JoVE Logo
Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Acil dang humması tanı ihtiyaçlarını ele alarak, burada klinik serum/kan örneklerinde Dang NS1 antijen konsantrasyonunu ölçmek için akıllı telefon uygulamasına entegre bir Dang NS1 Kağıt Tabanlı Analitik Cihazı (DEN-NS1-PAD) tanıtıyoruz. Bu yenilik, kaynakları sınırlı olanlar da dahil olmak üzere çeşitli sağlık hizmeti ortamlarında klinik karar vermeye yardımcı olarak dang humması yönetimini geliştirir.

Özet

Aedes sivrisinekleri tarafından bulaşan dang virüsü (DENV) enfeksiyonu, tropikal ve subtropikal ülkelerde önemli bir halk sağlığı sorunudur. Özellikle çocuklar arasında yıllık yaklaşık 10 milyon vaka ve 20.000-25.000 ölüm insidansı ile pratik tanı araçlarına acil ihtiyaç vardır. Erken enfeksiyon sırasında dang yapısal olmayan protein 1'in (NS1) varlığı, sitokin salınımı, vasküler sızıntı ve endotel disfonksiyonu ile ilişkilendirilmiştir ve bu da onu şiddetli dang humması için potansiyel bir belirteç haline getirir.

Yanal akış testleri (LFA'lar) ve mikroakışkan kağıt tabanlı analitik cihazlar (PAD'ler) gibi kağıt tabanlı immünolojik testler, basitlikleri, hızlılıkları, ucuzlukları, özgüllükleri ve yorumlama kolaylıkları nedeniyle tanı testleri olarak popülerlik kazanmıştır. Bununla birlikte, dang NS1 tespiti için geleneksel kağıt bazlı immünolojik testler tipik olarak görsel incelemeye dayanır ve yalnızca kalitatif sonuçlar verir. Bu sınırlamayı ele almak ve hassasiyeti artırmak için, bir akıllı telefon uygulamasını kolorimetrik ve kantitatif okuyucu olarak entegre eden Kağıt Tabanlı Analitik Cihaz (PAD), yani DEN-NS1-PAD üzerinde oldukça taşınabilir bir NS1 dang humması tespit testi önerdik. Geliştirme sistemi, klinik örneklerde NS1 konsantrasyonlarının doğrudan ölçülmesini sağlar.

Hastalardan elde edilen serum ve kan örnekleri, sistemin prototip performansını göstermek için kullanıldı. Sonuçlar hemen elde edildi ve hem iyi donanımlı sağlık tesislerinde hem de kaynakların sınırlı olduğu ortamlarda klinik değerlendirme için kullanılabilir. Kağıt bazlı bir immünolojik testin bir akıllı telefon uygulaması ile bu yenilikçi kombinasyonu, dang NS1 antijeninin gelişmiş tespiti ve miktar tayini için umut verici bir yaklaşım sunar. Hassasiyeti çıplak gözün yeteneklerinin ötesinde artıran bu sistem, özellikle uzak veya yetersiz hizmet alan bölgelerde, dang humması yönetiminde klinik karar vermeyi iyileştirmek için büyük bir potansiyele sahiptir.

Giriş

Dang virüsü (DENV) enfeksiyonu en hızlı yayılan sivrisinek kaynaklı hastalıktır1 ve dünyada 390 milyondan fazla insan 96 milyon semptomatik enfeksiyon, 2 milyon ciddi hastalık vakası ve yılda 25.000'den fazla ölüm ile enfekte olmaktadır 1,2. Dünya Sağlık Örgütü'ne (WHO) göre, tahminen 3,9 milyar insan dang humması riski altındadır; ~%70'i Asya Pasifik ülkelerinde ve özellikle Güneydoğu Asya'da yaşıyor3. 2019'da DSÖ'ye bildirilen dang humması vakalarının sayısı 4,2 milyondu ve Tayland en az 136.000 dang humması vakasına ve dang humması enfeksiyonundan 144 ölüm vakasına katkıda bulundu4. Tayland'daki dang humması salgını, Nisan'dan Aralık'a kadar olan yağışlı mevsimde, özellikle kuzeydoğu bölgesinde hem kentsel hem de kırsal alanlarda meydana gelir.

