Tutaj prezentujemy protokół opisujący rozwój i walidację cyfrowego testu ELISA z pojedynczą matrycą molekuł, który umożliwia ultraczułe wykrywanie wszystkich podtypów IFN-α w próbkach ludzkich.
Method Article
Tutaj prezentujemy protokół opisujący rozwój i walidację cyfrowego testu ELISA z pojedynczą matrycą molekuł, który umożliwia ultraczułe wykrywanie wszystkich podtypów IFN-α w próbkach ludzkich.
Głównym celem tego protokołu jest opisanie rozwoju i walidacji testu ELISA, cyfrowego testu immunosorbentowego (ELISA) z interferonem (IFN)-α pojedynczej cząsteczki. System ten umożliwia ilościowe oznaczanie ludzkiego białka IFN-α z niespotykaną dotąd czułością i bez reaktywności krzyżowej dla innych gatunków IFN.
Pierwszym kluczowym krokiem protokołu jest wybór pary przeciwciał, następnie koniugacja przeciwciała wychwytującego z kulkami paramagnetycznymi i biotynylacja przeciwciała wykrywającego. Po tym etapie można modyfikować różne parametry, takie jak konfiguracja testu, stężenie przeciwciał w detektorze i skład buforu, aż do osiągnięcia optymalnej czułości. Na koniec ocenia się swoistość i odtwarzalność metody, aby zapewnić pewność wyników. Tutaj opracowaliśmy test macierzy jednocząsteczkowej IFN-α z granicą wykrywalności 0,69 fg / ml przy użyciu autoprzeciwciał o wysokim powinowactwie wyizolowanych od pacjentów z mutacjami biallelicznymi w białku regulatora autoimmunologicznego (AIRE) powodującym autoimmunologiczny zespół poliendokrynopatii typu 1 / autoimmunologiczną poliendokrynopatię-kandydozę-dystrofię ektodermalną (APS1 / APECED). Co ważne, przeciwciała te umożliwiły wykrycie wszystkich 13 podtypów IFN-α.
Ta nowa metodologia pozwala po raz pierwszy na wykrywanie i kwantyfikację białka IFN-α w ludzkich próbkach biologicznych przy stężeniach attomolowych. Takie narzędzie będzie bardzo przydatne w monitorowaniu poziomu tej cytokiny w ludzkim zdrowiu i stanach chorobowych, w szczególności infekcji, autoimmunizacji i autozapaleniu.
IFN typu I to rodzina cytokin, które odgrywają kluczową rolę w organizowaniu przeciwwirusowych odpowiedzi immunologicznych. Po raz pierwszy zostały odkryte przez Isaacsa i Lindenmanna 60 lat temu1,2 i obecnie wiadomo, że ta niejednorodna rodzina polipeptydów obejmuje 14 różnych podklas (13 podtypów IFN-α i 1 IFN-β). IFN typu I są niezbędne do usuwania infekcji wirusowych, ale są również zaangażowane w patologię różnych stanów chorobowych człowieka, w tym zaburzeń autoimmunologicznych tocznia rumieniowatego układowego (SLE), młodzieńczego zapalenia skórno-mięśniowego (JDM) i interferonopatii typu I, w których konstytutywna sygnalizacja indukowana przez IFN typu I powoduje patologię3,4,5,6, 7.
Badanie poziomów białka IFN typu I w próbkach biologicznych było wyzwaniem od czasu jego początkowej identyfikacji jako "substancji zakłócającej"1,2. Obecnie test immunosorbentowy sprzężony z enzymem kanapkowym (ELISA) jest najczęściej stosowaną metodą wykrywania białka IFN-α. Pomimo tego, że są specyficzne, proste i szybkie, testy ELISA IFN typu I mają poważne ograniczenia, takie jak ograniczona czułość. Ponadto pomiar wszystkich podtypów IFN-α wymaga użycia wielu testów, z których każdy ma własną zdolność wykrywania i czułość. Chociaż istnieją komercyjne testy ELISA, które wykrywają różne podtypy IFN-α, ich czułość jest ograniczona (odpowiednio 1,95 pg/mL, 12,5 pg/ml i 12,5 pg/ml), co często jest niewystarczające do wykrycia białka IFN-α w próbkach biologicznych. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, opracowano kilka biologicznych testów zastępczych w celu ilościowego określenia IFN typu I poprzez pomiar indukowanej ekspresji genów lub aktywności funkcjonalnej8,9,10,11,12,13,14. Niemniej jednak testy te nie zapewniają bezpośredniego pomiaru białka IFN-α
.W tym badaniu, technologia cyfrowego testu ELISA z pojedynczą matrycą molekuł została wykorzystana do opracowania testu do wykrywania pojedynczych cząsteczek białka IFN-α. Cyfrowy test ELISA wykorzystuje tę samą podstawową chemię, co konwencjonalna funkcja ELISA, jednak reakcja zachodzi w tablicach składających się z 50 000 indywidualnych studzienek o rozmiarach 46 femtolitrów15,16. Pojedyncze cząsteczki białka są wychwytywane przez kulki paramagnetyczne pokryte przeciwciałem i znakowane biotynylowanym przeciwciałem detekcyjnym, a następnie wiązane jest koniugatem enzymu, streptawidyną-β-galaktozydazą (SBG). Następnie kulki są zawieszane za pomocą fluorogennego substratu enzymatycznego, rezorufin-β-D-galaktopyranozydu (RGP), w układach jednocząsteczkowych. Zmniejszając reakcję objętościową 2 miliardy razy17, osiąga się wysokie lokalne stężenie sygnału fluorescencyjnego i liczba pojedynczych cząsteczek staje się możliwa, ponieważ każda cząsteczka generuje sygnał, który można teraz wiarygodnie zmierzyć18. Zasadniczo macierze pojedynczych cząsteczek są zdolne do zliczania pojedynczych immunokompleksów i określania średniej liczby enzymów na kulkę (AEB). Liczenie mikrostudzienek, w których wykryty jest sygnał, pozwala na kwantyfikację/digitalizację cząsteczek białka, ponieważ istnieje bezpośrednia korelacja między stężeniem białka a stosunkiem między kulkami immunokompleksowymi a całkowitą liczbą kulek obecnych w komorach o rozmiarach femtolitrów.
