Un appareil portable basé sur la détection thermique plasmonique pour la détection et la quantification d'analyses à flux latéral

Introduction

La détection précoce et le diagnostic rapide sont importants pour le dépistage et le traitement des maladies. La plupart des tests médicaux prennent du temps et nécessitent une préparation compliquée d'échantillons cliniques, de gros instruments et des professionnels de laboratoire bien formés [1]. Ces exigences ont considérablement entravé le traitement médical dans les zones à ressources limitées. Les tests au point de service (POCT) utilisent un équipement simple et minimisent le temps nécessaire pour obtenir des résultats cliniquement pertinents, permettant aux cliniciens et aux patients de prendre des décisions rapidement. Le POCT présente des avantages évidents, tels qu'un temps de détection court, un traitement rapide des échantillons, une instrumentation simple et de faibles exigences de fonctionnement [2, 3]. Ainsi, l'émergence du POCT peut aider au diagnostic précoce et rapide des maladies, en particulier dans les zones à ressources limitées, améliorant ainsi les conditions médicales. Cependant, une faible sensibilité analytique, des procédures opératoires compliquées et des coûts d'équipement élevés entravent généralement l'application de cette technique. Par conséquent, des travaux supplémentaires sont nécessaires de toute urgence pour trouver des applications POCT avec la plupart des caractéristiques idéales, tout en minimisant les inconvénients.

Pour résoudre certains de ces problèmes, le test de flux latéral (LFA) est un très bon candidat comme outil de test dans POCT. Le LFA est un biocapteur papier sur bande au point de service utilisé pour identifier les analytes cibles dans un échantillon donné [4, 5]. LFA est réalisée dans une bande à base de papier (Schéma 1b), qui est composée d'un tampon d'échantillon, d'un tampon de conjugué, d'un tampon d'absorption et d'une membrane de nitrocellulose où la détection a lieu. Parmi les avantages du LFA, il convient de mentionner sa rapidité et son dosage en une seule étape, sa rentabilité, sa facilité d'utilisation, son petit volume d'échantillon et sa longue durée de conservation dans différentes conditions environnementales [6, 7]. L'analyse LFA conventionnelle fournit des résultats « oui ou non » en inspectant les changements de couleur sur la ligne de test à l'œil nu, la méthode de détection la plus populaire pour ce type de tests. Ainsi, ce type d'approche a tendance à souffrir d'un manque de précision et de jugement subjectif [8]. Néanmoins, comme il est facile d'intégrer le LFA avec des appareils électroniques, une approche de détection réalisable consiste à développer des lecteurs de bandelettes afin d'obtenir des résultats quantitatifs précis. Des dispositifs à couplage de charge (CCD) ou des capteurs à semi-conducteur à oxyde métallique complémentaire (CMOS) sont généralement utilisés pour capturer des images dans des lecteurs de bande. Un logiciel de traitement d'images est souvent adopté pour obtenir des résultats quantitatifs. Dans ces lecteurs optiques, les informations optiques obtenues à partir de la réflexion, de la transmission ou de la diffusion de la lumière provenant d'une source externe sont enregistrées pour permettre la quantification [9,10,11,12]. Dans les lecteurs colorimétriques, l'intensité de la couleur, telle que la valeur de gris ou les coordonnées RVB, est collectée à partir des lignes de test et de contrôle pour analyser les bandelettes LFA [13,14,15,16,17]. Un inconvénient de cette approche est que le colorant peut perdre sa couleur au fil du temps par des dommages photo, des moyens mécaniques ou d'autres processus de dégradation, ce qui entraîne une répétabilité et une précision médiocres. Dans les systèmes qui recourent à des lecteurs à fluorescence [18, 19], les fluorophores organiques sont exposés à une longueur d'onde d'excitation spécifique qui induit l'émission du fluorophore présent dans les bandes à une longueur d'onde plus longue. Cette lumière émise est ensuite collectée pour obtenir une détection quantitative. Le problème qu'on ne peut ignorer est que les fluorophores organiques habituellement utilisés dans ces applications souffrent de photoblanchiment et de dégradation chimique, qui provoquent une atténuation du signal dans le temps, nécessitant une manipulation et un stockage particuliers [7].