DENV enfeksiyonları, subklinik semptomlar, hafif dang humması (DF) ve şiddetli dang hemorajik ateşi (DHF) arasında değişen farklı klinik bulgulara sahiptir. Şiddetli DHF durumunun temel özelliği, vasküler geçirgenliğin artması, ardından şok ve organ fonksiyon bozukluğudur1. Vasküler sızıntıya neden olabilecek moleküler yolu anlamak, etkili dang humması tedavilerinin geliştirilmesinde çok önemlidir. Dang yapısal olmayan protein 1 (NS1), erken virüs enfeksiyonu 5,6 sırasında salgılanan bir glikoproteindir ve viral RNA replikasyonu7 için bir kofaktör olarak işlev görür. NS1, sitokin salınımını tetikleyebilir ve toll benzeri reseptör 4 (TLR4) ve endotelyal glikokaliks 8,9'a bağlanarak vasküler sızıntıya katkıda bulunabilir. İn vitro araştırmalar, NS1'in endotel hücreleri ile etkileşime girdiğini ve apoptozu indüklediğini göstermiştir. Bu durum endotel disfonksiyonuna ve vasküler sızıntıya katkıda bulunabilir10. Serum İnterlökin (IL)-10 seviyeleri ile ilişkili NS1 antijen seviyeleri, ciddi klinik hastalığı olan hastalarda önemli ölçüde artmıştır11. Dang NS1 ayrıca IL-10'u indükleyerek ve DENV'ye özgü T hücresi yanıtlarını baskılayarak hastalık patogenezine katkıda bulunur12,13. Ek olarak, dang NS1 proteini ciddi klinik hastalık ile ilişkiliydi ve hastalığın ilk 3 gününde NS1 > 600 ng mL-1 konsantrasyonu DHF14 gelişimi ile ilişkilendirildi.

DHF'li hastalarda dang NS1 antijeninin kalıcılığı, şiddetli dang6'nın bir belirteci olarak kullanılabilir. Enzime bağlı immünosorbent testi (ELISA) ve hızlı test15 gibi klinik örneklerde NS1'i tespit etmek için çeşitli yöntemler vardır. Klinik ortamda NS1 proteinlerinin konsantrasyonunu ölçmek için altın standart ELISA yöntemidir. Bununla birlikte, ELISA yöntemi pahalıdır ve vasıflı personel ve laboratuvar olanakları gerektirir16. Bu nedenle, bakım noktası testinde (POCT) NS1 proteinlerini tespit etmek ve ölçmek için teknolojinin geliştirilmesi hala devam etmektedir. Son on yılda, yanal akış testleri (LFA'lar) ve mikroakışkan kağıt tabanlı analitik cihazlar (μPAD'ler) gibi kağıt tabanlı immünolojik testler, basitlikleri, hızlılıkları, ucuzlukları ve özgüllükleri nedeniyle tanı testleri olarak popüler hale gelmiştir 17,18,19. Kağıt bazlı bir immünolojik testte, altın nanopartiküller (AuNP'ler)20, manyetik nanopartiküller 21,22, kuantum noktaları23 ve floresan malzemeler24,25 gibi sinyaller üretmek için çeşitli etiketler kullanılmıştır. AuNP'ler, ucuz üretim maliyetleri, üretim kolaylığı, stabilite ve basit okumaları nedeniyle kağıt bazlı immünolojik testlerde kullanılan en yaygın etiketlerdir. Şu anda, dang NS1 için yanal akış deneyleri (LFA'lar) klinik ortamda ünlüolarak kullanılmaktadır 26,27. Bununla birlikte, geleneksel LFA etiket algılama yaygın olarak çıplak gözle kullanılır ve yalnızca kalitatif sonuçlar sağlar.