Yeung et al. przeprowadzili obszerne badanie oceniające na różnych platformach, używając dziewięciu różnych technologii i czterech testów immunologicznych cytokin w celu porównania precyzji testu, czułości i korelacji danych na różnych platformach19. Jednym z kluczowych ustaleń badania było to, że macierze pojedynczych cząsteczek i test immunologiczny zliczający pojedyncze cząsteczki wykazały najwyższą czułość wykrywania cytokin w ludzkiej surowicy w zakresie stężeń sub-pg/mL. Cyfrowe testy cytokin ELISA z pojedynczą matrycą cząsteczek zostały wykorzystane do zbadania roli TNF-α i IL-6 w chorobie Leśniowskiego-Crohna20, IFN-α u pacjentów z interferonopatią i autoimmunologią 7 oraz różne zmodyfikowane potranslacyjnie formy chemokiny motywu C-X-C 10 (CXCL10) u przewlekłego zapalenia wątroby i zdrowych dawców otrzymujących sitagliptynę21,22. Inne zastosowania obejmują pomiar rodopsyny u pacjentów z retinopatią cukrzycową23; badanie patologii mózgu poprzez pomiary surowicy/osocza światła neurofilamentu24 i peptydu amyloid-β 1-4225, odpowiednio w kontekście stwardnienia rozsianego i choroby Alzheimera. Testy z matrycą jednocząsteczkową mogą być również wykorzystywane do lepszego wykrywania patogenów, takich jak charakterystyka rezerwuaru wirusa HIV26, a także do wykrywania DNA27 i mikro RNAs28. Główną zaletą technologii macierzy pojedynczych cząsteczek jest wysoka wszechstronność, ponieważ test przeciwko dowolnemu analitowi będącemu przedmiotem zainteresowania można opracować, jeśli dostępna jest określona para przeciwciał. Ponadto na rynku dostępne są zestawy testowe homebrew, co pozwala na opracowywanie nowych testów, których protokół jest szczegółowo opisany w zmodyfikowanej formie poniżej.
Tutaj przedstawiono szczegółowy opis etapów rozwoju i walidacji testu z pojedynczą matrycą molekuł, co skutkuje zwiększoną czułością wykrywania białek IFN-α. Przeciwciała do testów z matrycą jednocząsteczkową powinny być wysoce specyficzne, unikając reaktywności krzyżowej z pokrewnymi białkami (w razie potrzeby z uwzględnieniem swoistości gatunkowej). Idealnie powinny być wybrane przeciwciała oK D mniejszym niż 10-9 M; Wysokie powinowactwo zapewnia silne wiązanie, przy produkcji wyższego sygnału. Kinetyka wiązania przeciwciało-antygen jest również ważna, a szybkiewłączanie i powolnewyłączanie K będzie sprzyjać składaniu kompleksu antygen-przeciwciało. Rozpoczęcie od pary przeciwciał, która ma dobre wyniki w klasycznym teście ELISA, z granicą wykrywalności (LOD) 1 - 100 pg/mL, zwiększa szanse na uzyskanie wysoce czułego testu macierzy pojedynczej cząsteczki. Chang i jego koledzy przeprowadzili szczegółowe badania kinetyczne interakcji biomolekularnych zachodzących na każdym etapie, proponując zestaw równań do przewidywania czułości analitycznej18. Wykazali, że cyfrowy test ELISA z pojedynczą matrycą molekularną wydaje się być skuteczny w szerokim zakresie powinowactwa przeciwciał (KD~10−11 - 10−9 M), a także, że generowanie sygnału jest bardziej zależne od szybkości takich przeciwciał.