Concept de détection thermique plasmonique. un Le modèle d'appareil portable et les principaux composants (en haut) avec deux modes de détection différents (en bas). b LFA sous le réglage de détection thermique

Récemment, la détection thermique est progressivement appliquée à la détection LFA. La détection thermique consiste en l'utilisation d'un transducteur thermique dans lequel la chaleur générée est augmentée en présence de l'analyte, permettant de détecter ce signal thermique par ledit transducteur. Polo et al. [20] ont exploré le concept de détection induite par le chauffage plasmonique par la détection de l'antigène carcinoembryonnaire (ACE) biomarqueur du cancer à l'aide d'une source de lumière proche infrarouge (NIR) pour induire la génération de chaleur en utilisant les propriétés plasmoniques de nanoparticules d'or anisotropes. Qin et al. [21] ont proposé une méthode utilisant le contraste thermique pour quantifier la LFA en utilisant un laser vert comme source lumineuse, qui a montré une amélioration de 32 fois de la sensibilité analytique. En 2016, un lecteur de contraste thermique similaire [22] a été développé par Wang qui a amélioré la sensibilité analytique d'un facteur 8 dans la quantification LFA. La source lumineuse qui est utilisée pour induire la génération de chaleur par le transducteur peut être réglée sur des longueurs d'onde spécifiques pour l'empêcher d'être affectée par la présence d'autres molécules qui n'absorbent pas à ces longueurs d'onde, assurant la spécificité de détection. L'utilisation de sources lumineuses situées dans la région NIR du spectre électromagnétique permet d'éviter l'absorption de la lumière par la majorité des molécules d'origine biologique, en particulier le sang [23]. Ces avantages montrent que la détection thermique plasmonique avec source de lumière NIR est une méthode de détection LFA prometteuse. Cependant, dans les recherches précédentes, aucun dispositif POCT n'a été développé en utilisant des bandes LFA avec une source de lumière NIR.

Ici, nous avons développé un dispositif portable basé sur la détection thermique plasmonique (Schéma 1a) qui améliore la sensibilité analytique en LFA sans modification supplémentaire des bandes. Le signal a été amplifié en mettant la résonance plasmon en jeu lors de l'irradiation laser NIR. La longueur d'onde du laser dans le prototype se situe dans le pic de résonance plasmonique de surface localisée (LSPR) des nanoparticules (qui agissent comme des transducteurs lumière-chaleur dans notre environnement), générant ainsi de la chaleur dans la ligne de test. Ensuite, la génération de chaleur est détectée par un capteur thermique situé dans l'appareil qui mesure la chaleur générée soit par émission infrarouge (rayonnement) soit par conduction thermique. La quantité de chaleur générée est proportionnelle au nombre de nanoparticules dans la ligne de test et à la puissance d'irradiation [24]. Aucune opération supplémentaire n'est nécessaire.

Le transfert thermique a trois formes principales :la conduction, la convection et le rayonnement. Afin d'étudier les performances de détection de différentes formes de transfert thermique, nous avons testé le mode de conduction (contact) et le mode de rayonnement (sans contact) par deux types de capteurs (Schéma 1a et Fichier additionnel 1 :Figure S1). L'ensemble du prototype est compact et utilise une technologie de système embarqué et des composants montés en surface. Les principaux facteurs qui influencent la capacité de détection ont été étudiés pour optimiser les conditions de fonctionnement. Pour vérifier la capacité de détection de l'appareil portable, les bandes LFA directement chargées de nanoparticules sur la membrane ont été quantifiées et comparées à la détection visuelle conventionnelle. Comme notre méthode de détection est dépendante de la température, l'effet de la température ambiante sur la détection du signal thermique a également été étudié et une courbe d'étalonnage a été obtenue pour le mode de conduction. Enfin, les biomarqueurs de la gonadotrophine chorionique humaine (HCG) ont été quantifiés en tant que modèle pour vérifier les capacités de détection de la détection thermique.

