深度学习增强的基于纸张的垂直流量测试用于使用纳米粒子放大进行高灵敏度的热素检测.

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 分析化学 分析化学
• 诊断 诊断 诊断 诊断

背景情况:

• 医疗点检测 (POCT) 的整合需要提高测试灵敏度和精度.
• 目前的POCT通常不足以满足临界生物标志物测量的实验室标准.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的,具有成本效益的,基于纸张的高灵敏度垂直流量测定 (hs-VFA) 用于定量心脏素I (cTnI) 测量.
• 为了证明放大生物传感,成像和深度学习如何改善POCT性能.

主要方法:

• 开发一种基于纸张的色度测量传感器,并配合一个使用时差成像的便携式读取器.
• 实现数字测试验证和异常值检测的计算算法.
• 采用金离子放大化学,以提高灵敏度.

主要成果:

• 达到0.2 pg/mL的cTnI低检测极限,具有高精度 (<7% CV) 和广泛的动态范围 (大小6级).
• 能够在15分钟内从小血清量 (50μL) 中准确量化cTnI.
• 在盲人患者样本测试中与基板分析仪有很强的相关性.

结论:

• 基于纳米粒子放大的计算hs-VFA平台为高灵敏度POCT.提供了一个经济高效的,民主化的解决方案.
• 这项技术符合临床要求,并为传统的基于实验室的生物标志物测试提供了可行的替代方案.