Aby wykorzystać przeciwciała o wysokim powinowactwie, wykorzystaliśmy przeciwciała wyizolowane od pacjentów z autoimmunologicznym zespołem poliendokrynopatii typu 1/autoimmunologicznej poliendokrynopatii-kandydozy-dystrofii ektodermalnej (APS1/APECED)29. Z powodów, które nie są jeszcze zrozumiałe, zdecydowana większość osób z niedoborem AIRE rozwija podstawowy zestaw przeciwciał o wysokiej awidności przeciwko wszystkim podtypom IFN-α29, a my wybraliśmy dwa klony przeciwciał anty-IFN-α o komplementarnym powinowactwie wiązania dla różnych podtypów IFN-α, jak oszacowano przez IC50 Wartości. Połączenie tych unikalnych przeciwciał o wysokim powinowactwie z technologią macierzy jednocząsteczkowych umożliwiło bezpośrednie oznaczanie ilościowe IFN-α w stężeniach attomolowych (fg/ml). Takie ultraczułe wykrywanie białka IFN-α przyczyni się do lepszego zrozumienia natury, regulacji i biologicznego wpływu odpowiedzi indukowanej przez IFN w różnych warunkach chorobowych.
1. Wybór przeciwciał
2. Koniugacja przeciwciała wychwytującego z kulkami paramagnetycznymi i testowanie różnych stężeń
UWAGA: Zawsze trzymaj na lodzie bufor koniugacyjny do koralików (BCB) i bufor do płukania koralików (BWB) podczas procesu koniugacji przeciwciał.
3. Wykrywanie Biotynylacji przeciwciał
4. Optymalizacja testu
UWAGA: Użycie oprogramowania do analizowania tablic pojedynczych cząsteczek w konfiguracji Homebrew30.
Analizator matryc pojedynczych cząsteczek jest sterowany przez oprogramowanie, które umożliwia przeprowadzanie standaryzacji testów, wykonywanie kwantyfikacji próbek, modyfikację parametrów zewnętrznych (stężenia, detektor, SBG, stężenia RGP; rozcieńczenia próbki...) i parametrów wewnętrznych (liczba kroków, czas inkubacji...) w celu osiągnięcia optymalnych warunków testu, a także może być używany do obliczania wyników (tło, LOD, ilości). Aby uzyskać informacje na temat konfiguracji analizatora matryc jednocząsteczkowych i obliczania objętości odczynników wymaganych dla każdej rundy optymalizacji, należy zapoznać się z instrukcjami producenta. Wykonaj pierwsze rundy optymalizacji przy użyciu konfiguracji 2-etapowej.

Rysunek 1: Wybór orientacji przeciwciała, wychwytywanie stężenia przeciwciał na kulkach i współczynnik biotynylacji. Przetestowano dwie możliwe różne konfiguracje, używając anty-IFN-α A jako przeciwciała wychwytującego i anty-IFN-α B jako przeciwciała wykrywającego (A) i odwrotnie (B). Jako antygen zastosowano IFNα-2c. Dla obu konfiguracji przetestowano również różne stężenia przeciwciał wychwytujących, a także stosunek biotyny do przeciwciała (B:A). Przerywana linia pokazuje LOD dla najlepszego stanu; anty-IFN-α A 0,3 mg/ml jako wychwyt i stosunek przeciwciał anty-IFN-α B biotyna do detektora wynosi 30 (LOD = 11,6 mg/ml odpowiadający wartości AEB 0,017265). Zastosowano konfigurację 2-etapową. Biotyna:przeciwciało (B:A). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 2: Porównanie konfiguracji w dwóch i 3 krokach. Konfiguracje 2- i 3-etapowe oceniano przy użyciu 0,3 mg/ml przeciwciała anty-IFN-α A jako wychwytu i przeciwciała anty-IFN-α B jako przeciwciała wykrywającego w stosunku 30 biotyna do przeciwciała. Jako antygen zastosowano IFNα-2c. W 3-etapowym ustawieniu warunków istnieją trzy różne etapy inkubacji, jeden z przeciwciałem wychwytującym, jeden z przeciwciałem wykrywającym i ostatni trzeci do znakowania enzymu SBG. Jednak w konfiguracji 2-etapowej przeciwciała wychwytujące i wykrywające są inkubowane jednocześnie z analitem będącym przedmiotem zainteresowania. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3: Optymalizacja stężenia detektora i SBG. Oceniono trzy różne stężenia biotynylowanego przeciwciała detektorowego (0,1, 0,3 i 0,6 μg/ml) wraz z trzema różnymi stężeniami SBG (50, 150 i 250 pM). Przerywana linia pokazuje LOD dla najlepszego stanu; przeciwciało detektora o stężeniu 0,3 mg/ml i SBG 150pM (LOD = 0,09 mg/ml odpowiadające wartości AEB 0,017184). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