Son on yılda, dünya çapında 5 milyardan fazla akıllı telefon yaygın olarak kullanılmaktadır ve taşınabilir algılama geliştirme potansiyeli vardır28,29. Akıllı telefonlar, yerleşik fiziksel sensörler, çok çekirdekli işlemciler, dijital kameralar, USB bağlantı noktaları, ses bağlantı noktaları, kablosuz ve uygulama yazılımı gibi çok işlevli kapasitelere sahiptir ve bu da onları çeşitli biyosensör platformlarında kullanıma uygun hale getirir30. Ek olarak, kablosuz teknolojiler verilerin hızlı bir şekilde gönderilmesine olanak tanır ve gerçek zamanlı ve yerinde izleme için kullanılabilir31. Mudanyali ve ark. sıtma, tüberküloz ve HIV32 için taşınabilir, ekipmansız, hızlı, düşük maliyetli ve kullanıcı dostu bir POCT platformu geliştirmek için kağıt tabanlı immünolojik testi ve akıllı telefonları birleştirdi. Ling ve ark. sütte alkalin fosfataz aktivitesini kantitatif olarak tespit etmek için bir akıllı telefon kamerası ile birleştirilmiş bir yanal akış testi bildirdi33. Hou ve ark. ayrıca yanal akış tahlilinde renk veya floresandan gelen kantitatif sinyaller için akıllı telefon tabanlı, çift modaliteli bir görüntüleme sistemi geliştirdi34. Ek olarak, akıllı telefonu kolorimetrik ve kantitatif bir okuyucu olarak kullanmak, çıplak gözle hedef35'in varlığını güvenle bildiremezken hassasiyeti artırabilir.

Dang humması teşhisinde bir atılım sunan DEN-NS1-PAD 36,37,38 (bundan böyle cihaz olarak anılacaktır) taşınabilir ve verimli bir çözüm sunar. Balmumu baskılı mikroakışkan kağıt tabanlı teknolojiyi kullanan bu cihaz, görüntü işleme yoluyla NS1'i yüksek hassasiyet ve özgüllükle ölçer. Kullanışlılığını daha da artırmak için, kolorimetrik ve kantitatif okuma için kullanıcı dostu bir akıllı telefon uygulaması geliştirdik. Tayland hastanelerinden alınan hasta örneklerini kullanan klinik doğrulama, gerçek zamanlı hasta değerlendirmesi üzerindeki anında etkisinin altını çiziyor. İnovasyonumuz, modern, bakım noktası dang humması yönetiminde çok önemli bir ilerlemeye işaret ediyor ve kaynakların sınırlı olduğu sağlık hizmetleri ortamlarında teşhiste devrim yaratmayı vaat ediyor.

Protokol

Kurumsal İnceleme Kurulu Etik Komitesi, Tayland Kraliyet Ordusu Tıp Departmanı, Phramongkutklao Hastanesi, Bangkok, Tayland (IRBRTA 1218/2562) onay verdi. Bu çalışmayı gerçekleştirirken gerekli tüm etik düzenlemelere uyduk.

1. Kağıt bazlı İmmünoassay'in cihaz imalatı

NOT: Kağıt bazlı immünolojik test cihazı, daha önce belirlenmiş yöntemler 36,37 ve Tayland patent talebi no.190100816 38 izlenerek üretilmiştir.

