Development of a novel microsampling device to standardize the analysis of intranasal inflammatory biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Nasal fluid biomarker analysis is an emerging technique for studying sinonasal pathophysiology, monitoring therapeutic efficacy, and discovering novel drug targets. Variability in biomarker results can be contributed to non-standardized collection methodology. To address this, a novel micro-sampler was developed, designed to enable precise site-specific sampling, consistent volume collection, and high analyte recovery. This study aims to evaluate the performance of this new micro-sampler device compared to commonly utilized flocked swab, and other absorbent materials. To do so, fixed volumes of a synthetic nasal mimic were deposited onto the anterior region of the inferior turbinate of a 3D-printed sinus model to assess volumetric and collection site accuracy of the nasal micro-sampler, in comparison to a flocked swab. Additionally, protein biomarker recovery properties of the device’s absorption membrane, Leukosorb TM , versus experimental proprietary absorbent materials, were assessed using ELISA. The micro-sampler, contrasting the flocked swab, demonstrated statistically significant lower coefficient of variation for collected nasal fluid volume and greater sampling site precision. The spike and recovery study indicated that the proprietary materials had statistically significant higher biomarker recovery rates than Leukosorb TM . Overall, the novel nasal micro-sampler offers significantly improved volumetric control and site-specific collection against flocked swab. All experimental proprietary absorbent materials displayed significantly higher protein recovery rates, comparing to widely accepted and utilized Leukosorb TM . Consistent use of the novel nasal micro-sampler device has the potential to standardize protein recovery processes and minimize variability across studies, leading to enhanced reliability and comparability of future findings.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».