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《DNA检测能够判断抗体的有效性》

  • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： huangcui
  • 发布时间：2019-01-18

  • 使用基于DNA的精确纳米结构设计 - 瑞典卡罗林斯卡医学院的科学家能够证明密集的抗原之间最准确的距离，以便获得免疫系统中结合能力最强的抗体。该研究发表在《Nature Nanotechnology》杂志上，这一研究对抗癌疫苗和免疫疗法的发展具有重要意义。

    抗体或免疫球蛋白可能是身体抵抗感染的最重要部分，可以非常有效地结合抗原。抗体具有Y形结构，其中每个“臂”可以结合抗原。以这种方式，每个抗体分子通常可以结合两个抗原分子。

    在目前的研究中，研究人员检查了抗原的密切程度和相隔多远，而不会显着影响抗体同时结合两种分子的能力。

    “我们第一次能够精确测量抗原之间的距离，从而最大程度地同时结合不同抗体的两个臂。大约16纳米的距离提供最强的结合，”该研究还表明，免疫球蛋白M（IgM）是第一种参与感染的抗体，它具有明显更大的范围，即结合两种抗原的能力，比以前认为的要好。 IgM还具有比感染后期产生的IgG抗体显着更大的范围。

    “我们研究抗体的结构和功能之间的关系。当我们设计下一代疫苗和抗体来定制治疗严重疾病时，这种洞察力非常重要。我们一直在寻找可以帮助我们获得详细信息的新方法了解不同抗体如何与抗原结合”。

  • 原文来源：https://www.sciencedaily.com/releases/2019/01/190114113519.htm
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相关报告