  1. Tasarım ve desen çizimi: Kağıt analitik cihazını (Şekil 1A,B) bilgisayarda 18 PAD mum deseni ile tasarlayın.
    NOT: Tasarım özeldir ve A5 boyutlu kağıda yöneliktir. PAD sayısı, kullanıcının ihtiyaç duyduğu şekilde kağıdın boyutuyla ilgilidir.
  2. Tasarlanan deseni bir balmumu yazıcı (Malzeme Tablosu) kullanarak selüloz kağıda yazdırın.
  3. Balmumu baskılı kağıdı laboratuvar fırınında 150 °C'de 75 saniye eritin. Daha sonra, sonraki adımlar için gerekli olana kadar bir silika kutusunda saklayın.
  4. Hem test hem de kontrol alanlarına 0,5 μL %0,025 poli-L-lizin (PLL) uygulayın. Silika bir kutuda oda sıcaklığında (RT) 2 dakika inkübe edin ve ardından fırında 65 °C'de 5 dakika ısıtın.
  5. Kontrol alanına 0.5 μL 1 μg μL-1 keçi anti-fare IgG antikoru ve 0.5 μL 1 μg μL-1 yakalama antikoru test alanına uygulayın. Damlaların RT'de bir silika jel kutusunda 30 dakika kurumasını bekleyin.
  6. Numune alanına 2 μL, eşlenik alana 3 μL ve algılama alanına 2 μL bloke edici tampon uygulayın. Damlaları bir silika jel kutusunda 30 dakika boyunca RT'de kurumaya bırakın.
  7. Konjuge bölgeye 2 μL altın nanoparçacık-antikor kompleksi (AuNPs-Ab) çözeltisi uygulayın ve RT'de bir silika jel kutusunda 30 dakika kurumasını bekleyin.

2. Kağıt bazlı İmmünoassay'in montajı

  1. Yapışkanı ortaya çıkarmak için yapışkan plastik destek kartının arka tarafındaki koruyucu filmi dikkatlice çıkarın.
  2. İşlem görmüş selüloz kağıdı yapışkan plastik destek kartıyla hizalayın ve iki katmanı birbirine sıkıca bastırın.
    NOT: Kirlenme veya cihaza zarar verme riskini en aza indirmek için hidrofilik alana dokunmaktan kaçının.
  3. Kağıdı kaplamak için plastik bir film uygulayın ve birbirine bastırın.
  4. İstenilen cihaz parçasını, tamamen monte edilmiş cihaz tabakalarından makas kullanarak kesin.
  5. DEN-NS1-PAD'ler (Şekil 1C) artık kullanıma hazırdır. Uzun süreli stabilite için 4 °C'de saklayın.

3. AuNPs-Ab eşleniğinin hazırlanması

NOT: AuNPs-Ab, daha önce Prabowo ve ark.36 tarafından açıklandığı gibi hazırlanmıştır.

  1. PBS'de 10 μL 1 mg mL-1 anti-NS1 antikoru, 1 mL 40 nm AuNPs kolloidini ve 0.1 mL 0.1 M borat tamponunu (pH 8.5) birleştirin.
  2. Karışımı 50 rpm'de 60 dakika döndürün ve RT'de inkübe edin.
  3. BBS'de 0.1 mL 10 mg mL-1 BSA uygulayın, 50 rpm'de döndürün ve RT'de 15 dakika inkübe edin.
  4. Çözeltiyi 20.187 × g ve 4 °C'de 30 dakika santrifüjleyin.
  5. Süpernatanı dikkatlice pipetleyin ve çökeltilmiş AuNPs-Ab'den ayırın.
  6. AuNPs-Ab'yi 500 μL BBS'de yeniden süspanse edin ve sonikasyon kullanarak dağıtın.
  7. Santrifüjlemeyi 20.187 × g ve 4 °C'de 30 dakika tekrarlayın.
    NOT: Dispersiyon ve santrifüj işlemlerini 3 kez tekrarlayın.
  8. Süspansiyona 50 μL konjugat tampon ekleyerek konjugat alana uygulamaya hazır hale getirin.

