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要約

ここでは、デング熱の診断ニーズに応えるため、臨床血清・血液サンプル中のデング熱NS1抗原濃度を定量するスマートフォンアプリ内蔵デング熱NS1紙ベース分析装置(DEN-NS1-PAD)をご紹介します。このイノベーションは、リソースが限られているものも含めて、さまざまな医療現場での臨床的意思決定を支援することで、デング熱の管理を強化します。

要約

ネッタイシマカによって媒介されるデングウイルス(DENV)感染症は、熱帯および亜熱帯諸国における主要な公衆衛生上の懸念事項です。年間約1,000万人の患者と20,000〜25,000人の死亡者、特に子供の間では、実用的な診断ツールが緊急に必要とされています。デング熱の非構造タンパク質1(NS1)は、感染初期にサイトカインの放出、血管漏出、内皮機能障害と関連しており、重度のデング熱のマーカーとなる可能性があります。

ラテラルフローアッセイ(LFA)やマイクロ流体紙ベースの分析デバイス(PAD)などの紙ベースのイムノアッセイは、その簡便性、迅速性、安価性、特異性、および解釈の容易さから、診断検査として人気を博しています。しかし、デング熱NS1検出のための従来の紙ベースのイムノアッセイは、通常、目視検査に依存しており、定性的な結果しか得られません。この限界に対処し、感度を高めるために、スマートフォンアプリケーションを比色および定量リーダーとして統合した、紙ベースの分析装置(PAD)でのポータブル性の高いNS1デング検出アッセイ、つまりDEN-NS1-PADを提案しました。この開発システムにより、臨床サンプル中のNS1濃度を直接定量することができます。

患者から採取した血清・血液サンプルを用いて、システムの試作性能を実証しました。結果はすぐに得られ、設備の整った医療施設とリソースが限られている環境の両方で、臨床評価に採用できます。紙ベースのイムノアッセイとスマートフォンアプリケーションのこの革新的な組み合わせは、デング熱NS1抗原の検出と定量を強化するための有望なアプローチを提供します。このシステムは、肉眼の能力を超えて感度を高めることにより、特に遠隔地やサービスの行き届いていない地域におけるデング熱管理における臨床的意思決定を改善する大きな可能性を秘めています。

概要

デングウイルス(DENV)感染症は、蚊が媒介する病気としては最も急速に広がり1、世界では年間3億9,000万人以上が9,600万人の症候性感染症に感染し、200万人が重症化し、2万5,000人以上が死亡しています1,2。世界保健機関(WHO)によると、推定39億人がデング熱のリスクにさらされています。~70%がアジア太平洋諸国、主に東南アジアに住んでいます3.2019年にWHOに報告されたデング熱の症例数は420万人で、タイでは少なくとも136,000人のデング熱患者と144人のデング熱感染による死亡例が144件ありました4。タイでのデング熱の流行は、4月から12月までの雨季に、都市部と農村部、特に北東部で発生します。

DENV感染症は、無症候性症状、軽度のデング熱(DF)から重度のデング出血熱(DHF)まで、さまざまな臨床症状を示します。重度のDHF状態の主な特徴は、血管透過性の増加であり、ショックと臓器機能障害が続きます1。血管漏出を引き起こす可能性のある分子経路を理解することは、効果的なデング熱治療薬を開発する上で非常に重要です。デング熱の非構造タンパク質1(NS1)は、ウイルス感染初期に分泌される糖タンパク質であり5,6、ウイルスRNA複製の補因子として機能します7。NS1は、サイトカインの放出を誘発し、Toll様受容体4(TLR4)および内皮グリコカリックス8,9に結合することにより、血管漏出に寄与します。In vitroの研究により、NS1は内皮細胞と相互作用し、アポトーシスを誘導することが示されています。この状態は、内皮機能障害および血管漏出に寄与し得る10。血清インターロイキン(IL)-10レベルと相関するNS1抗原レベルは、重度の臨床疾患を有する患者で有意に増加した11。デング熱NS1は、IL-10を誘導し、DENV特異的T細胞応答を抑制することにより、疾患の病因にも寄与します12,13。さらに、デング熱NS1タンパク質は重篤な臨床疾患に関連しており、発症後3日間のNS1>600ng mL-1の濃度はDHF14の発症と関連していた。

