. As our initial prototype, a system for quantification of vitamin D levels on a smartphone is demonstrated. The system consists of a smartphone accessory, an app, and an immunoreaction-based biosensor that allows the colorimetric detection of 25-hydroxyvitamin D. For personalized diagnosis of vitamin B12 deficiency, we present an advanced version of NutriPhone which improves upon the limitations of the previous prototype by incorporating a custom lateral flow assay for vitamin B12 capable of processing and analyzing whole blood samples on-chip in 15 min. We validate the effectiveness of the NutriPhone system in a domestic human trial in which it was used to correctly diagnose the B12 status of human participants. We envision this as the first step toward the development of a comprehensive system for the analysis of multiple vitamins/micronutrients from a drop of finger prick blood. In the second part of the dissertation, we discuss other applications of lab-on-a-chip biosensor systems in preventive care, namely: infectious disease diagnostics and traumatic injury prevention. First, we discuss iii the need for rapid differential diagnosis of causative agents behind acute febrile illnesses, and present a novel assay scheme which enables the 4-plex detection of IgG/IgM antibodies to dengue and chikungunya viruses on a single biosensing platform. Second, we discuss the development of an autonomous integrated device using an aptamer-based affinity biosensor for the prevention of hemorrhagic shock, the leading cause of death for people with traumatic injuries. iv
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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 ».