5. Swoistość i odtwarzalność testu

Rysunek 4: Swoistość i czułość zoptymalizowanego testu macierzy pojedynczej cząsteczki IFNα. (A) Badano białka rekombinowane IFN-β, IFN-λ1, IFN-λ2, IFN-ω i IFN-γ wraz z (B) 16 podtypami IFN-α, w tym trzema typami IFN-α2 (IFN-α2a, IFN-α2b i IFN-α2c). Na podstawie Rodero i wsp. 2017. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 5: Odtwarzalność zoptymalizowanego testu pan-IFN-α z matrycą jednocząsteczkową. Wykonano trzy niezależne serie przy użyciu dwóch różnych partii koralików. W przypadku drugiej partii przeprowadzono dwa niezależne eksperymenty. Każdy pomiar został uzyskany w duplikatach. Linia przerywana reprezentuje granicę oznaczalności, zdefiniowaną przez średnią średnią ślepą próbę enzymu na kulkę + SD ze wszystkich przebiegów. Jako odniesienie wykorzystano IFN-α17, biorąc pod uwagę, że pochodna krzywa standardowa jest reprezentatywna dla wszystkich innych podtypów IFN-α, jak pokazano na rysunku Rysunek 4b. Wykres pokazuje wartość średnią i SD (słupki błędów). Linie przerywane pokazują poziom szczegółowości dla różnych przebiegów; Przebieg 1: 0,073 fg/ml AEB = 0,006238, Przebieg 2: 0,113 fg/ml AEB = 0,007119, Przebieg 3: 0,043 fg/ml AEB = 0,05518). Na podstawie Rodero i wsp. 2017. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
6. Test konkurencji białkowej

Rysunek 6: Test konkurencji białek. Eksperymenty konkursowe przeprowadzono na próbkach pobranych od pięciu różnych pacjentów z TRU. Próbki biologiczne odwirowywano w temperaturze 10 000 g przez 15 minut w temperaturze 4 °C. Rozcieńczono je w 1/3 rozcieńczalnikiem do detektora/próbki zawierającym NP40 w celu inaktywacji wirusa. Do całkowitej objętości 300 μl dodano 15 μl przeciwciała anty-IFN-α A (początkowe stężenie 1 mg/ml, stężenie końcowe 50 μg/ml) lub buforu. Inkubację prowadzono w temperaturze pokojowej przez 30 min. Grupa kontrolna jest pokazana w kolorze szarym, a próbki poddane działaniu przeciwciała anty-IFN-α A są pokazane w kolorze czarnym. Wykres przedstawia wartość średnią i SD (słupki błędów). Linia przerywana oznacza LOD (AEB = 0,024774, 0,8037 fg/ml). Na podstawie Rodero et al. 2017 Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
Podsumowując, opracowano test z pojedynczą matrycą cząsteczkową pan-IFN-α z granicą wykrywalności 0,69 fg/ml, przy użyciu konfiguracji 2-etapowej z kulkami wychwytującymi pokrytymi 0,3 mg/ml przeciwciała anty-IFN-α A i przeciwciała wykrywającego anty-IFN-α B biotynylowanego w stosunku biotyna do przeciwciała 30. Stężenia użyte do biotynylowanego wykrywania przeciwciał i SBG wynosiły odpowiednio 0,3 μg/ml i 150 pM. Ten wysoce specyficzny test jest w stanie wykryć wszystkie 13 podtypów IFN-α i nie reaguje krzyżowo z innymi typami IFN. W związku z tym, chociaż nie jest możliwe zidentyfikowanie i ilościowe określenie każdego poszczególnego gatunku IFN-α, wszystkie z nich mogą być wykryte i zmierzone razem, co daje całkowitą wartość stężenia IFN-α, która obejmuje 13 różnych podklas.
Aby zbadać potencjalną wartość diagnostyczną tego nowo opracowanego testu, zmierzono białko IFN-α w osoczu i surowicy od zdrowych osób i porównano je z próbkami pobranymi od pacjentów cierpiących na SLE i MZSM. Jak pokazano w Rysunek 7, wysoki poziom białka IFN-α wykryto w obu kohortach choroby w porównaniu ze zdrowymi osobami z grupy kontrolnej. Przerywana linia wskazuje LOD konwencjonalnego komercyjnie dostępnego testu ELISA, ilustrując, dlaczego to podejście nie wykryłoby białka IFN-α w tych grupach pacjentów, pomimo znanych powiązań tej cytokiny z tymi fenotypami. Co więcej, IFN-α można określić ilościowo na 5 logarytmach wielkości, co ilustruje szeroki zakres dynamiczny testu, z wykrywalnymi poziomami w zakresie od 1 do 10 fg/ml, co potwierdza bardzo czuły charakter testu.