DHF患者におけるデング熱NS1抗原の持続性は、重症デング熱6のマーカーとして使用できる可能性があります。臨床サンプル中のNS1を検出するには、酵素結合免疫吸着測定法(ELISA)や迅速検査15など、いくつかの方法があります。臨床現場でNS1タンパク質の濃度を測定するためのゴールドスタンダードは、ELISA法です。しかし、ELISA法は高価であり、熟練した人員と実験設備を必要とする16。そのため、ポイントオブケア検査(POCT)でNS1タンパク質を検出・定量する技術の開発は、現在も進行中です。過去10年間で、ラテラルフローアッセイ(LFA)やマイクロ流体紙ベースの分析デバイス(μPAD)などの紙ベースのイムノアッセイは、その簡便性、迅速性、安価さ、特異性から、診断テストとして人気を博しています17,18,19。紙ベースのイムノアッセイでは、金ナノ粒子(AuNP)20、磁性ナノ粒子21,22、量子ドット23、蛍光物質24,25など、いくつかの標識がシグナルを生成するために使用されています。AuNPは、製造コストが安価で、製造が容易で、安定性があり、読み出しが簡単なため、紙ベースのイムノアッセイで使用される最も一般的な標識です。現在、デング熱NS1のラテラルフローアッセイ(LFA)は、臨床現場で使用されていることで有名です26,27。しかし、従来のLFAラベル検出は肉眼で行うのが一般的で、定性的な結果しか得られません。

過去10年間で、50億台以上のスマートフォンが世界中で広く使用されており、ポータブル検出を開発する可能性があります28,29。スマートフォンは、内蔵の物理センサ、マルチコアプロセッサ、デジタルカメラ、USBポート、オーディオポート、ワイヤレス、およびアプリケーションソフトウェアなどの多機能容量を有しており、様々なバイオセンサプラットフォームでの使用に適している30。さらに、無線技術により、データを迅速に送信することができ、リアルタイムおよびオンサイト監視に使用することができる31。Mudanyaliらは、紙ベースのイムノアッセイとスマートフォンを組み合わせて、マラリア、結核、HIV用のポータブルで機器不要、迅速、低コスト、ユーザーフレンドリーなPOCTプラットフォームを開発しました32。Lingらは、牛乳中のアルカリホスファターゼ活性を定量的に検出するために、スマートフォンのカメラと組み合わせたラテラルフローアッセイを報告しました33。Houらは、ラテラルフローアッセイにおける色または蛍光からの定量的シグナルのためのスマートフォンベースのデュアルモダリティイメージングシステムも開発した34。さらに、スマートフォンを比色および定量的リーダーとして使用すると、肉眼ではターゲット35の存在を自信を持って報告できない一方で、感度を向上させることができる。

デング熱診断のブレークスルーを示すDEN-NS1-PAD36,37,38(以下、デバイスと呼ぶ)は、ポータブルで効率的なソリューションを提供します。ワックス印刷によるマイクロ流体紙ベースの技術を用いて、画像処理によりNS1を高感度かつ特異的に定量する装置です。その実用性をさらに高めるために、比色測定と定量読み取りのためのユーザーフレンドリーなスマートフォンアプリを開発しました。タイの病院からの患者サンプルを使用した臨床検証は、リアルタイムの患者評価への直接的な影響を強調しています。当社のイノベーションは、合理化されたポイントオブケアデング熱管理における極めて重要な進歩を示し、リソースが限られている医療環境における診断に革命を起こすことを約束します。

プロトコル

タイ王国陸軍医療局、プラモンクットクラオ病院、バンコク、タイの治験審査委員会の倫理委員会(IRBRTA 1218/2562)が承認を与えました。この調査を実施するにあたり、必要なすべての倫理規定を遵守しました。

