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Immunoassays sind wichtig für die Detection von Proteinen, um die Identifikation von Krankheiten zu ermöglichen und die Behandlung zu überwachen, aber viele Immunoassays leiden unter Empfindlichkeitsbeschränkungen. Die Entwicklung digitaler Assays hat hochsensible Biomarkererkennung und Quantifizierung ermöglicht, aber die erforderlichen Geräte erfordern in der Regel präzise kontrollierte Volumina, um Verzerrungen in den Konzentrationsschätzungen aufgrund von Variationen in der Kompartimentgröße zu reduzieren. Diese Einschränkungen haben zu Systemen geführt, die oft teuer, unhandlich und schwierig zu bedienen sind und viele digitale Assays auf zentralisierte Labore beschränken. Um diese Einschränkungen zu überwinden, haben wir ein vereinfachtes digitales Immunoassay entwickelt, das in polydispersen Tropfen durchgeführt wird, die ohne spezielle Ausrüstung vorbereitet werden. Dieses polydisperse digitale Tropfenimmunoassay (ddIA) verwendet Nähe-Ligation, um die Notwendigkeit von Waschschritten zu beseitigen und vereinfacht das System auf einen einzigen Reagenzzugabe-Schritt. Anhand von Interleukin-8 (IL-8) als Beispielanalyten demonstrierten wir das Konzept mit Proben in Puffer und verdünntem Vollblut mit Nachweisgrenzen von 0,793 pM und 1,54 pM, respektive. Die Entwicklung eines One-Pot, waschfreien Assays verbessert die Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zu herkömmlichen Immunoassays oder digitalen Systemen, die stark auf Waschschritte angewiesen sind und mit gebräuchlicher und leicht verfügbarer Laborausrüstung wie einem Heater und einfachem Fluoreszenzmikroskop durchgeführt werden können. Wir entwickelten auch ein stochastisches Modell mit physikalisch sinnvollen Parametern, das genutzt werden kann, um den Assay zu optimieren und eine Quantifizierung ohne Standardkurven zu ermöglichen, nach der ersten Charakterisierung der Parameter. Unser polydisperses ddIA-Assay dient als Beispiel für empfindliche, kostengünstigere und einfachere Immunoassays, die sowohl für Labor- als auch für Point-of-Care-Anwendungen geeignet sind.
Byrnes et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.