MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1021/acssensors.9b00697

Медицинская библиотека · ACS sensors · 2019

Diagnosis of Tamiflu-Resistant Influenza Virus in Human Nasal Fluid and Saliva Using Surface-Enhanced Raman Scattering.

Eom Gayoung, Hwang Ahreum, Kim Hongki, Yang Siyeong, Lee Do Kyung, Song Sinae, Ha Kab, Jeong Jinyoung, Jung Juyeon, Lim Eun-Kyung, Kang Taejoon

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Influenza viruses cause respiratory infection, spread through respiratory secretions, and are shed into the nasal secretion and saliva specimens. Therefore, nasal fluid and saliva are effective clinical samples for the diagnosis of influenza virus-infected patients. Although several methods have been developed to detect various types of influenza viruses, approaches for detecting mutant influenza viruses in clinical samples are rarely reported. Herein, we report for the first time a surface-enhanced Raman scattering (SERS)-based sensing platform for oseltamivir-resistant pandemic H1N1 (pH1N1) virus detection in human nasal fluid and saliva. By combining SERS-active urchin Au nanoparticles and oseltamivir hexylthiol, an excellent receptor for the pH1N1/H275Y mutant virus, we detected the pH1N1/H275Y virus specifically and sensitively in human saliva and nasal fluid samples. Considering that the current influenza virus infection testing methods do not provide information on the antiviral drug resistance of the virus, the proposed SERS-based diagnostic test for the oseltamivir-resistant virus will inform clinical decisions about the treatment of influenza virus infections, avoiding the unnecessary prescription of ineffective drugs and greatly improving therapy.

Для цитирования: Eom Gayoung, Hwang Ahreum, Kim Hongki, Yang Siyeong, Lee Do Kyung, Song Sinae, Ha Kab, Jeong Jinyoung, Jung Juyeon, Lim Eun-Kyung, Kang Taejoon. Diagnosis of Tamiflu-Resistant Influenza Virus in Human Nasal Fluid and Saliva Using Surface-Enhanced Raman Scattering.. ACS sensors. 2019. DOI: 10.1021/acssensors.9b00697.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.