[發明專利]免疫測定方法及免疫測定裝置有效
| 申請號: | 201410037190.4 | 申請日: | 2014-01-26 |
| 公開(公告)號: | CN103983768B | 公開(公告)日: | 2017-04-12 |
| 發明(設計)人: | 越村直人 | 申請(專利權)人: | 希森美康株式會社 |
| 主分類號: | G01N33/543 | 分類號: | G01N33/543;G01N21/47 |
| 代理公司: | 北京市安倫律師事務所11339 | 代理人: | 劉良勇,楊永波 |
| 地址: | 日本兵庫縣神戶市*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 免疫測定 方法 裝置 | ||
技術領域
本發明涉及一種利用粒子凝集的免疫測定方法及免疫測定裝置。
背景技術
人們已經知道有一種利用計數免疫分析(Counting?Immunoassay,CIA)的免疫測定方法。在此免疫測定方法中,混合將測定對象物質的相應抗原或抗體致敏的載體粒子與樣本,制備測定用試樣,測定所制備的測定用試樣來獲取載體粒子的凝集程度。在此測定方法中,如果樣本中含有乳糜粒子等測定對象以外的物質,測定結果就會產生誤差。已知的用于減少這種誤差的技術比如有美國專利(U.S.?Patent)No.?5527714號及美國專利申請公報(U.S.?Patent?Application?Publication)No.?2005/148099中記述的技術。
根據美國專利(U.S.?Patent)No.?5527714中所記述的技術,在以粒徑為橫坐標、以粒子數目為縱坐標的粒度分布圖中,根據沒有出現載體粒子的區域的數據推斷測定對象以外的物質的粒度分布。然后根據從全部粒度分布減去所推斷的測定對象以外的物質的粒度分布所獲得的粒度分布獲取凝集度。
根據美國專利申請公報(U.S.?Patent?Application?Publication)No.?2005/148099中記述的技術,在以前向散射光強度為橫坐標、以側向散射光強度或高頻電阻為縱坐標的散點圖中,設定載體粒子出現的區域和測定對象以外的物質出現的區域,根據出現在載體粒子的出現區域的粒子來獲取凝集度。
上述兩項技術雖然都能夠減少乳糜粒子等測定對象以外的物質所造成的誤差,但人們要求進一步減少誤差。
發明內容
本發明的范圍只由后附權利要求所規定,在任何程度上都不受這一節發明內容的陳述所限。
因此,本發明提供:
(1)一種免疫測定方法,其包括:
測定混合樣本、以及與測定對象物質相應的抗體或抗原已致敏的載體粒子所得到的測定用試樣,檢測出該測定用試樣所含有的載體粒子的結合數的相關信息;
根據所述結合數的相關信息,將測定用試樣所含有的各粒子分別按照所述結合數分類;及
根據對分類后的至少一個組類實施第一除去處理和第二除去處理中的至少一種處理所獲得的載體粒子的數據獲取載體粒子的凝集度的相關信息,其中所述第一除去處理是指從處理對象中除去與載體粒子不同的測定對象以外的物質的數據,所述第二除去處理是指通過不同于所述第一除去處理的處理從處理對象中除去測定對象以外的物質的數據。
在本形態的免疫測定方法中,針對分類后的各個組類,分別進行適當的測定對象以外的物質的數據的除去處理,由此能夠減輕測定對象以外的物質所造成的誤差的影響。
(2)根據(1)所述的免疫測定方法,其特征在于:
在檢測步驟中,
用光照射所述測定用試樣,獲取所述測定用試樣中所含有的各粒子的光學信息;及
根據獲取的光學信息,檢測出前向散射光信息作為所述結合數的相關信息。
由此,能夠輕松、正確地獲得結合數的相關信息。
(3)根據(2)所述的免疫測定方法,其特征在于:
在檢測步驟中還根據獲取的光學信息檢測出側向散射光信息,
在獲取所述信息的步驟中,在所述第一除去處理中根據檢測出的側向散射光信息從處理對象中除去測定對象以外的物質的數據。
由此,在第一和第二除去處理中能夠輕松、準確地從處理對象中除去測定對象以外的物質。
(4)根據(2)或(3)所述的免疫測定方法,其特征在于:
在獲取所述信息的步驟中,在所述第二除去處理中根據檢測出的前向散射光信息從處理對象中除去測定對象以外的物質的數據。
由此就能夠輕松、準確地在第一和第二除去處理中從處理對象中除去測定對象以外的物質。
(5)根據(1)所述的免疫測定方法,其特征在于:
在獲取所述信息的步驟中,針對分類后的各個組類,分別選擇所述第一除去處理和第二除去處理中的其中之一作為適于除去測定對象以外的物質的數據的除去處理。
由此就能針對各個組類切實地運用恰當的除去處理。
(6)根據(5)所述的免疫測定方法,其特征在于:
在獲取所述信息的步驟中,針對分類后的組類,根據所述結合數的大小選擇所述第一除去處理和第二除去處理中的其中之一作為適于除去測定對象以外的物質的數據的除去處理。
由此就能針對分類后的各個組類切實地運用恰當的除去處理。
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