Matériaux et méthodes

Matériaux et réactifs

Une solution saline tamponnée au phosphate (PBS) a été achetée auprès de Lonza®. Le chlorhydrate de N-(3-diméthylaminopropyl)-N-éthylcarbodiimide (EDC) et le polyéthylène glycol hétérobifonctionnel (HS-PEG-COOH, PM =5000 g/mol (5 kDa)) ont été achetés auprès de SIGMA®. Tween 20, Triton X100, albumine de sérum bovin (BSA), tréhalose, poly-vinyl-pyrrolidone (PVP), N -hydroxysulfosuccinimide (S-NHS), hydroxyde de sodium, chlorure de sodium, hydrate de chlorure d'or (III) et hormone HCG ont été achetés auprès d'Aladdin®. Le saccharose, le tétraborate de sodium décahydraté, l'acide borique, l'iodure de potassium et le thiosulfate de sodium pentahydraté ont été achetés auprès de Sinopharm Chemical Reagent Co., Ltd. Le borohydrure de sodium a été acheté auprès de Shanghai Lingfeng Chemical Reagent Co., Ltd. Anti-αHCG, anti-βHCG et anti -Les anticorps secondaires de souris, la membrane de nitrocellulose (NC-a110), le tampon d'échantillon (fibre de verre BX108), le tampon de conjugaison (fibre de verre BX101) et les surfaces en chlorure de polyvinyle (PVC) ont été achetés auprès de JieyYiBiotech™. L'acide 4-morpholineéthanesulfonique (MES) a été acheté auprès de Shanghai Majorbio. L'éthanol pur a été acheté auprès de Changshu Yangyuan Chemical Co., Ltd.

Synthèse de nanoparticules (Gold Nanoprisms, AuNPrs)

Les nanoparticules utilisées dans cette étude ont été obtenues en utilisant une variante de notre protocole précédemment rapporté [25] qui a ensuite été amélioré [26]. Brièvement, un volume de 220 mL de 0,5 mM Na₂ S₂ O₃ a été complété par 20 μL de 0,1 M KI. Ensuite, 110 mL de la solution susmentionnée ont été progressivement ajoutés à une solution contenant 2 mM de HAuCl₄ au cours de 30 s et incubé à température ambiante jusqu'à un temps total de 4 min, moment où la solution a été complétée avec 110 mL du Na₂ restant S₂ O₃ Solution +KI pendant 30 s et incubée pendant 4  min supplémentaires. Enfin, 100 mL de Na₂ S₂ O₃ sans KI a été ajouté à la solution résultante et incubée pendant 60  min à température ambiante pour obtenir les nanoparticules en forme de prisme finales. Toutes les étapes d'incubation précédemment décrites ont été réalisées sans agitation. Après la synthèse, les nanoparticules ont été stabilisées avec du PEG (PEGylation). La quantité de PEG ajoutée aux nanoparticules a été préparée dans un rapport de 1:2 (NPs à PEG) du poids total d'or utilisé dans la synthèse. Le PEG a été dilué dans 1 mL d'eau Milli-Q et un volume déterminé de NaBH₄ a ensuite été ajouté pour atteindre un rapport molaire de 1:1 de PEG à NaBH₄ . Le volume entier du PEG en NaBH₄ la solution a été complètement ajoutée aux AuNPrs et ajustée à pH 12 avec NaOH 2 M sous mélange doux. Enfin, la solution a été soniquée pendant 60 min à 60 °C, puis centrifugée pendant 15 min à 4 400 G à température ambiante pour séparer les AuNPrs du PEG en excès et des matériaux n'ayant pas réagi. Les pastilles ont été remises en suspension dans de l'eau Milli-Q et centrifugées trois fois pendant 9 min à 4400 G à température ambiante. Ces échantillons finaux ont été dilués au quart de leur volume d'origine pour leur permettre de décanter à température ambiante pendant plusieurs semaines. Après ce temps, la couche supérieure de la solution (contenant une fraction majeure de sous-produits d'or nanométriques plus petits et plus légers) pourrait être retirée des AuNPrs qui sédimentent au fond. La concentration des nanoparticules a été obtenue en mesurant leur absorbance (DO) à 400 nm par spectroscopie UV-Vis et en appliquant un facteur de conversion (ε) de 11,3 mL mg ⁻¹ cm ⁻¹ . Cette valeur a été obtenue expérimentalement en corrélant la concentration en or obtenue par ICP avec la DO à 400 nm par UV-Vis des produits finaux de la synthèse.

Conjugaison de nanoparticules avec un anticorps anti-HCG

Brièvement, 3 mL d'une solution contenant 0,5 mg/mL de nanoparticules PEGylées ont été lavés trois fois avec du tampon MES 0,1 M pH 5,5 par centrifugation pendant 9 min à 6000 rpm dans une microcentrifugeuse mini-spin à température ambiante. Les nanoparticules lavées finales ont été remises en suspension dans 1 mL de volume final du même tampon (tampon MES 0,1 M pH 5,5), et 4 mg d'EDC et de S-NHS ont été ajoutés à la solution. Les échantillons ont ensuite été incubés pendant 20 min sous mélange doux, centrifugés pendant 9 min à 6000 min par minute et lavés avec du tampon MES. Ensuite, 20 μL de stock d'anticorps (200 μg) ont été ajoutés à l'échantillon et incubés 3 h à 37 °C suivi d'une seconde incubation pendant une nuit à 4 °C (pas d'agitation). Le lendemain, les nanoparticules conjuguées ont été centrifugées (9 min à 6000 rpm) et lavées deux fois avec du tampon borate 5 mM pH 9. Ensuite, 25 mg de BSA ont été ajoutés à la solution. Après 1 h d'incubation à température ambiante sous agitation douce, l'échantillon a été lavé (9 min à 6000 tr/min) avec un tampon borate additionné de Tween 20 (5 mM pH   9) et finalement stocké à 4 °C jusqu'à une utilisation ultérieure pendant pas plus de 4 –5 jours.