1. 紙製イムノアッセイの装置作製

注:紙ベースのイムノアッセイデバイスは、以前に確立された方法36、37、およびタイ特許請求第19010081638号に従って製造されました。

  1. デザインとパターン描画:コンピュータ上で18個のPADワックスパターンを使用して紙分析装置(図1A、B)を設計します。
    注:デザインは特殊で、A5サイズの用紙を対象としています。PADの数は、ユーザーの要求に応じて用紙のサイズに関連しています。
  2. デザインしたパターンをワックスプリンターでセルロース紙に印刷します(材料表)。
  3. ワックス印刷した紙を実験用オーブンで150°Cで75秒間溶かします。 その後、その後のステップで必要になるまでシリカボックスに保管してください。
  4. 0.5 μL の 0.025% ポリ-L-リジン(PLL)を試験領域とコントロール領域の両方に塗布します。シリカボックス内で室温(RT)で2分間インキュベートした後、65°Cのオーブンで5分間加熱します。
  5. 0.5 μL の 1 μg μL-1 のヤギ抗マウス IgG 抗体をコントロール領域に、0.5 μL の 1 μg μL-1 捕捉抗体を試験領域に適用します。滴を室温のシリカゲルボックスで30分間乾燥させます。
  6. ブロッキングバッファーをサンプル領域に 2 μL、コンジュゲート領域に 3 μL、検出領域に 2 μL を塗布します。滴をシリカゲルボックス内の室温で30分間乾燥させます。
  7. 2 μLの金ナノ粒子-抗体複合体(AuNPs-Ab)溶液をコンジュゲート領域に塗布し、室温のシリカゲルボックス内で30分間乾燥させます。

2. 紙ベースのイムノアッセイの組み立て

  1. 粘着プラスチックバッキングカードの裏側にある保護フィルムを慎重に剥がして、粘着剤を露出させます。
  2. 処理したセルロース紙を粘着プラスチックのバッキングカードに合わせ、2つの層をしっかりと押し付けます。
    注意: デバイスの汚染や損傷のリスクを最小限に抑えるために、親水性フィールドに触れないでください。
  3. プラスチックフィルムを貼って紙をコーティングし、紙を押し付けます。
  4. 完全に組み立てられたデバイスのシートからはさみを使用して、目的のデバイスを切り取ります。
  5. これで、DEN-NS1-PAD(図1C)を使用する準備が整いました。長期安定性のために、4°Cで保管してください。

3. AuNPs-Ab複合体の作製

注:AuNPs-Abは、Prabowoらによって以前に記述されたように調製されました36。

  1. PBS 溶液中の 1 mg mL-1 抗 NS1 抗体 10 μL、40 nm AuNPs コロイド 1 mL、0.1 mL の 0.1 M ホウ酸バッファー (pH 8.5) を組み合わせます。
  2. 混合物を50rpmで60分間回転させ、室温でインキュベートします。
  3. 0.1 mL の 10 mg mL-1 BSA を BBS に添加し、50 rpm で回転させ、室温で 15 分間インキュベートします。
  4. 溶液を20,187 × g 、4°Cで30分間遠心分離します。
  5. 沈殿したAuNPs-Abから上清を慎重にピペットで分離します。
  6. AuNPs-Abを500μLのBBSに再懸濁し、超音波処理を用いて分散させる。
  7. 20,187 × g 、4°Cで30分間遠心分離を繰り返します。
    注:分散と遠心分離のプロセスを3回繰り返します。
  8. 懸濁液に50 μLのコンジュゲートバッファーを添加し、コンジュゲート領域に適用できるように準備を整えます。