  • 《核酸检测和抗体检测作用不容忽视》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2022-03-23
    • 尽管已经做过多次“核酸大筛”，但是很多人还是分不清楚核酸检测、抗体检测、抗原检测的区别。 　　核酸检测是新冠肺炎患者确诊的金标准之一。这是因为核酸检测的物质是病毒的核酸。所有生物都含有核酸，核酸包括脱氧核糖核酸（DNA）和核糖核酸（RNA），新冠病毒是一种仅含有RNA的病毒，病毒中特异性RNA序列是区分该病毒与其他病原体的标志物。如果能在患者样本中检测到新冠病毒的特异性核酸序列，就表明该患者可能被新冠病毒感染。 　　目前核酸检测主要采用荧光聚合酶链式反应（PCR）法，是针对新冠病毒的特异性核酸序列进行检测，可检出感染早期较低载量的新冠病毒，灵敏性和特异性高，但核酸检测所需条件较高，需要采集样本后，送到专门实验室进行PCR扩增。“因为有了扩增的环节，所以核酸检测的灵敏性会更高，但获得结果需要的时间更长，而且需要受过专业培训的人员操作完成。”天津大学药学院教授张雁强调。 　　疫情暴发初期，除了进行核酸检测，有些人还要进行抗体检测。抗体检测针对的是新冠病毒感染人体后刺激机体免疫反应产生的抗体，用于间接证明新冠病毒的感染，操作简便，速度快，但存在窗口期。 　　人体内的抗体可以分为5类，其中IgG与IgM是重要的保护性抗体，IgM是机体抗感染免疫的“先头部队”，而IgG是机体抗感染的“主力军”，因此IgG和IgM经常被用作感染诊断的重要血清学指标。 　　“抗体检测在疫情早期，多用于流调溯源，判断人群中是否存在感染或是协助临床判断。”张雁说，现在几乎不进行抗体检测，原因非常简单，截至3月17日，我国新冠病毒疫苗全程接种率已经达到87.85%，接种完疫苗就会在体内产生新冠病毒抗体，此时再检测抗体没有任何意义。 　　相比之下，抗原检测受既往感染情况影响很小。但接种新冠病毒疫苗后，紧接着接受新冠病毒的抗原检测，可能会出现假阳性，因此一般不建议居民在接种疫苗的24小时内开展抗原检测。
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  • 《AI赋能血检设备，“慧眼”判读抗体强度——苏州医工所提出不完全抗体分级检测新方法》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心—领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2022-10-18
    • 输血是临床上治疗急性失血、贫血和凝血障碍的主要手段，挽救了无数患者的生命。但输血不相容会导致多种输血不良反应，增加溶血性疾病（如新生儿溶血病、自身免疫性溶血病、药物免疫性溶血病）和肾功能衰竭的风险，严重者会导致死亡。不完全抗体是引发溶血性输血反应的主要因素，为有效避免输血不良反应，输血前应借助抗人球蛋白试验方法对患者进行不完全抗体反应强度的检测。如图1所示，不完全抗体检测反应强度分为五级，强度越大，输血不相容的程度越高，如果输入血液与患者自身血液不相容的程度越高，输血不良反应越严重。 　　目前在临床上广泛应用的是微柱凝胶抗人球蛋白试验，但存在易出现假阳性结果、试剂原材料价格高等问题。针对上述问题，中国科学院苏州医工所血液免疫学中心团队提出了水性胶抗人球蛋白试验方法（Transfusion and Apheresis Science, DOI: 10.1016/j.transci.2015.06.003），并进行了不完全抗体检测智能化设备研发。但由于该试验设备的反应装置遮挡试验人员视线，使其无法直接观测结果，而打开反应装置直接进行观测又易造成血样污染。同时人工判读主观性强、准确率低（平均准确率为88.5%）、效率低。因此，提升不完全抗体检测反应强度的分级效率，客观精准地进行智能化检测分级，实现临床检测判读的规范化和标准化，将有助于建立检测不完全抗体反应强度量化分级体系，推动不完全抗体检测智能化判读设备的研发。 　中国科学院苏州医工所高欣团队协助血液免疫学研究中心团队为自行研制的不完全抗体智能化判读设备提出了一种不完全抗体反应强度分级检测新方法（CBAM-CNN Ensemble Model）。如图2所示，借助集成深度学习方法，基于多种深度卷积神经网络架构，利用端到端的并行混合处理模式构建了不完全抗体反应强度自动分级模型，同时运用毫秒级决策融合计算方法，自动输出反应强度级别。实验结果表明，集成深度卷积网络具有优秀的检测能力，其准确率高达99.8%，与三名实验人员组成的专家团队（从业时间介于2-5年）的结果比对，所提方法具有明显优势（准确率提升11.3%），检测判读速度提高了约60倍（0.094秒/张 vs. 5.528秒/张）。该项研究发表在国际医学与生物工程联合会官方期刊Medical & Biological Engineering & Computing上。 　　论文链接：https://doi.org/10.1007/s11517-022-02523-1， DOI: 10.1007/s11517-022-02523-1 　上述方法在训练卷积神经网络的过程中，需要预先对小样本集进行数据增强操作。但增强样本无法完全实现图像的语义不变性，导致临床应用受限。为此，团队继续深入研究，提出一种神经网络和机器学习相结合的分类方法（CNN-ML Ensemble Model）。如图3所示，利用套索回归算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO）过滤冗余非线性特征，在高维空间中对小样本数据进行高效分析，克服样本量不足的问题，实现精确拟合不完全抗体的数据分布。实验结果表明，使用原始集训练的卷积神经-机器学习集成模型分级准确率达到99.2%，接近增强训练的集成深度卷积网络模型精度。同时在人机交互实验中，实验人员在该模型辅助下准确率提升了17.9%，增加了智能模型辅助诊断的可信度。目前该研究已发表在欧洲工程与医学学会官方期刊Technology and Health Care上。 　　论文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35599515/， DOI: 10.3233/THC-213621 以上研究的价值在于探索并验证了人工智能方法在不完全抗体检测上的潜在价值，可精准高效地实现不完全抗体反应强度分级检测。该方法将极大提升溶血性疾病筛查设备的自动化和智能化程度，具有巨大的临床应用潜力，有助于我国血液安全保障事业的发展。 　　目前，团队正在利用相关技术，应用嵌入式软硬件结合方法，开展智能化判读设备的研发工作，以保证采集图像的真实性和分析结果的有效性，推进智能精准诊断设备的自动化建设。同时，这项研究也是苏州医工所影像室和检验室进行科技协同攻关的范例。 　　该研究受山东省重点研发计划、国家自然科学基金委等项目资助。博士研究生吴岢勍是两篇文章的第一作者。
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