Après la préparation des nanoparticules, l'assemblage des bandelettes de test a été réalisé (décrit dans ESI).

Chargement de nanoparticules sur la membrane des bandes

Afin de charger les nanoparticules sur la membrane des barrettes, la concentration du stock d'origine de nanoparticules PEGylées (sans anticorps) a été acquise et une série de dilutions ont été réalisées dans de l'eau Milli-Q, aboutissant à une gamme de concentrations de 0 (eau pure Milli-Q sans nanoparticules) jusqu'à 10 DO/mL pour la concentration maximale, ce qui correspond à 0.9 mg/mL selon le facteur de conversion précédemment caractérisé par ICP-AES. Par souci de simplicité et d'extrapolation, les valeurs de DO ont été préférées à la concentration pondérale. Ainsi, 2 μL de chacune des dilutions précitées ont été ajoutés à la micropipette directement sur la membrane de nitrocellulose des bandelettes et laissés sécher à température ambiante pendant ~ 2 h. Les bandelettes séchées ont été conservées à température ambiante avant les tests d'irradiation.

Pour la détection de l'antigène HCG dans les bandelettes, une série de dilutions de l'analyte (HCG) a été réalisée en PBS. Chaque bande a été analysée en chargeant 5 L d'AuNPr conjugué avec un anticorps anti-HCG dans le tampon de conjugué et 50  μL de la dilution requise contenant de l'HCG. Les bandelettes ont été séchées de la même manière que pour le test précédent.

Développement de l'appareil portable

L'appareil portable (Fig. 1a et Fichier supplémentaire 1 :Figure S1) a été assemblé à l'aide de la technologie du système embarqué et de composants montés en surface, car ils sont de petite taille et économiques. La composition du prototype est illustrée à la figure 1b. La carte mère (Fichier supplémentaire 1 :Figure S1) est le module central de l'appareil, dont la fonction est de traiter les données et de contrôler le reste des composants. Ce module est principalement composé du MCU STM32F407, qui dispose d'une grande mémoire et d'un fonctionnement à faible consommation d'énergie. Un circuit de conversion de tension a été conçu sur la carte mère pour fournir une alimentation en tension correcte pour chaque module de l'appareil.

Détails de l'appareil portable. un Appareil portable basé sur la détection thermique plasmonique. b Diagramme de composition matérielle ① carte mère, ② module laser et de détection et ③ interface utilisateur. c Cartouche pour bandelettes

Cinq interfaces ont été appliquées sur la carte mère pour la connexion avec d'autres modules. Le capteur de température était connecté à la carte mère via une interface IIC pour recevoir les signaux de température transmis par le capteur. Pour une mesure précise de la température, nous avons choisi des capteurs de température avec une sortie numérique. Le capteur pour le mode conduction était un capteur à semi-conducteur (ADT7420, Analog Devices) avec une résolution de température de 16 bits (0,0078 °C) et une faible consommation d'énergie (700 W). En mode rayonnement, nous avons utilisé un thermomètre infrarouge (MLX90614, Melexis) avec une résolution de température de 17 bits et une consommation électrique de 3,9 µmW. L'interface entre le module de contrôle laser et la carte mère consistait en un circuit de contrôle de relais pour assurer une gestion précise de la diode laser tout en protégeant la carte mère des courants élevés. Le module laser se composait de trois composants :(1) le composant de contrôle laser (Fichier supplémentaire 1 :Figure S1), (2) une diode laser (Thorlabs, M9-A64-0200) qui fournissait une source lumineuse avec une longueur d'onde de 1064 nm et une puissance de sortie optique maximale de 200  mW, et (3) une lentille asphérique (Thorlabs, 354330-C) montée dans le module laser pour faire converger la lumière émise par la diode laser dans une zone de 1   mm × 2,5  mm. Ces composants ont permis d'éclairer avec précision la ligne de test sur la bandelette. Un écran tactile LCD (TaoJinChi Corporation TJC4827K043_01RN, 480 × 272 pixels) a été utilisé pour fournir une interface utilisateur graphique. L'interface 4 de la carte a été laissée pour le téléchargement et le débogage du programme. Une interface USB a été assemblée dans l'appareil, qui a servi de port de charge pour la batterie et de port de communication entre l'appareil et un ordinateur externe en option. Le prototype était alimenté par une batterie au lithium de 10 000 mAh. Les programmes du MCU ont été compilés par le logiciel IAR (version 7.502.10505). L'interface utilisateur graphique a été conçue à l'aide du logiciel USART HMI.