4. モバイルアプリケーション開発

  1. 画像処理・機械学習開発
    1. DEN-NS1-PADのオートフォーカス画像を900枚以上収集し、さまざまな濃度、カメラの銘柄(12〜13メガピクセル)、回転(90° と 180°)、照明設定などのさまざまな条件をキャプチャして、教師あり画像モデルのデータセットを収集します。それぞれの条件で 30枚 を目安にしてください。
    2. 教師あり学習のために収集された画像内のテスト領域と制御領域として、2 つの関心領域を識別し、注釈を付けることで、グラウンド トゥルースにラベルを付けます。
    3. 背景ストリップを識別するアルゴリズムを設計します。テスト領域と制御領域の間の中心線を特定し、その中点を計算し、同じ回転方向を維持しながら、2 つの主要領域の平均サイズに比例する正方形の領域を確立します。
    4. ステップ 4.1.1 と 4.1.2 のデータセットとグラウンド トゥルース ラベルを使用して画像セグメンテーション モデルを作成し、関心領域を特定するためのイメージ セグメンテーション モデルにトレーニングします。
  2. アプリケーションアルゴリズム
    1. 学習済みのイメージ セグメンテーション モデルを新しいイメージに適用して、テスト領域、コントロール領域、および背景領域を自動的に特定します。
    2. 基本的な画像処理手法を使用して、3 つの関心領域 (テスト、コントロール、バックグラウンド) のそれぞれについて単一の強度値を取得します。
    3. イメージを 3D 配列表現 (y, x チャネル) に変換して、ピクセル値にアクセスします。
    4. RGB値を平均化して画像をグレースケールに変換し、式(255-x)で反転を適用します。
    5. 背景領域の値を差し引いて、テスト領域と制御領域の値を正規化します。
    6. あらかじめ設定された検量線を使用して、NS1 の濃度を計算します。
    7. 正規化されたグレースケール強度から導出されたカットオフ値0.1103に基づいて、結果を正または負に分類する37。

5. 検量線と感度

  1. 0、0.1、0.2、0.4、0.6、0.8、および1.0 μg mL-1の濃度でキャリブレーションするために、ヒト血清中のNS1サンプルを調製します。
  2. 各濃度 50 μL をサンプル領域に滴下し、3 回に分けて測定を行います。
  3. サンプルがデバイスに完全に吸い込まれるのを待ちますが、結果が得られるまでに20〜30分かかる場合があります。
  4. 5分間のインキュベーション後、デジタルカメラまたはスマートフォンを使用してデバイスの画像をキャプチャします。
  5. ImageJ とカスタム・モバイル・アプリケーションを使用して、テスト領域と制御領域を分析します。
  6. ImageJ とモバイルアプリケーションからのデータに基づいて検量線を作成します。
  7. 以下の式(1-3)を使用して、ブランク限界(LOB)、検出限界(LOD)、および定量限界(LOQ)を計算します。
    LOB = ブランク データの平均 + 1:645* ð (ブランク データの標準偏差) (1)
    LOD = LOB +1:645*ð (最低濃度データの標準偏差) (2)
    LOQ = 空白データの平均 + 10*ð (空白データの標準偏差) (3)

6.臨床サンプルを用いた紙ベースのイムノアッセイの実施

  1. 入院初日に 30 人の患者から 300 μL の末梢血を採取し、適切な臨床慣行に従って紫色のトップ EDTA チューブに処理します。
  2. 血液を2,884 × g 、4°Cで20分間遠心分離します。
  3. ピペットを使用して、液体成分(プラズマ)を清潔なポリプロピレンチューブに移します。
  4. プラズマは、その後の分析のために、すぐに-20°Cの冷凍庫に保管してください。
  5. 20 μLの血漿をデバイス上部のサンプル領域に塗布します。次に、30 μLの洗浄バッファー(0.05% v/v Tween 20 in 1x phosphate buffered saline)を加えます。
  6. サンプルがデバイスに完全に吸い込まれるのを待ちますが、結果を得るには20〜30分かかる場合があります。
  7. デジタルカメラまたはスマートフォンを使用して、室温で5分間インキュベートした後、デバイスの画像を撮影します。
  8. ImageJ とカスタム・モバイル・アプリケーションを使用して、テスト領域と制御領域を分析します。