Rycina 7: Kwantyfikacja białka IFN-α w osoczu i surowicy z kohort pacjentów. Rysunek ten został zmodyfikowany na podstawie Rodero i wsp. 2017. Osocze od zdrowych osób z grupy kontrolnej (n = 20) oraz pacjentów cierpiących na TRU (n = 72) i MZSD (n = 43) badano testem pan-IFNα z matrycą jednocząsteczkową. Analizę przeprowadzono za pomocą jednoczynnikowego testu ANOVA (Kruskala-Wallisa) oraz wielokrotnych testów porównawczych Dunna między grupami. Przedstawiono medianę. Linia przerywana wskazuje LOD referencyjnego ludzkiego testu ELISA anty-IFN-α (1,95 pg/ml = 1950 fg/ml). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.
| krok | Zagadnienia dotyczące | odniesienie |
| 1. Wybór pary przeciwciał | Celuj w różne epitopy | Tabela 2 |
| Wysokie powinowactwo | ||
| Szybkie Kwłączone / Wolne Kwyłączone | ||
| 2. Orientacja pary przeciwciał | Wybierz warunki z najniższą granicą wykrywalności | Rysunek 1 |
| 3. Wychwyć stężenie przeciwciał | ||
| 4. Biotyna: Stosunek przeciwciał detektora | ||
| 5. Konfiguracja 2 i 3-etapowa | Wybierz warunek o najwyższym stosunku sygnału do tła | Wykres 2 |
| 6. Stężenie przeciwciał w detektorze | Wybierz warunki z najniższą granicą wykrywalności | Rysunek 3 |
| 7. Stężenie SBG | ||
| 8. Specyfika | Ocena reaktywności krzyżowej | Rysunek 4 |
| 9. Wrażliwość | Ocena rozpoznawalności podtypów (w stosownych przypadkach) | |
| 10. Odtwarzalność | Ocena zmienności testu | Wykres 5 |
Tabela 1: Podsumowanie kroków do opracowania i optymalizacji testu z pojedynczą cząsteczką. Poniższa tabela podsumowuje różne etapy wymagane do opracowania i optymalizacji testu z matrycą pojedynczych cząsteczek, od początkowego wyboru pary przeciwciał do oceny odtwarzalności.
) pkt. pkt. szt. powiedział: TGL roku powiedział: TGL pkt. powiedział: pkt. powiedział: pkt. pkt. powiedział: pkt. szt. szt. pkt. TGL pkt. pkt. TGL pkt. pkt. zł| antygen | 8H1 (a) | 12H5 (B) | Sifalimumab | Rontalizumab |
| IFNα1 (Niezależna od standardu | Z dnia 28,3 | 51,3 | 460 | O godz. 22.63 |
| IFNα2 | 2563 | Rozdział 10.7 | Godzina 9.02 | Informacja o tym, że 2,15 |
| IFNα4 | Klasa 5.11 | Do godziny 2,99 | Godzina 35,35 | 325,3 |
| IFNα5 | Pozycja 2.01 | Rozdział 19,6 | Nr 93,29 | Wynik 2,49 |
| IFNα6 | 64,7 | 3,03 | Norma 4,97 | - |
| IFNα7 | 0,9 | 0,63 | 233,1 | - |
| IFNα8 | 302 | 0,83 | Okręg wyborczy 691 | Godzina 10,86 |
| IFNα10 | Godzina 2,54 | 0,71 | 43,2 | - |
| IFNα14 | 3224 | 2.1 | godz. 14.52 | 0,9 |
| IFNα16 | Rejon 1,83 | Dnia 32,99 | Klasa 59,18 | Godzina 28,65 |
| IFNα17 | Pytanie 2,21 | 0,77 | 890,9 | Godzina 23,86 |
| IFNα21 | Godzina 2,78 | Godzina 12.87 | Rok 1769 | 5,8 |
Tabela 2: Wybór przeciwciał Pan-alfa. IC50 (ng / ml) oznaczone za pomocą testu neutralizacji elementu odpowiedzi stymulowanej interferonem (ISRE) i lucyferazy. Tabela przedstawia wartości IC50 mAb stosowanych w teście jednocząsteczkowym dla wszystkich podtypów IFN-α. 10 000 komórek MSR HEK 293 wysiano na białych 96-dołkowych płytkach o półpowierzchni i odwrócono transfekcję 50 ng wstępnie zmieszanymi konstruktami reportera lucyferazy ISRE-Firefly i lucyferazy Renilla przy użyciu odczynników do transfekcji zgodnie z instrukcjami producenta. Konstrukt wyrażający lucyferazy służył jako wewnętrzna kontrola normalizacji. Komórki inkubowano przez noc w zredukowanym pożywce surowicy uzupełnionej 0,1 mM aminokwasów endogennych, 1 mM pirogronianu sodu, 0,5% płodowej surowicy bydlęcej w temperaturze 37 °C, 5% CO2 w wilgotnej atmosferze. Po całonocnej inkubacji komórki stymulowano przez 24 godziny pożywką zawierającą mieszaniny rekombinowanych ludzkich IFN-α z lub bez przeciwciał anty-IFN-α lub kontrolnych IgG, które były wstępnie inkubowane przez 1 godzinę w temperaturze 37 °C. Po 24 godzinach stymulacji wykonano testy podwójnej reporterowej lucyferazy zgodnie z instrukcjami producenta. « - » Nie określono. Sifalimumab jest w pełni ludzkim przeciwciałem monoklonalnym immunoglobuliny G1 κ, które wiąże się i neutralizuje większość podtypów IFN-α; Rontalizumab jest humanizowanym przeciwciałem monoklonalnym przeciwko IFN-α. Na podstawie Meyer i in. 2016 oraz Rodero i wsp. 2017 roku.