4. Mobil uygulama geliştirme

  1. Görüntü işleme ve makine öğrenimi geliştirme
    1. DEN-NS1-PAD'lerin 900'den fazla otomatik odaklamalı görüntüsünü toplayarak, farklı konsantrasyonlar, kamera markaları (12-13 megapiksel), dönüşler (90° ve 180°) ve aydınlatma ayarları gibi çeşitli koşulları yakalayarak denetimli bir görüntü modeli için bir veri kümesi toplayın. Her özel koşulda 30 görüntü hedefleyin.
    2. Denetimli öğrenme için toplanan görüntülerdeki test ve kontrol alanları olarak iki ilgi alanını belirleyerek ve açıklama ekleyerek temel gerçeği etiketleyin.
    3. Arka plan şeridini tanımlamak için bir algoritma tasarlayın. Test ve kontrol bölgeleri arasındaki merkez çizgisini bulun, orta noktasını hesaplayın ve aynı dönme yönünü korurken iki ana bölgenin ortalama boyutuyla orantılı bir kare bölge oluşturun.
    4. İlgilenilen bölgeleri belirlemek için bir görüntü segmentasyon modeli eğitmek için 4.1.1 ve 4.1.2 adımlarındaki veri kümesini ve temel doğruluk etiketlerini kullanarak bir görüntü segmentasyon modeli oluşturun.
  2. Uygulama algoritması
    1. Test, kontrol ve arka plan bölgelerini otomatik olarak bulmak için eğitilen görüntü segmentasyon modelini yeni görüntülere uygulayın.
    2. İlgilenilen üç bölgenin (test, kontrol ve arka plan) her biri için tek bir yoğunluk değeri elde etmek için temel görüntü işleme tekniklerini kullanın.
    3. Piksel değerlerine erişmek için görüntüyü bir 3B dizi temsiline (y, x kanalı) dönüştürün.
    4. RGB değerlerinin ortalamasını alarak görüntüyü gri tonlamaya dönüştürün ve (255-x) formülüyle ters çevirme uygulayın.
    5. Arka plan alanı değerini çıkararak test ve kontrol alanının değerlerini normalleştirin.
    6. NS1 konsantrasyonunu hesaplamak için önceden belirlenmiş kalibrasyon eğrisini kullanın.
    7. Normalleştirilmiş gri tonlama yoğunluklarından elde edilen 0,1103'lük bir kesme değerine göre sonuçları pozitif veya negatif olarak sınıflandırın37.

5. Kalibrasyon eğrisi ve hassasiyetler

  1. NS1 örneğini 0, 0.1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8 ve 1.0 μg mL-1 konsantrasyonlarında kalibrasyon için insan serumunda hazırlayın.
  2. Numune alanına her konsantrasyondan 50 μL damlatın ve ölçümleri üç kopya halinde gerçekleştirin.
  3. Numunelerin tamamen cihaza girmesine izin verin, bu da sonuçların elde edilmesi 20-30 dakika sürebilir.
  4. 5 dakikalık inkübasyondan sonra bir dijital kamera veya akıllı telefon kullanarak cihazın görüntülerini yakalayın.
  5. ImageJ ve özel bir mobil uygulama kullanarak test ve kontrol alanlarını analiz edin.
  6. Kalibrasyon eğrisini ImageJ ve mobil uygulamadan alınan verilere göre oluşturun.
  7. Aşağıdaki denklemleri (1-3) kullanarak boşluk sınırını (LOB), algılama sınırını (LOD) ve niceleme sınırını (LOQ) hesaplayın:
    LOB = Boş verinin ortalaması + 1:645* ð (boş verinin standart sapması) (1)
    LOD = LOB +1:645*ð (en düşük konsantrasyon verilerinin standart sapması) (2)
    LOQ = Boş verinin ortalaması + 10*ð (boş verinin standart sapması) (3)