7. モバイルアプリケーションによる定量化

注:紙ベースのイムノアッセイの強度は、モバイルアプリケーションで分析されます(図2)。

  1. 開発したモバイルアプリケーションをスマートフォンで開きます。
  2. [ カメラを使用 ] または [ギャラリーからアップロード ] を選択して、データ ソースを選択またはアップロードします。これを行うには、カメラでキャプチャするか、デバイスのギャラリーから画像を選択します。
  3. 分析セクションに移動し、画面上の [分析 ] ボタンをタップします。
  4. アプリケーションがデータを分析し、結果を表示するのを待ちます。

結果

製造方法の選択は、紙ベースのイムノアッセイデバイスで再現性のあるアッセイ性能を確保するために極めて重要です。私たちの研究では、紙ベースのイムノアッセイを実証する文脈で、さまざまな製造プロセスと材料を調査しました。私たちが選択した方法は、ワックス印刷システムを利用して、紙ベースのマイクロ流体デバイス内に疎水性バリアを作成します。このアプローチは、その?...

ディスカッション

スマートフォンベースのリーダーシステムの重要な設計パラメータの1つは、サンプルの再現性のある画像処理を提供する能力です。この研究では、シンプルさと利便性のために、イメージングボックスやアクセサリを使用せずに、12〜13MPカメラを搭載した3つの異なるスマートフォンブランドから画像をキャプチャしました。カメラの解像度、画像撮影時間、照明条件、環境など、画像キャ?...

開示事項

著者には開示すべき利益相反はありません。

謝辞

M.H.P.は、インドネシア・イスラム大学(UII)からの奨学金研究基金に感謝しています。著者らは、モバイルアプリケーションの開発と原稿への貢献を通じて、貴重な専門知識と支援をしてくれたNutchanon Ninyawee氏に感謝の意を表します。さらに、タイ科学研究イノベーション(TSRI)の2023年度基礎研究費(プロジェクト番号。FRB660073/0164)は、モンクット王工科大学トンブリ校のプログラムスマートヘルスケアの下で。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
Materials
0.1 M phosphate-buffered saline (PBS, pH 7.2) 
BBS containing 0.1% Tween 20, 10% sucrose, and 1% casein  the conjugate area treatment and blocking buffer
Borate buffered saline (BBS) (25 mM sodium borate and 150 mM sodium chloride at pH 8.2) supplemented with 1% BSA the washing buffer during the conjugation process AuNPs with the antibody
Boric acidMerck10043-35-3
Bovine serum albumin fraction V (BSA)  PAA Lab GmbH (Germany)K41-001 
CaseinMerck9005-46-3
Chromatography paper Grade 2 GE Healthcare3002-911 
Clear laminate film3M (Stationery shops)
Disodium hydrogen phosphateMerck7558-79-4
Double tape sideStationery shops
Goat anti-mouse IgG antibody MyBiosource (USA)MBS435013
Gold nanoparticles (40 nm)  Serve Science Co., Ltd. (Thailand)
Human IgG polyclonal antibody  MerckAG711-M
Mouse dengue NS1 monoclonal antibody MyBiosource (USA)MBS834415
Mouse dengue NS1 monoclonal antibody MyBiosource (USA)MBS834236
NS1 serotype 2 antigensMyBiosource (USA)MBS 568697
PBS 1X containing 0.1% Tween 20 was used as telution buffer
Plastic backing card 10x30 cmPacific Biotech Co., Ltd. (Thailand)
Poly-L-lysine (PLL)Sigma AldrichP4832
Potassium ChlorideMerck104936
Potassium monophosphateMerck104877
Sodium ChlorideMerck7647-14-5
Sodium tetraborate Sigma Aldrich1303-96-4
SucroseMerck57-50-1
Tween 20Sigma Aldrich9005-64-5
Instruments
CytationTM 5 multimode readerBioTek
Mobile phonesHuawei Y7, iPhone 11, Samsung a20
Photo scannerEpson Perfection V30
OvenMemmert
Wax printer Xerox ColorQube 8880-PS
Software
Could AutoML Vision Object Detection documentationGoogle Cloud
ImageJNational Institute of Health, Bethesda, MD, USA
Inkscape 0.91 Software