Tabela uzupełniająca 1: Wybór orientacji przeciwciał, wychwytywanie stężenia przeciwciał na kulkach i współczynnik biotynylacji. Przetestowano dwie możliwe różne konfiguracje, używając anty-IFN-α A jako przeciwciała wychwytującego i anty-IFN-α B jako przeciwciała wykrywającego (A) i odwrotnie (B). Jako antygen zastosowano IFNα-2c. Dla obu konfiguracji przetestowano również różne stężenia przeciwciał wychwytujących, a także stosunek biotyny do przeciwciała (B:A). Nasycenie (sob.). Pomarańczowy: wartości sekwencji naświetlania, które zostały użyte do obliczenia poziomu szczegółu; stężenia te uznano za ślepe, ponieważ wartości AEB pozostały stałe. LOD obliczono jako średnią ślepą próbę + 3SD. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Tabela uzupełniająca 2: Test konfiguracji 2 vs 3-etapowej. Konfiguracje 2- i 3-etapowe oceniano przy użyciu IFNα-2c jako antygenu. Wartości sekwencji naświetlania, a także współczynniki sygnału/tła (S/B) są wyświetlane dla obu warunków. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Tabela uzupełniająca 3: Optymalizacja stężenia detektora i SBG. Oceniono trzy różne stężenia biotynylowanego przeciwciała detektorowego (0,1, 0,3 i 0,6 μg/ml) wraz z trzema różnymi stężeniami SBG (50, 150 i 250 pM). Wartości sekwencji naświetlania są pokazane dla dziewięciu badanych warunków. Pomarańczowy: wartości sekwencji naświetlania, które zostały użyte do obliczenia poziomu szczegółu; stężenia te uznano za ślepe, ponieważ wartości AEB pozostały stałe. LOD obliczono jako średnią ślepą próbę + 3SD. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Tabela uzupełniająca 4: Specyficzność i czułość zoptymalizowanego testu macierzy pojedynczych cząsteczek IFNα. Średnie wartości enzymu na kulki pokazano, gdy testowano białka rekombinowane IFN-β, IFN-λ1, IFN-λ2, IFN-ω i IFN-γ (A) wraz z 16 podtypami IFN-α (B). « - » Nie określono. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Tabela uzupełniająca 5: Odtwarzalność zoptymalizowanego testu macierzy pojedynczych cząsteczek IFNα. Średnie wartości AEB dla wszystkich trzech niezależnych serii są pokazane do stężenia 10 000 fg/ml. « - » Nie określono. Nasycenie (sob.). Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Tabela uzupełniająca 6: Test konkurencji białek. Średnie wartości enzymu na kulki są pokazane dla wszystkich badanych warunków. Pomiary wykonano w dwóch egzemplarzach. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
W niniejszym artykule opisaliśmy rozwój i walidację wysoce powtarzalnego, ultraczułego cyfrowego testu ELISA z pojedynczą matrycą molekuł do bezpośredniego oznaczania ilościowego białka IFN-α w próbkach ludzkich (kroki podsumowane w tabeli 1). Jednym z najważniejszych etapów rozwoju testu jest wybór pary przeciwciał16, przy czym charakterystyka pod względem kinetyki i wiązania epitopów jest kluczem do udanego testu. Ważne jest, aby unikać stosowania sparowanych przeciwciał monoklonalnych, które są ukierunkowane na ten sam epitop lub powodują utrudnienie steryczne. Przeciwciała poliklonalne mogą być stosowane jako przeciwciała wykrywające w celu przezwyciężenia takich ograniczeń. Jeśli na którymkolwiek etapie pożądana czułość nie zostanie osiągnięta, należy rozważyć dalsze możliwości optymalizacji. Może to obejmować stosowanie alternatywnych par przeciwciał, zmiany parametrów, takich jak typ białka (np. BSA < kazeina), pH (6,0 - 8,5), siła jonowa, zdolność buforowa (np. stężenie NaCl i fosforanów), kulki nośnikowe i/lub obecność środków powierzchniowo czynnych. Szeroki zakres parametrów może być zoptymalizowany podczas opracowywania testu z matrycą pojedynczych cząsteczek. Jednak ogólnie rzecz biorąc, preferowane są warunki, które dają wysokie proporcje sygnału do tła i minimalne poziomy szczegółowości (zob. rys. 1, rys. 2 i rys. 3).
