High Throughput Digital Droplet ELISA for Ultrasensitive Multiplexed Diagnostics

用于超灵敏多重诊断的高通量数字液滴 ELISA

基本信息

  • 批准号:
    9889673
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 21.33万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2020-03-04 至 2023-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Abstract: Digital assays — in which ultra-sensitive molecular measurements are made by performing millions of parallel experiments in picoliter droplets — have generated much recent enthusiasm due to their single molecule resolution of RNA, DNA, and proteins, and their robustness to reaction conditions. These assays have enormous untapped potential for point of care disease diagnostics, but are currently mainly confined to laboratory settings due to the cumbersome instrumentation necessary to generate, control, and measure tens of millions of independent droplets. To overcome this challenge, we propose a hybrid microelectronic / microfluidic chip to `unlock' droplet-based assays for clinical use. Our microdroplet megascale detector (µMD) can generate and detect the fluorescence of millions of droplets per second (1000× faster than existing digital approaches), while achieving a 1000x greater sensitivity than conventional ELISA, using only a conventional cell phone camera. The key innovation of our approach is borrowed from the telecommunications industry, wherein we modulate the excitation light with a pseudorandom sequence that enables individual droplets to be resolved that would otherwise overlap due to the limited frame rate of digital cameras. To demonstrate the power of our approach, we focus our attention on the diagnosis of pancreatic cancer.
抽象的: 数字测定 - 通过执行超敏感的分子测量 在Picoliter液滴中进行了数百万平行的实验 - 产生了许多最近的热情 由于它们的RNA,DNA和蛋白质分子分辨率及其鲁棒性 反应条件。这些测定具有巨大的未开发的护理疾病潜力 诊断,但目前主要仅限于实验室环境 生成,控制和测量数千万独立的仪器 飞沫。为了克服这一挑战,我们提出了一个混合微电子 /微流体芯片 “解锁”基于临床用途的基于液滴的测定法。我们的微圆头大型巨型探测器(µMD)可以 生成和检测每秒数百万滴的荧光(比1000倍 现有的数字方法),同时获得比传统的敏感性高1000倍 ELISA,仅使用常规手机摄像头。我们方法的关键创新是 从电信行业借来的 伪随机序列可以解决单个液滴的解决 由于数码相机的帧速率有限,重叠。展示我们的力量 方法,我们将注意力集中在诊断癌上。

项目成果

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    $ 21.33万
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