参考文献

  1. Cattarino, L., Rodriguez-Barraquer, I., Imai, N., Cummings, D. A. T., Ferguson, N. M. Mapping global variation in dengue transmission intensity. Science Translational Medicine. 12 (528), 1-11 (2020).
  2. World Health Organization (WHO). . Treatment, prevention and control global strategy for dengue prevention and control. , 1-34 (2012).
  3. . WHO Dengue and severe dengue Available from: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/dengue-and-severe-dengue (2020)
  4. Department of Disease Control Ministry of Health Thailand. . Weekly Disease Forecast Dengue. , (2020).
  5. Malavige, G. N., Ogg, G. S. Pathogenesis of vascular leak in dengue virus infection. Immunology. 151 (3), 261-269 (2017).
  6. Paranavitane, S. A., et al. Dengue NS1 antigen as a marker of severe clinical disease. BMC Infectious Diseases. 14 (1), 570 (2014).
  7. Muller, D. A., Young, P. R. The flavivirus NS1 protein: Molecular and structural biology, immunology, role in pathogenesis and application as a diagnostic biomarker. Antiviral Research. 98 (2), 192-208 (2013).
  8. Modhiran, N., et al. Dengue virus NS1 protein activates cells via Toll-like receptor 4 and disrupts endothelial cell monolayer integrity. Science Translational Medicine. 7 (304), 304ra102 (2015).
  9. Glasner, D. R., et al. Dengue virus NS1 cytokine-independent vascular leak is dependent on endothelial glycocalyx components. PLOS Pathogens. 13 (11), e1006673 (2017).
  10. Lin, C. -. F., et al. Antibodies from dengue patient sera cross-react with endothelial cells and induce damage. Journal of Medical Virology. 69 (1), 82-90 (2003).
  11. Adikari, T. N., et al. Dengue NS1 antigen contributes to disease severity by inducing interleukin (IL)-10 by monocytes. Clinical and Experimental Immunology. 184 (1), 90-100 (2016).
  12. Malavige, G. N., et al. Suppression of virus specific immune responses by IL-10 in acute dengue infection. PLoS Neglected Tropical Diseases. 7 (9), e2409 (2013).
  13. Malavige, G. N., et al. Serum IL-10 as a marker of severe dengue infection. BMC Infectious Diseases. 13 (1), 341 (2013).
  14. Libraty, D. H., et al. High circulating levels of the dengue virus nonstructural protein NS1 early in dengue illness correlate with the development of dengue hemorrhagic fever. The Journal of Infectious Diseases. 186 (8), 1165-1168 (2002).
  15. World Health Organization (WHO) and the Special Programme for Research and Tropical Diseases (TDR). . Dengue: guidelines for diagnosis, treatment, prevention and control -- New edition. , (2009).
  16. Axelrod, T., Eltzov, E., Marks, R. S. Capture-layer lateral flow immunoassay: a new platform validated in the detection and quantification of dengue NS1. ACS Omega. 5 (18), 10433-10440 (2020).
  17. Kim, S. -. W., Cho, I. -. H., Lim, G. -. S., Park, G. -. N., Paek, S. -. H. Biochemical-immunological hybrid biosensor based on two-dimensional chromatography for on-site sepsis diagnosis. Biosensors and Bioelectronics. 98, 7-14 (2017).
  18. Fu, Q., et al. Development of a novel dual-functional lateral-flow sensor for on-site detection of small molecule analytes. Sensors and Actuators B: Chemical. 203, 683-689 (2014).
  19. Dzantiev, B. B., Byzova, N. A., Urusov, A. E., Zherdev, A. V. Immunochromatographic methods in food analysis. TrAC Trends in Analytical Chemistry. 55, 81-93 (2014).
  20. Hu, J., et al. Advances in paper-based point-of-care diagnostics. Biosensors and Bioelectronics. 54 (4), 585-597 (2014).