Jeśli chodzi o swoistość, test IFN-α nie wykazał reaktywności krzyżowej dla żadnych innych badanych IFN (β, γ, λ1, λ2, ω) (Figura 4a) i był w stanie wykryć wszystkie 13 podtypów IFN-α (Rysunek 4b). Jednak test wykazał mniejsze powinowactwo do podtypu IFN-α2 (Figura 4b i Tabela Uzupełniająca 4). Co ciekawe, zaobserwowano również różne czułości dla różnych klas IFN-α2 (a, b, c), co może wynikać z odmiennych procedur wytwarzania lub różnych sekwencji aminokwasów, ponieważ podtypy IFN-α2 uzyskano od różnych dostawców komercyjnych. Z tym jedynym wyjątkiem, wszystkie gatunki IFN-α dawały bardzo podobne odpowiedzi. Specyficzność testu została dodatkowo wykazana przez wstępne potraktowanie próbek klonem anty-IFN-α A, który zniósł sygnał (rysunek 6 i tabela uzupełniająca 6).
Jedną z głównych zalet tej technologii jest to, że każdy analit będący przedmiotem zainteresowania może być potencjalnie ukierunkowanyna 16. Ponadto można badać różne próbki biologiczne, takie jak surowica, osocze, płyn mózgowo-rdzeniowy, lizaty komórkowe, supernatanty hodowlane31 , a nawet oddech32. Zwykle przeprowadza się rozcieńczenie osocza w stosunku 1:3, aby uniknąć potencjalnego zatkania analizatora macierzy jednocząsteczkowej. Jednak analit będący przedmiotem zainteresowania może być obecny w bardzo niskich stężeniach w odpowiedniej próbce biologicznej i mogą być wymagane wyższe stężenia próbki (w zależności od czułości testu)33. Chociaż istnieje potencjał multipleksowania przy zachowaniu dobrej czułości34, jest to trudniejszy proces, a testy do pomiaru więcej niż 6 białek w tych samych eksperymentach nie zostały jeszcze opracowane35.
Zdolność do wykrywania i ilościowego oznaczania cytokin i innych biologicznie istotnych białek w tak niskich stężeniach otwiera zupełnie nowy zakres zastosowań33,36. Powszechnie wiadomo, że wiele białek wywiera swoje działanie nawet przy bardzo niskich stężeniach, które do tej pory znajdowały się poniżej granicy wykrywalności najlepszych testów ELISA37. Podczas gdy inne technologie testów immunologicznych oferują przewagę nad konwencjonalnym testem ELISA19, wykazaliśmy tutaj, że cyfrowy test ELISA z pojedynczą matrycą molekuł jest powtarzalną i solidną platformą do ultraczułego wykrywania cytokin o niskim stężeniu w próbkach ludzkich. W związku z tym technologia ta oferuje ogromny potencjał w zakresie odkrywania biomarkerów i lepszego zarządzania pacjentami w szerokim zakresie chorób.
Autorzy nie mają nic do ujawnienia.