Conception de l'étui prototype et de la cartouche de bandelettes réactives

Afin de garantir que l'appareil est convivial et portable, une coque imprimée en 3D et une cartouche ont été conçues, améliorant la capacité anti-interférence et la stabilité de l'appareil. De la résine de couleur blanche a été utilisée comme matériau à la fois pour le boîtier et la cartouche. Le logiciel Solidworks 2018 a été utilisé pour la conception.

Un boîtier cuboïde (Fichier supplémentaire 1 :Figure S2a) et une plaque de fond rectangulaire (Fichier supplémentaire 1 :Figure S2b) ont été conçus pour le dispositif en fonction de la forme des composants internes. Le boîtier cuboïde offrait une position de montage fixe pour l'écran LCD et le module de commande à diode laser. Une fente rectangulaire sur le côté du boîtier a été utilisée pour insérer la cartouche de bandelettes réactives. La plaque inférieure était équipée d'une batterie et d'une base de montage pour carte mère, ce qui permettait de fixer les composants sur la plaque inférieure sans bouger. Toutes les pièces de détection ont été fixées dans la plaque inférieure. Un cadre de support pour le capteur et la cartouche de bande a été installé dans la plaque inférieure, les mettant en contact étroit. Une piste mobile de réglage fin a été fournie pour la diode laser et la lentille permettant de fixer et d'ajuster la distance. La taille de l'ensemble du boîtier était de 133 mm × 108 mm × 73 mm.

Une cartouche spéciale (Fig. 1c, 15 mm × 4 mm × 70 mm) a été conçue pour la protection des bandelettes réactives. La cartouche avait trois fenêtres, une pour le chargement de l'échantillon et deux autres pour la visualisation de la ligne de test et de la ligne de contrôle, respectivement. La fenêtre de la ligne de test a été conçue légèrement plus petite que la largeur de la bandelette de test pour garantir que le laser ne puisse pas traverser la bandelette de test et affecter la détection du capteur. Une encoche de support a été conçue à l'arrière de la cartouche permettant au capteur conducteur de toucher complètement l'arrière des bandes dans la position de la ligne de test tout en garantissant que le capteur de rayonnement pourrait détecter correctement la température.

Algorithme pour la détection thermique et le calcul des paramètres

Étant donné que le laser a illuminé les nanoparticules, de la chaleur a été générée dans la ligne de test, ce qui a provoqué des changements de température détectables. Cette génération de chaleur (Q , W/m ³ ) dépend de la concentration de nanoparticules (C , OD/mL), la zone d'éclairage (A , m ² ), et l'intensité laser (I , W/m ² ) [22], selon la formule suivante :

Le signal thermique (température) a été collecté lorsque le laser a illuminé les bandes. Comme la zone d'éclairage et l'intensité du laser étaient maintenues constantes, le signal thermique change avec la quantité de nanoparticules se liant sur la ligne de test. Pour quantifier la production de chaleur, deux méthodes ont été comparées. La première utilisait les changements de température (Fichier supplémentaire 1 :Figure S3) pour quantifier le signal thermique. La variation de température (∆T ) a été calculé pour la détermination :

où T _fin est la température finale (maximum) atteinte à la fin de l'irradiation et T ₀ est la température ambiante initiale enregistrée par le capteur avant le début de l'irradiation. Une autre méthode a utilisé le calcul quantitatif de l'aire sous la courbe (AUC, Fichier complémentaire 1 :Figure S3). Cette méthode divise la courbe en trapèzes selon une fréquence d'échantillonnage de 10 Hz suivi du calcul de l'addition de tous les trapèzes. Le signal thermique a été obtenu en divisant la zone par le temps de détection (t _dét ):

Lors de l'application des deux méthodes dans la détection, l'analyse de l'AUC a donné une meilleure répétabilité de la quantification (Fichier supplémentaire 1 :Figure S4). Par conséquent, l'analyse AUC a été sélectionnée pour son utilisation dans la quantification finale de la chaleur.