  21. Zhong, Y., et al. Gold nanoparticles based lateral flow immunoassay with largely amplified sensitivity for rapid melamine screening. Microchimica Acta. 183 (6), 1989-1994 (2016).
  22. Figueredo, F., Garcia, P. T., Cortón, E., Coltro, W. K. T. Enhanced analytical performance of paper microfluidic devices by using Fe 3 O 4 nanoparticles, MWCNT, and graphene oxide. ACS Applied Materials & Interfaces. 8 (1), 11-15 (2016).
  23. Bahadır, E. B., Sezgintürk, M. K. Lateral flow assays: Principles, designs and labels. TrAC - Trends in Analytical Chemistry. 82, 286-306 (2016).
  24. He, M., Liu, Z. Paper-based micro fluidic device with upconversion fluorescence assay. Analytical Chemistry. 85, 11691-11694 (2013).
  25. Derikvand, F., Yin, D. L. T., Barrett, R., Brumer, H. Cellulose-based biosensors for esterase detection. Analytical Chemistry. 88 (6), 2989-2993 (2016).
  26. Kumar, S., Bhushan, P., Krishna, V., Bhattacharya, S. Tapered lateral flow immunoassay-based point-of-care diagnostic device for ultrasensitive colorimetric detection of dengue NS1. Biomicrofluidics. 12 (3), 034104 (2018).
  27. Sinawang, P. D., Rai, V., Ionescu, R. E., Marks, R. S. Electrochemical lateral flow immunosensor for detection and quantification of dengue NS1 protein. Biosensors and Bioelectronics. 77, 400-408 (2016).
  28. Zhang, D., Liu, Q. Biosensors and bioelectronics on smartphone for portable biochemical detection. Biosensors and Bioelectronics. 75, 273-284 (2016).
  29. Preechaburana, P., Suska, A., Filippini, D. Biosensing with cell phones. Trends in Biotechnology. 32 (7), 351-355 (2014).
  30. Laksanasopin, T., et al. A smartphone dongle for diagnosis of infectious diseases at the point of care. Science Translational Medicine. 7 (273), 273re1 (2015).
  31. Kim, J., et al. Noninvasive alcohol monitoring using a wearable tattoo-based iontophoretic-biosensing system. ACS Sensors. 1 (8), 1011-1019 (2016).
  32. Mudanyali, O., et al. Integrated rapid-diagnostic-test reader platform on a cellphone. Lab on a Chip. 12 (15), 2678 (2012).
  33. Yu, L., Shi, Z., Fang, C., Zhang, Y., Liu, Y., Li, C. Disposable lateral flow-through strip for smartphone-camera to quantitatively detect alkaline phosphatase activity in milk. Biosensors and Bioelectronics. 69, 307-315 (2015).
  34. Hou, Y., et al. Smartphone-based dual-modality imaging system for quantitative detection of color or fluorescent lateral flow immunochromatographic strips. Nanoscale Research Letters. 12 (1), 291 (2017).
  35. You, D. J., Park, T. S., Yoon, J. -. Y. Cell-phone-based measurement of TSH using Mie scatter optimized lateral flow assays. Biosensors and Bioelectronics. 40 (1), 180-185 (2013).
  36. Prabowo, M. H., Chatchen, S., Rijiravanich, P. Dengue NS1 detection in pediatric serum using microfluidic paper-based analytical devices. Analytical and Bioanalytical Chemistry. 412, 2915-2925 (2020).
  37. Prabowo, M. H., et al. Clinical evaluation of a developed paper-based Dengue NS1 rapid diagnostic test for febrile illness patients. International Journal of Infectious Diseases. 107, 271-277 (2021).
  38. Prabowo, M. H., et al. Preparation and detection method for the diagnostic device of dengue NS1 detection in serum, cell medium, and buffer. Thai Patent. , (2019).
  39. Kong, T., et al. Accessory-free quantitative smartphone imaging of colorimetric paper-based assays. Lab on a Chip. 19 (11), 1991-1999 (2019).
  40. Jung, Y., Heo, Y., Lee, J. J., Deering, A., Bae, E. Smartphone-based lateral flow imaging system for detection of food-borne bacteria E. coli O157:H7. Journal of Microbiological Methods. 168, 105800 (2020).