DD i YJC potwierdzają wsparcie ze strony ANR (Projekt IFNX, no. CE17001002) oraz ImmunoQure AG za dostarczanie przeciwciał monoklonalnych. Dziękujemy Brigitte Bader-Meunier, Nathalii Bellon, Christine Bodemer, Alexowi Belotowi, Isabelle Melki i Pierre'owi Quartierowi za dostarczenie próbek klinicznych. YJC przyjmuje do wiadomości Europejską Radę ds. Badań Naukowych (GA 309449: Fellowship to YJC) oraz dotację państwową zarządzaną przez Narodową Agencję Badawczą (Francja) w ramach programu "Investments for the Future" o numerze referencyjnym ANR-10-IAHU-01.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| Przeciwciało anty-IFN-&alpha A (klon 8H1) | ImmunoQure AG | NA | Niedostępne w handlu |
| Przeciwciało anty-IFN-&alfa B (klon 12H5) | ImmunoQure AG | NA | Niedostępne na rynku |
| Przeciwciało anty-IFN-&alfa Klon EBI-1 | eBioscience | BMS216C | |
| Przeciwciało anty-IFN-&alfa BMS216BK klon | eBioscience | BMS216BK | Nie zestaw ELISA, ale masowy abs |
| IFN i alfa; 2c | eBioscience | BMS305 | OK |
| IFN α I (17) | PBL | 11150-1 | |
| IFN α 2a | PBL | 11100-1 | |
| IFN α 2a | PeproTech | Nie jest już dostępny | |
| IFN i alfa; 2b | PBL | 11105-1 | |
| IFN α 1 | PBL | 11175-1 | |
| IFN α 4a (M1) | PBL | 11177-1 | |
| IFN α 4b (a4) | PBL | 11180-1 | |
| IFN α B2 (a8) | PBL | 11115-1 | |
| IFN α C (a10) | PBL | 11120-1 | |
| IFN α D (a1) | PBL | 11125-1 | |
| IFN α G (a5) | PBL | 11135-1 | |
| IFN α F (a21) | PBL | 11130-1 | |
| IFN α H2 (a14) | PBL | 11145-1 | |
| IFN α J1 (a7) | PBL | 11160-1 | |
| IFN α K (a6) | PBL | 11165-1 | |
| IFN α WA (a16) | PBL | 11190-1 | |
| IFN λ 1 | PeproTech | 300-02L | |
| IFN i lambda; 2 | PeproTech | 300-02K | |
| IFN i omega; | PeproTech | 300-02J | |
| IFN & beta; | PeproTech | 300-02BC | |
| IFN γ | PeproTech | 300-02 | |
| Anty-IFN-&alfa; ELISA | PBL | 41115.1 | |
| 96-dołkowe płytki | Corning | 3904 | |
| ISRE-Reporter | Qiagen | CCS-008L | |
| Fu-GENE HD Odczynnik do transfekcji | Promega | E2311 | |
| Opti-MEM Zredukowana surowica Mediuem | ThermoFischer Scientific | 31985062 | |
| Test reporterowy z podwójną lucyferazy | Promega | E1910 | |
| Nonidet P40 Substitute | Sigma-Aldrich | 74385 | |
| Spektrofotometr NanoDrop 1000 | Thermo Scientific | Nie jest już dostępny | |
| Probówki mikocentryczne Amicon - filtry 0,5 ml | Merck Millipore | UFC505096 | |
| Bead Conjugation Buffer | Quanterix | 102040 | Nie można zamówić osobno |
| Niekodowany Koraliki paramagnetyczne | Quanterix | 101360 | |
| Bufor do płukania koralików | Quanterix | 102040 | Nie można zamówić osobno |
| EDC | Fisher Scientific | 11844071 | |
| Bufor blokujący koraliki | Quanterix | 102040 | Nie można zamówić osobno |
| Bufor rozcieńczalnika kulek | Quanterix | 101362 | |
| Detektor i próbka Diluent | Quanterix | 101359 | |
| Bufor reakcyjny biotynylacji | Quanterix | 102040 | Nie można zamówić osobno |
| NHS-PEG4-Biotin | Fisher Scientific | 11891195 | |
| Wirówka diH2O | |||
| do probówek do mikrowirówek 1,7 ml (wirówka Heraens Fresco 21) | Thermo Scientific | 75002478 | |
| Standardowy laboratoryjny mieszalnik wirowy (MS2 Minishaker) | Pipety IKA | MS2 | |
| (10, 20, 200 i 1000 μ l) | Wskazówki Thermo Scientific | ||
| (10, 20, 200 i 1000 μ l) | Probówki do | ||
| 1,7 ml | Eppendorf | ||
| Separator magnetyczny, który mieści probówki do mikrowirówek o pojemności 1,7 ml (Life Technologies DynaMag-2) | ThermoFisher Scientific | 12321D | |
| Mini wirówka stołowa (Galaxy MinisStar) | VWR | 521-2844 | |
| Mieszarka/wytrząsarka (Eppendorf Thermomixer Comfort) | Eppendorf | ||
| Single Molecule Array: odczynniki | |||
| SBG, etykiety z kodami kreskowymi z kulkami i detektorami | |||
| 15 ml | Quanterix | 102411 | |
| Płytki 96-dołkowe do próbek Simoa | Quanterix | 101457 | |
| Krążki Simoa | Quanterix | ||
| Simoa 2.0 końcówki przewodzące | Kuwety Quanterix | 101726 | |
| Simoa | Quanterix | 100803 | |
| Odczynnik Simoa SBG | Quanterix | 102295 | |
| Odczynnik Simoa RGP | Quanterix | 101736 | |
| Simoa System Buffer 1 | Quanterix | 100486 | |
| Simoa System Buffer 2 | Quanterix | 100487 | |
| Olej uszczelniający | Quanterix | 100206 | |
| ddH2O | |||
| Analizator Simoa HD-1 | Quanterix | 100032 | |
| Technologies | |||
| Tablica jednocząsteczkowa (Simoa) | Quanterix | ||
| Zliczanie pojedynczych cząsteczek Systemy testów immunologicznych Erenna | Singluex |
Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article
Request Permission