Pour évaluer les performances des différentes méthodes de détection, nous avons évalué le LOD de la quantification. Dans chaque expérience, nous avons mesuré une concentration pour quatre échantillons (quatre bandelettes, n =4). Compte tenu de l'écart type (σ₀ ) du groupe blanc et la sensibilité (S ) qui est la pente de la courbe standard en gamme linéaire, nous avons évalué le LOD comme ci-dessous :

Procédure de test

L'ensemble de la procédure de dosage comprenait trois étapes principales :(1) la collecte des données, (2) la détection et l'acquisition des résultats, et (3) l'affichage et le stockage des résultats. Tout d'abord, la bandelette réactive a été chargée dans la cartouche et insérée dans l'appareil. La mesure a été effectuée simplement en appuyant sur le bouton de détection et en tapant les informations du patient (en option, un code anonyme peut être saisi à la place). Les informations ont été transmises à l'unité de microcontrôleur (MCU) et stockées. Ensuite, MCU a activé le capteur de température et la diode laser pour commencer le test. Pendant ce temps, les données de température reçues par le MCU ont été envoyées à l'écran LCD pour un affichage et un tracé en temps réel. Après la détection, le MCU a calculé la valeur AUC et représenté le résultat à l'écran.

Résultats et discussion

Caractérisation des nanoparticules

Les spectres UV-Vis des nanoprims conjugués sont montrés sur la figure 2a, indiquant que le pic maximum est à 1130  nm. L'absorbance de l'AuNPr à la longueur d'onde du laser (1064 nm) est de 92% pour cent de l'absorbance maximale à 1130 nm. Des images SEM et MET (Fig. 2b, c) ont été collectées pour visualiser la morphologie des nanoparticules, confirmant une majorité de formes triangulaires.

Caractérisation des nanoprims d'or. un Spectres UV-Vis des nanoparticules. Images représentatives des nanoparticules non conjuguées visualisées par b SEM et c TEMP

Optimisation des conditions de mesure dans l'appareil

En détection thermique, le temps de détection et la distance entre la diode laser et la ligne de test sont les principaux facteurs qui influencent la réponse du signal [27, 28]. Les deux facteurs ont été étudiés pour optimiser les conditions de mesure. Pour l'optimisation du temps d'irradiation, nous avons irradié les bandes pendant 10 min et enregistré les changements de température par les deux capteurs respectivement. Comme on peut le voir sur la figure 3a, la température a continué d'augmenter en 10 min, mais l'augmentation de la température a commencé à atteindre un plateau après 120  s. Ce résultat correspond à des recherches antérieures dans lesquelles une tendance similaire a été observée dans les changements de signal thermique avec le temps [28]. Compte tenu des exigences de POCT et de consommation d'énergie, le temps de détection de l'appareil a été réglé sur 120  s.

Optimisation de la détection thermique. un Changements de température en 10 min d'irradiation. b Signal thermique à différentes distances d'irradiation

L'optimisation de la distance a ensuite été effectuée. La figure 3b a montré que le signal thermique diminuait avec l'augmentation de la distance entre la diode laser et la ligne de test. La raison peut être que la puissance laser atteignant la ligne de test a été atténuée à mesure que la distance augmente la zone irradiée efficace. Afin d'obtenir la réponse maximale du signal, la distance a été réglée sur 7 mm.

L'effet de la température ambiante sur la détection thermique

Étant donné que la détection thermique est étroitement liée à la température, il était nécessaire de rechercher comment la température ambiante influence la détection thermique. La température ambiante était comprise entre 27,5 et 40 °C en utilisant un incubateur. Un total de 4 échantillons a été mesuré à chaque point de température avec un intervalle de 2,5°C. La température ambiante par rapport aux courbes de signal thermique a été mesurée pour le blanc et les bandelettes de 1 DO/mL respectivement par les deux méthodes de détection thermique. Les paramètres de la courbe d'ajustement de la température ambiante sont présentés dans le tableau 1. La figure 4a montre qu'en mode conduction, les pentes des courbes étaient généralement cohérentes pour différentes concentrations, indiquant que les changements de température ambiante avaient le même effet sur différentes concentrations. En conséquence, la courbe d'effet ambiant peut être utilisée pour calibrer les résultats quantitatifs. En mode rayonnement, les pentes des courbes (Fig. 4b) correspondant aux deux concentrations étaient cohérentes entre elles, mais les deux courbes montraient une tendance à la baisse. Les résultats suggèrent que le mode de conduction est plus fiable lors de la mesure d'échantillons dans des conditions avec une variabilité de température élevée.