  41. Chen, G., et al. Improved analytical performance of smartphone-based colorimetric analysis by using a power-free imaging box. Sensors and Actuators B: Chemical. 281, 253-261 (2019).
  42. Kim, H., et al. Smartphone-based low light detection for bioluminescence application. Scientific Reports. 7 (1), 40203 (2017).
  43. Kim, H., Awofeso, O., Choi, S., Jung, Y., Bae, E. Colorimetric analysis of saliva-alcohol test strips by smartphone-based instruments using machine-learning algorithms. Applied Optics. 56 (1), 84 (2017).
  44. Qin, Q., et al. Algorithms for immunochromatographic assay: review and impact on future application. The Analyst. 144 (19), 5659-5676 (2019).
  45. Yan, W., et al. Machine learning approach to enhance the performance of MNP-labeled lateral flow immunoassay. Nano-Micro Letters. 11 (1), 7 (2019).
  46. Srisa-Art, M., Boehle, K. E., Geiss, B. J., Henry, C. S. Highly sensitive detection of Salmonella typhimurium using a colorimetric paper-based analytical device coupled with immunomagnetic separation. Analytical Chemistry. 90 (1), 1035-1043 (2018).
  47. Santiago, G. A., et al. Performance of the Trioplex real-time RT-PCR assay for detection of Zika, dengue, and chikungunya viruses. Nature Communications. 9 (1), 1391 (2018).
  48. Lanciotti, R. S., Calisher, C. H., Gubler, D. J., Chang, G. J., Vorndam, A. V. Rapid detection and typing of dengue viruses from clinical samples by using reverse transcriptase-polymerase chain reaction. Journal of Clinical Microbiology. 30 (3), 545-551 (1992).
  49. Yang, X., et al. Design and development of polysaccharide hemostatic materials and their hemostatic mechanism. Biomaterials Science. 5 (12), 2357-2368 (2017).
  50. Li, H., Han, D., Pauletti, G. M., Steckl, A. J. Blood coagulation screening using a paper-based microfluidic lateral flow device. Lab Chip. 14 (20), 4035-4041 (2014).
  51. Nilghaz, A., Shen, W. Low-cost blood plasma separation method using salt functionalized paper. RSC Advances. 5 (66), 53172-53179 (2015).
  52. Ataullakhanov, F. I., Pohilko, A. V., Sinauridze, E. I., Volkova, R. I. Calcium threshold in human plasma clotting kinetics. Thrombosis Research. 75 (4), 383-394 (1994).
  53. Pamies, R., et al. Aggregation behaviour of gold nanoparticles in saline aqueous media. Journal of Nanoparticle Research. 16 (4), 2376 (2014).
  54. Christau, S., Moeller, T., Genzer, J., Koehler, R., Von Klitzing, R. Salt-induced aggregation of negatively charged gold nanoparticles confined in a polymer brush matrix. Macromolecules. 50 (18), 7333-7343 (2017).
  55. Abe, K., Kotera, K., Suzuki, K., Citterio, D. Inkjet-printed paperfluidic immuno-chemical sensing device. Analytical and Bioanalytical Chemistry. 398 (2), 885-893 (2010).
  56. Sameenoi, Y., Nongkai, P. N., Nouanthavong, S., Henry, C. S., Nacapricha, D. One-step polymer screen-printing for microfluidic paper-based analytical device (µPAD) fabrication. The Analyst. 139 (24), 6580-6588 (2014).
  57. Mora, M. F., et al. Patterning and modeling three-dimensional microfluidic devices fabricated on a single sheet of paper. Analytical Chemistry. 91 (13), 8298-8303 (2019).
  58. Ng, J. S., Hashimoto, M. Fabrication of paper microfluidic devices using a toner laser printer. RSC Advances. 10 (50), 29797-29807 (2020).
  59. Pal, S., et al. Multicountry prospective clinical evaluation of two enzyme-linked immunosorbent assays and two rapid diagnostic tests for diagnosing dengue fever. Journal of Clinical Microbiology. 53 (4), 1092-1102 (2015).

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