[發明專利]免疫熒光法檢測HLA-DR表達量評估PBMC抗原呈遞能力的方法有效
| 申請號: | 201410098829.X | 申請日: | 2014-03-18 |
| 公開(公告)號: | CN103869082A | 公開(公告)日: | 2014-06-18 |
| 發明(設計)人: | 刁宏燕;陳佳寧;魏應鳳;崔光瑩;丁玉龍 | 申請(專利權)人: | 浙江大學 |
| 主分類號: | G01N33/68 | 分類號: | G01N33/68 |
| 代理公司: | 杭州中成專利事務所有限公司 33212 | 代理人: | 周世駿 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 免疫 熒光 檢測 hla dr 表達 評估 pbmc 抗原 呈遞 能力 方法 | ||
技術領域
本發明涉及臨床檢測領域,具體為檢測外周血單個核細胞表面的HLA-DR表達量來評估其抗原呈遞能力。
背景技術
外周血單個核細胞,PBMC(peripheral?blood?mononuclear?cell),指外周血中具有單個核的細胞,包含淋巴細胞、單核細胞、樹突狀細胞和其它少量細胞(造血干細胞等)。
HLA-DR是MHC-II類分子,含有2個分子量分別為36kD和27kD的亞基(α亞基和β亞基),該分子主要表達于B淋巴細胞、單核細胞、巨噬細胞、活化T淋巴細胞、活化NK淋巴細胞和人祖細胞上,是淋巴細胞抗原提呈的重要標志。HLA-DR用于外周血B淋巴細胞及單核細胞的計數;鑒定淋巴瘤及白血病;活化T淋巴細胞上HLA-DR抗原的表達及外周血、淋巴組織中樹突狀細胞亞群的研究。
免疫熒光技術是標記免疫技術中發展較成熟的一種。它是結合免疫學、生物化學和顯微鏡技術建立起來的一項技術。該技術通過將抗體分子與一些示蹤物質結合,利用抗原抗體反應進行組織或細胞內抗原物質的定位。免疫學的基本反應是抗原-抗體反應,具有高度的特異性。所以當抗原抗體發生反應時,只要知道其中的一個因素,就可以查出另一個因素。免疫熒光技術就是將不影響抗原抗體活性的熒光色素標記在抗體(或抗原)上,與其相應的抗原(或抗體)結合后,在熒光顯微鏡下呈現一種特異性熒光反應。
根據檢測目的不同,免疫熒光技術可分成兩種:用熒光抗體示蹤或檢查相應抗原的方法稱熒光抗體法;用已知的熒光抗原標記物示蹤或檢查相應抗體的方法稱熒光抗原法。但在實際工作中熒光抗原技術很少應用,所以人們習慣稱為熒光抗體技術,或稱為免疫熒光技術。該技術的主要特點是:特異性強、敏感性高、速度快。與放射免疫法相比,熒光免疫法還具有無放射性污染,并且大多操作簡便,便于推廣等優點。
在膿毒血癥等重度感染患者的外周血中HLA-DR隨感染嚴重程度急劇下降。在感染和病原體清除過程中,抗原提呈是免疫應答激活的中心環節,包括抗原的吞噬,處理加工,呈遞給效應細胞等過程。因此,找到與患者重度感染時抗原提呈能力相關的中心點,將會為臨床治療重度感染提供幫助。
現有技術中,對外周血單個核細胞抗原呈遞能力的檢測主要是通過普通流式細胞術實現的,多用于膿毒血癥等細菌引起的感染性疾病。但該方法尚未得到確切的量化,在病毒感染的疾病中的應用也尚未明確提出。另外由于流式細胞術抽象,結果報告不易理解,檢測方法的直觀性也尚待進一步加強。因此,尋找一套替代方案是十分必要的。
發明內容
本發明要解決的技術問題是,克服現有技術中的不足,提供一種免疫熒光法檢測HLA-DR表達量評估PBMC抗原呈遞能力的方法。
為解決技術問題,本發明提供以下技術方案:
提供一種利用檢測HLA-DR表達量評估外周血單個核細胞抗原呈遞能力的方法,包括以下步驟:
(1)從感染甲型H7N9的患者外周血全血中分離出外周血單個核細胞,即PBMC;
(2)通過免疫熒光檢測HLA-DR的表達量;
(3)當HLA-DR占PBMC的比例為27.56%~37.10%(是指平均值32.33%的95%可信區間)時,表示外周血單個核細胞抗原呈遞能力處于正常范圍;當HLA-DR占外周血單個核細胞PBMC的比例低于27.56%時,表示外周血單個核細胞呈遞能力弱。
與現有技術相比,本發明的有益效果在于:
本發明通過檢測感染甲型H7N9的患者外周血液內HLA-DR的表達量來指示患者外周血單個核細胞的抗原提呈能力,能夠更直觀精準地提示患者感染的嚴重程度,為后期的診治工作提供數據支持。
附圖說明
圖1為免疫熒光檢測患者外周血分離的PBMC中HLA-DR的表達水平圖。
圖2為免疫熒光檢測患者外周血單個核細胞吞噬細菌后PBMC中HLA-DR的表達水平圖。
具體實施方式
下面結合具體實施進一步闡述本發明,應理解,以下實施例僅用于說明本發明而不用于限制本發明的保護范圍。
本發明實施例中的實驗方法,如無特殊說明,均為常規方法。下述實施例中所用的試驗材料,如無特殊說明,均為自常規生化試劑商店購買得到的。
圖像處理軟件:Image?Pro?Plus6.0
統計學方法:采用SPSS19.0統計分析軟件分析,各樣本均數的比較采用Student?ttest分析。
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