Effet de la température ambiante. un Le signal thermique change avec la température ambiante en mode conduction. b Le signal thermique change avec la température ambiante en mode rayonnement

Quantification des nanoparticules

Détection de détection thermique

Pour obtenir les courbes de quantification standard, les deux méthodes de détection thermique (Fichier supplémentaire 1 :Figure S5) ont été utilisées respectivement pour détecter des bandelettes de test contenant des nanoparticules dans la plage de 0 à 10 DO/mL. Ces bandelettes (Fichier supplémentaire 1 :Figure S6a) contenant différentes concentrations de nanoparticules ont été détectées par l'appareil portable mentionné (voir la section « Matériaux et méthodes »). Le réglage des deux capteurs dans l'appareil est présenté dans le fichier supplémentaire 1 :Figure S5a et S5b. Quatre échantillons ont été testés pour chaque concentration à une température ambiante de 27,5°C. L'appareil a appliqué la méthode AUC pour calculer le signal thermique sur la ligne de test. Par conséquent, la quantification du signal thermique était proportionnelle à la quantité de nanoparticules sur la ligne de test. Les courbes de quantification (Fig. 5a) ont été générées par régression linéaire des données obtenues à partir du signal thermique par rapport à la concentration des nanoparticules et sont représentées par les formules du tableau 2.

Quantification de nanoparticule. un Courbes de quantification standard selon trois méthodes. b Résultats quantitatifs en faible concentration avec des courbes linéaires

Le tableau 2 montre que la sensibilité du mode rayonnement était 15 fois plus élevée que celle du mode conduction. Les LOD des modes de conduction et de rayonnement étaient respectivement de 0,053 OD/mL et 0,023 OD/mL. En détection thermique, le mode de rayonnement a amélioré la limite de détection (LOD) de 2 fois par rapport au mode de conduction. La stabilité des bandelettes LFA a également été testée, comme illustré dans le fichier supplémentaire 1 :Figure S7. Le mode de détection thermique par conduction nécessite le transfert de chaleur entre deux solides. Lorsque la température de la ligne de test augmente rapidement, il faut du temps (temps de relaxation) pour que le capteur atteigne la même température que la ligne de test. En conséquence, la température du capteur était inférieure à la température réelle dans la ligne de test à la fin de la détection. En revanche, le mode rayonnement ne nécessitait pas de transfert de chaleur vers le capteur, car le capteur détectait directement l'onde IR irradiée par la ligne de test pour obtenir sa température actuelle. Dans le mode de détection par conduction, une partie de la chaleur était dissipée en raison de la présence de bons conducteurs thermiques qui fonctionnaient comme un dissipateur thermique, tandis que dans la détection par rayonnement, seuls l'air et la bande elle-même intervenaient dans la dissipation thermique. Ces raisons peuvent expliquer que la sensibilité de la méthode par conduction est inférieure à celle de la méthode par rayonnement.

Lors du test de bandelettes avec une concentration de 10 OD/mL, nous avons constaté qu'il y avait une marque de brûlure en utilisant le mode de détection de rayonnement (sans contact). One possible reason for this phenomenon is that in the non-contact measurement, the low thermal conductivity of the air allows the heat to be retained in the test line and dissipate less efficiently, increasing the effective local temperature and eventually causing the combustion of the membrane.

In the contact mode of detection, however, the sensor with a large thermal conductivity acted as medium and heatsink. In this way, heat was conducted to the sensor so that no combustion occurred in the test line.

