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Microenvironment-optimized GelMA microneedles for interstitial fluid extraction and real-time glucose detection

葡萄糖氧化酶 材料科学 辣根过氧化物酶 明胶 生物医学工程 背景(考古学) 琼脂糖 间质液 分析物 色谱法 纳米技术 化学 生物传感器 生物化学 内科学 医学 古生物学 生物
作者
Shixian Lin,Yuehan Ouyang,Lin Wei,Xingwu Zhou,Mingsan Miao,E Cheng,Yong Jiang,Zixiang Meng,Jin Mu,Sen Zhang,Shiqing Li,Xiangying Lv,Shile Chen,Yong Guo,Jiayi Zhang,Kunpeng Cai,Zi-Shan Lin,Fafu Yang,Jixiang Zhu
出处
期刊:Surfaces and Interfaces [Elsevier]
卷期号:: 103847-103847
标识
DOI:10.1016/j.surfin.2024.103847
摘要

Microneedle (MN) patches has shown great potential for interstitial fluid (ISF) sampling and subsequent analytes detection, providing an alternative pathway for clinical diagnosis based on blood tests. However, MNs based detection is generally based on separate downstream assays, which cannot provide the detection in real-time. Specifically in the context of glucose monitoring, it is desirable to know the glucose level rapidly so as to guide the subsequent treatment in patients. Here, we designed a double layer MNs patch with the crosslinked gelatin methacryloyl (GelMA) tips loaded with glucose oxidase (GOx), whereas the substrate loaded with horseradish peroxidase (HRP), and 3,3′,5,5′-tetramethylbenzidine (TMB). The MNs tips allows for the ISF sampling and detect the glucose in situ via an enzymatic cascade reaction. We used 3D printing technology for MNs molding, which facilitate the customizable MNs design and optimization. Furthermore, we improved the detection sensitivity and accuracy by optimizing the microenvironment of the GelMA and the concentration of each enzymes. The performance of this MNs patch is validated in extracting and detecting glucose using an agarose gel based skin model. The results showed that within the glucose concentration range of 1.7-21 mmol/L, the MNs patch could accurately measure the unknown glucose concentration through the color values of red, green, and blue (RGB) obtained from scanned images. The all-in-one MNs patch with colorimetric functionality is easy to use and does not require specialized personnel or large-scale equipment support, making it highly promising for clinical translation and providing real -time blood glucose monitoring for patients.
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