6. Klinik örneklerle kağıt tabanlı bir İmmünoassay yapmak

  1. Hastaneye yatışlarının ilk gününde 30 hastadan 300 μL periferik kan toplayın ve iyi klinik uygulamaları takiben mor üst EDTA tüplerine işleyin.
  2. Kanı 2.884 × g ve 4 °C'de 20 dakika santrifüj edin.
  3. Sıvı bileşeni (plazma) bir pipet kullanarak temiz bir polipropilen tüpe aktarın.
  4. Plazmayı daha sonraki analizler için hemen -20 °C'de dondurucuda saklayın.
  5. Cihazın üstündeki numune alanına 20 μL plazma uygulayın. Ardından, 30 μL yıkama tamponu ekleyin (1x fosfat tamponlu salin içinde %0,05 v/v Tween 20).
  6. Numunenin tamamen cihaza girmesine izin verin, bu da sonuçların elde edilmesi 20-30 dakika sürebilir.
  7. Oda sıcaklığında 5 dakikalık inkübasyondan sonra bir dijital kamera veya akıllı telefon kullanarak cihazın görüntülerini yakalayın.
  8. ImageJ ve özel bir mobil uygulama kullanarak test ve kontrol alanlarını analiz edin.

7. Mobil uygulama ile miktar tayini

NOT: Kağıt bazlı immünolojik testin yoğunluğu mobil uygulamada analiz edilmiştir (Şekil 2).

  1. Geliştirilen mobil uygulamayı akıllı telefonda açın.
  2. Veri kaynağını seçmek veya karşıya yüklemek için Kamerayı kullan veya Galeriden Yükle'yi seçin. Bunu kamera çekimi yoluyla veya cihazın galerisinden bir görüntü seçerek yapın.
  3. Analitik bölümüne gidin ve ekrandaki Analiz Et düğmesine dokunun.
  4. Uygulamanın verileri analiz etmesini ve sonuçları görüntülemesini bekleyin.

Sonuçlar

Kağıt bazlı immünoassay cihazlarında tekrarlanabilir tahlil performansları sağlamak için bir üretim yönteminin seçilmesi çok önemlidir. Çalışmamızda, kağıt tabanlı bir immünolojik testi gösterme bağlamında çeşitli üretim süreçlerini ve malzemelerini araştırdık. Seçtiğimiz yöntem, kağıt bazlı mikroakışkan cihazlarda hidrofobik bariyerler oluşturmak için bir mum baskı sistemi kullanır. Bu yaklaşım, basitliği, hızı ve tutarlı sonuçları nedeniyle öne çıkıyor. Dikkat çe...

Tartışmalar

Akıllı telefon tabanlı bir okuyucu sistemi için önemli tasarım parametrelerinden biri, numunelerin tekrarlanabilir görüntüleme işlemesini sağlama yeteneğidir. Bu çalışmada, basitlik ve kolaylık sağlamak için, görüntüler üç farklı akıllı telefon markasından 12-13 MP kameralarla görüntüleme kutusu veya aksesuar kullanılmadan çekilmiştir. Kameranın çözünürlüğü, görüntü yakalama süresi, aydınlatma koşulları ve ortam gibi değişken görüntü yakalama koşulları, cihazdaki tes...

Açıklamalar

Yazarların ifşa edecek herhangi bir çıkar çatışması yoktur.

Teşekkürler

MHP, Universitas Islam Indonesia'nın (UII) burs araştırma fonunu minnetle kabul eder. Yazarlar, mobil uygulamanın geliştirilmesi boyunca değerli uzmanlığı ve yardımı ve el yazmasına katkıları için Bay Nutchanon Ninyawee'ye şükranlarını sunarlar. Ayrıca yazarlar, Tayland Bilim Araştırma ve İnovasyon (TSRI), Temel Araştırma Fonu: 2023 Mali Yılı (proje no. FRB660073/0164) King Mongkut Teknoloji Üniversitesi Thonburi'nin Akıllı Sağlık Programı kapsamında.

Malzemeler

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

Referanslar

  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).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

mm noloji ve EnfeksiyonSay 203Dang hummasNS1mikroak kan ka t tabanl analitik cihazak ll telefonuygulamakolorimetrik test

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır