Воскресенье, Июль 23, 2017

Автоматическая оценка основанных на клетках тестов иммунной флуоресценции

Иммунофлюоресценция (ИФ) представляет собой иммуногистологический метод окрашивания клеток и срезов тканей. Данное основанное на флюоресценции окрашивание служит определению антител. Для определения обусловленных патологиями аутоантител (ААТ) используется, в первую очередь, непрямая иммунофлюоресценция (НИФ).

Сыворотка крови пациента пипетируется на систему биологического тестирования, содержащую антигены к определяемым аутоантителам (предметное стекло с фиксированными клетками или тканями). Для обнаружения используется конъюгат со вторым, флюоресцентно-маркированным антителом. Происходит связывание с аутоантителом, что вызывает характерный рисунок флуоресценции.

Источник света, излучающий свет определенной длины волны, вызывает сигнал флуоресценции вторичного антитела, что проверяет связывание аутоантитела с целевой структурой.

Диагностирование ревматических заболеваний показывает преобладание клеток трех типов:

  1. Клеточная линия HEp-2 для подтверждения антиядерных антител (ANA)
  2. Гемофлагеллят Crithidia luciliae для определения ААТ к дсДНК, в частности, при диагностировании системной красной волчанки (SLE)
  3. Человеческие гранулоциты для подтверждения ААТ к нейтрофильным цитоплазматическим антигенам (ANCA) как индикатор васкулитов.

В случае тест иммунофлуоресценции речь идет о многопараметровом исследовании, простом в использовании, с низкими затратами на материал. Тем не менее, у данного метода есть несколько недостатков, например:

  • Ручная обработка предметных стекол в темном помещении
  • Отсутствие нормирования обработки
  • Недостаточная воспроизводимость.

Система AKLIDES® устраняет данные недостатки посредством автоматического создания и обработки изображений, а также посредством полной автоматической обработки теста флюоресценции. Впервые возможно автоматическое архивирование рисунков иммунофлюоресценции посредством отчетов о результатах и управление всем результатами измерений во внутреннем банке данных возможно.

Литература

Autoimmun Rev. 2009 Sep;9(1):17-22. Epub 2009 Feb 24.

Проблема автоматизированного скрининга и дифференцировки неорганоспецифических аутоиммунных антител на клетках HEp-2.

Хейманн Р (Hiemann R), Бюттнер Т (Büttner T), Крейгер Т (Krieger T), Роггенбук Д (Roggenbuck D), Сак Ю (Sack U), Конрад К (Conrad K).

Факультет биологии, химии и технологии процесса, Университет прикладных наук Лаузица, Зенфтенберг, Германия.

Резюме

Анализ аутоиммунных антител (ААТ) посредством непрямой иммунофлуоресценции (НИФ) остается отличительной чертой диагностирования аутоиммунных заболеваний, несмотря на внедрение мультиплексных методик. Неорганоспецифические ААТ определяются в рамках рутинной диагностики при помощи НИФ на клетках HEp-2. Тем не менее, результаты НИФ могут варьироваться по причине объективных (например, фиксация клеток) и субъективных факторов (например, компетентность исследователя). Следовательно, меж- и внутрилабораторная дисперсия является относительно высокой. Стандартизация испытания на ААТ при помощи НИФ остается критической проблемой в пределах одной и между лабораториями и может быть улучшена посредством внедрения автоматизированных систем интерпретации. Будет приведен обзор существующих методик интерпретации, принимая во внимание собственные данные первой полностью автоматизированной считывающей системы AKLIDES. Новая система обеспечивает полностью автоматизированное считывание изображений НИФ и включает программно-реализованные алгоритмы для математического описания картины НИФ ААТ. Она может использоваться для скрининга и предварительной классификации неорганоспецифических ААТ в рамках рутинной диагностики системных аутоиммунных заболеваний и аутоиммунных заболеваний печени. Более того, эта система прокладывает путь для экономической обработки данных клеточных НИФ анализов и может способствовать снижению межлабораторной дисперсии анализов на ААТ. Более утонченные алгоритмы распознавания образов и новейшие системы калибровки улучшат стандартизированную количественную интерпретацию изображений НИФ.