Comparison Between Thermal Sensing and Visual Detection

Due to its popularity for portable devices and wide use, we compared the thermal sensing with visual detection for its detection ability. For visual detection, the pictures of the strip were taken by a conventional microscope digital camera. The test strips were mounted in the cartridge to ensure the positional consistency of the image analysis in a similar fashion than with the thermal sensing. Software Image J was used to analyze the grey value in the test line for different concentrations of nanoparticles. A standard curve (Fig. 5a) of the visual detection method was plotted based on the results of this analysis. The linear range between the grey value and the concentration of nanoparticles was 0.2–10 OD/mL (R ² was 0.770 for the range of 0–0.2 OD/mL, so they were thus discarded from further analysis). The detection limit was 0.268 OD/mL. The results indicated that thermal sensing could reduce LOD by 5- to 12-fold compared to visual detection. In Qin’s research, they found that the LOD for visual analysis was 100-fold higher than thermal contrast [21]. Since they employed a high laser power and an infrared camera, they gained greater difference in LOD. One reasonable explanation for the LOD improvement is that thermal sensing is able to measure the nanoparticles on top and beneath the membrane surface. Another advantage of thermal sensing is that it has a higher stability than visual detection. Thermal sensing generates heat by the nanoparticles on the entire test line. Visual detection relies only on the color reaction of the nanoparticles on the surface of the test line. Even if the analyte concentrations of two test strips are the same, the distribution of the nanoparticles on the T-line in the tangent plane is different; thus, the visual inspection will result in a difference in the detection results while the thermal sensing is more stable and reproducible. On the contrary, the sensitivity of the visual detection was 2-fold higher than thermal sensing. Visual detection is a direct method for quantifying nanoparticles, while thermal sensing is an indirect measurement of the concentration of the nanoparticles by measuring the temperature changes, which may partially explain the lack of sensitivity. Figure 5b demonstrates that the linear range of detection for thermal sensing can be as low as 0 OD/mL, with the R ² of 0.972 (conduction) and 0.987 (radiation), suggesting that thermal sensing has a better potential for its applications in early detection in POCT than color quantification, since the target analytes are in lower concentrations.

Quantitative Detection of HCG

Finally, the biomarker HCG was quantified using our system in order to validate the thermal sensing. Both conduction and radiation modes were applied to quantify the HCG. The optical power was turned down to 150 mW, preventing the strips from burning. Strips (Additional file 1:Figure S6b) with four different concentrations were tested. Figure 6a and b show that the thermal signals were linear to the concentration of HCG from 35 to 700 mUI/mL. When the concentration was extended to the range of 35–7000 mUI/mL, the linearity was between the logarithm of the concentration and the thermal signal as in Fig. 6c, d. In conduction mode, the LOD was 64.2 mIU/mL which is in a similar range than the visual detection. However, the ideal LOD of the radiation mode was 2.8 mIU/mL. The data matched with the quantification of nanoparticles. Compared with other devices that applied photothermal effect (LOD =5.5 mIU/mL) [27], our device in radiation mode reduced the LOD by nearly 2-fold. Those results proved that thermal sensing is an effective way in LFA detection and quantification.

The standard curves of HCG. un A linear curve between the logarithm of the HCG concentration and the thermal signal in radiation mode. b A linear curve between the logarithm of the HCG concentration and the thermal signal conduction mode. c The quantification results of HCG in radiation mode. d The quantification results of HCG in conduction mode

Conclusions

A plasmonic thermal sensing method for LFA detection was established. A portable device based on this method was developed by applying different temperature sensors (conduction and radiation modes). The study of the influence of the ambient temperature demonstrated that it has a negative impact on the thermal sensing and conduction mode was less affected than radiation mode. In radiation mode, the impact was more significant at high concentrations. Both modes were also tested to compare the quantification ability. When compared with the traditional visual detection, the thermal sensing methods showed a 5- to 12-fold improvement in LOD for nanoparticle quantification. The radiation mode showed a better performance than conduction mode in both sensitivity and LOD. In the validation of thermal sensing, LFA strips for the detection of HCG were tested and the results demonstrated that the radiation mode was much more sensitive than the conduction mode. In this way, we proved that thermal sensing is a feasible and effective way for early detection in LFA platforms.

In conclusion, plasmonic thermal sensing can truly improve the analytical sensitivity and shows a promising future in LFA detection for early diagnostic applications. The portable device described herein provided two sensing approaches to satisfy different requirements.

Disponibilité des données et des matériaux

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de la présente étude sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande raisonnable.

Abréviations

AUC:

Area under the curve

AuNPrs:

Gold nanoprisms

BSA :

Sérum albumine bovine

CCD :

Appareil à couplage de charge

CMOS:

Complementary metal oxide semiconductor

HCG:

Human chorionic gonadotropin

LFA :

Lateral flow assay

LOD:

Limit of detection

LSPR :

Résonance plasmonique de surface localisée

MCU:

Microcontroller unit

MES:

4-Morpholineethanesulfonic acid

NIR :

Proche infrarouge

PBS :

Solution saline tamponnée au phosphate

POCT :

Tests au point de service

PVC:

Polyvinyl chloride

PVP :

Poly-vinyl-pyrrolidone

S-NHS:

N -Hydroxysulfosuccinimide