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掌握抗体检测的临床意义与实验要求

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<font><span>在<a target="_blank"><u>免疫</u></a>应答中,细胞<a target="_blank"><u>免疫</u></a>和体液免疫是两个密切相关、互为调节的生理过程。对这两种免疫反应都有许多检测方法,但迄今为止,在<a target="_blank"><u>临床检验</u></a>工作中,以体液免疫反应中的特异性抗体的检测应用最广泛。 </span> </font>

<font><span>特异性抗体检测的目的首先是协助临床诊断,在某些疾病中亦是观察疗效及预后的一个指标,预防接种效果的观察,以及传染病流行病学调查中,特异性抗体的检测也具有特殊的、重要的意义。</span> </font>

<font><span>一般来说,诊断感染性疾病,如能从标本中直接检测到病原体是最理想的,但由于某些病原体生长所需条件高,生长时间长、检出的阳性率低,给临床诊断带来一定困难。特异性抗体的检出在一定程度上可弥补以上的不足。近年来逐步发展起来的用<a target="_blank"><u>免疫学</u></a>方法测定标本中的病原抗原,或用<a target="_blank"><u>分子生物学</u></a>技术测定感染因子,无疑对感染性疾病的早期诊断是一个巨大的进步。尽管如此,也还不能完全代替特异性抗体的检测,如人类免疫缺陷病毒(HIV),测定其抗体仍是诊断<a target="_blank"><u>艾滋病</u></a>的重要依据。何况对许多疾病的预后及机体免疫状况的观察,并非上述检测可以完全替代的。</span> </font>

<font><span>另一类情况,对某些疾病的诊断,检测抗原的意义并不大,而依靠的是对这些抗原所引起机体产生抗体的检测,而这些抗体是致病因素之一,也是临床诊断的重要依据。自身免疫病中自身抗体的检出就是最好的例子之一。结缔组织病与自身抗体的关系,可能是研究最多的一类疾病。事实上,其他如呼吸、消化、泌尿、心血管、血液、内分泌、神经等系统的一些疾病都与自身免疫有关,都可检测到相应的自身抗体,如胰岛素依赖型<a target="_blank"><u>糖尿病</u></a>与胰岛细胞抗体、桥本氏甲状腺炎与甲状腺微粒体抗体、重症肌无力症与乙酰胆碱受体抗体等等的关系已得到公认;还有,不孕症和衰老与自身抗体关系的研究也正在不断深入;自身受体抗体的研究,亦具有广泛的应用前景。由此可见,自身抗体的检测对于许多疾病的诊断或阐明致病机理都有重要价值。随着研究的深入,还会有更多疾病与自身免疫的关系将随着新的自身抗体的发现而得以明确。本期刊登的张学军等和吴庆军等的论著文章就反映了这方面工作的一些进展。可以设想,自身抗体的检测将成为大家关注的课题及临床免疫学检验中一个重要的组成部分。除自身免疫病外,在诸如免疫缺陷病、免疫增生性疾病、及某些型别的超敏反应疾病的诊断中,需检测的也是各类免疫球蛋白,而不是抗原。</span> </font>

<font><span>抗体的检测既然如此重要,应用又如此广泛,那么检测及应用中应注意哪些问题呢?</span> </font>

<font><span>1.测定抗体必须使用纯化的抗原: 为了保证试验的特异性和敏感性,无论是颗粒性抗原、组织提取物、多肽抗原、重组抗原都必须纯化,否则容易产生非特异性反应。在应用标记免疫分析中,可引起本底数值的增高,极大地影响试验的准确性。在检测自身抗体时,许多抗原是用组织提取物,更应注意抗原的纯化问题。由于不同组织、器官间可存在相同抗原成分,使得同一自身免疫病,可检出几种不同自身抗体,同一自身抗体又可出现在不同自身免疫病中,这就影响了检验的特异性。因此提示我们,关于这方面特异性抗原的提取、纯化和合成,还有许多工作要做,是一项任重道远的任务。还必须指出,无论检测哪一种抗体,所用抗原的片段或成分的不同,都可影响其特异性及敏感性。因此采用一种新抗原时,需要进行严格对照,方可确定其应用价值。</span> </font>

<font><span>2.试验方法的选择 :现在抗体检测的方法众多,除传统的沉淀反应,凝集试验,补体结合试验外,标记免疫测定(如酶联免疫测定、放射免疫测定、荧光免疫测定、发光免疫测定等)已成为主要的免疫测定技术,免疫印迹法也发挥了明显的作用,一些快速测定法(如快速斑点免疫结合试验)也被广泛使用。必须明确,不同的方法,灵敏度、准确性、重复性并不完全相同,加上试剂盒质量不一,都影响到试验结果。在应用或建立一个方法时,检测系统中所有成分的浓度必须经过严格滴定,选择最恰当的浓度范围。例如酶联免疫吸附试验(ELISA),抗原及酶结合物浓度低,最后吸光度值太小,易出现假阴性,如浓度太高,吸光度值偏大,甚至移到标准曲线的平台,即处于不敏感的范围便会明显影响结果的可靠性。</span> </font>

<font><span>目前最佳试验条件的确定,往往用“单因素”的方法,其实各种因素之间多存在交互反应,因此“多因素”的设计方法应该提倡。</span> </font>

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