地高辛血药浓度监测方法的综述研究

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时间:2018-11-30

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1、地高辛血药浓度监测方法的综述研究ok3L,是一种非均相免疫分析法的检测技术,有很高的检测的准确性和可靠性,实验条件的环境要求较高,样品不需做预处理且需求量较少,仅需5.0μL,有效避免地高辛样活性物质的干扰。缺点主要是人为因素干扰检测结果,酶稳定性在孵育时间较长的情况下降低,长时间容易受到温度和pH的影响,影响检测结果精确性[4]。1.2.2?克隆酶免疫测定法(CEDIA)?克隆酶免疫测定法原理:β-半乳糖苷酶通过DNA技术被裂解成2个无活性片段,酶受体和酶供体;两个活性片段重组后形成具有催化活性的酶。β-半乳糖苷酶的水解底物氯酚红-β-D-吡喃半乳糖苷显紫红

2、色,而地高辛的血药浓度与该酶生成量成正比。克隆酶免疫测定法与放射免疫测定法具有良好的相关性,具有较好的可靠性[5];批内和批间变异系数均低于5%,具有较好的精密度[6];检测速度快,且易于自动化操作、无放射性污染。1.3?荧光免疫测定法(FIA)荧光免疫分析技术是发展比较早的一种标记免疫技术,以荧光物质标记抗体而进行抗原定位,主要应用于微量、超微量位置分析测定。1.3.1?荧光偏振免疫测定法(FPIA)?荧光免疫测定法是一种以荧光物质标记抗体而进行抗原定位的技术,常用于微量和超微量物质的分析测定,作用原理:以蛋白竞争结合原理为基础,利用被测物质中被测对象所具有

3、的偏振光特性进行测量,其不需分离游离及结合的荧光标记物,测定周期短,无放射性污染。本法样品预处理操作简单,测定过程耗时较少,灵敏(最小检出量为0.01ng/mL),误差范围约2.57%~4.00%[7],雅培TDX仪的最低检测限约为0.26ng/mL[8],但FPIA测定结果易受本底荧光的干扰,所用仪器较复杂,地高辛浓度增加的假象时有发生[9]。1.3.2?时间分辨荧光免疫测定法(TRFIA)?TRFIA是一种操作简便,不受样品自然荧光干扰的新型非放射性免疫标记技术,采用的示踪物取代传统的荧光标记发光物质,运用新的荧光特性的镧系元素及其螯合物,测定反应产物在反

4、应体系发生后的荧光强度,用体系中分析物的浓度根据产物荧光强度和相对荧光强度的比值来判断,从而达到定量分析[10]。同RIA法相比,本法灵敏度大大的提高;交叉反应率低于FPIA法[11],无放射性污染,示踪稳定可多标记,标准范围宽等优点。1.4?化学发光免疫测定法(CLIA)CLIA法检测原理:当被化学发光剂、催化发光酶或产物等标记的抗体或抗原与相应的抗原或抗体结合后,发光底物受上述标记物的影响与产物发生氧化还原反应,激发荧光物质发射可见光,用分光光度计测量反应发射的可见光。最低检测限可达0.1ng/mL,线性范围为0~4.0ng/mL,日内RSD<4%,

5、日间RSD<6.5%[12]。如有临床症状难以鉴别或怀疑药物过量中毒,可快速检测。仪器设备及配套试剂目前较常用的是美国ACS:180PLUS化学发光仪。本仪器灵敏度较高,但机器较贵、检测费用较高,在临床有一定的限制[13]。1.5?干化学测定法(Drychemicalassay)Drychemicalassay以异种酶排斥免疫为原理,结合了干化学分析技术和自动生化分析仪测定地高辛血药浓度[14]。操作程序很大程度的简化使得操作更简便,大大缩短了检测时间,地高辛浓度在0.5~4.0μg/mL的有良好的线性关系(R=0.9989),平均回收率为99.0%,日

6、内平均RSD=4.5%,日平均相对标准偏差=4.8%。本法测试成本小,操作简便[15]。然而,有研究表明,本法平均测量值高于FPIA法[16]。1.6?乳胶免疫抑制法(EmulImmuunodepression)本法标本用量小,对环境无污染,检测速度快,但检测结果稳定性上尚存在一些问题,目前应用较少[17]。2?液相-质谱联用分析法(HPLC-MS-MS)检测质量与放射免疫测定法相比,特异性较强,能够克服RIA法测定地高辛浓度时因EDLS产生的干扰,但本法所需仪器价格昂贵、操作繁琐、灵敏度较差、检测耗时较长,大大阻碍了其临床推广[18]。3?毛细管电泳分离法(

7、CE)毛细管电泳兼有电泳和色谱技术的双重优点,对发生溶血、高脂血症、黄疸的血浆样本的分析有一定优势[19],但很少用于地高辛检测。4?人工神经网络法(ANN)人工神经网络法(ANN)是基于模仿生物大脑的结构和功能,从而构成的一种电脑信息处理系统。利用收集的临床资料,如地高辛使用者的年龄、性别、体重、血药浓度、剂量等作为神经元。神经元之间既有联系又相互独立,既有局部的存储和计算能力,又通过连接构成统一的系统。ANN以具有局部计算能力的神经元为基础,实现信息的大规模并行处理,以预测地高辛的血药浓度[20]。使用MATLAB软件中的BP神经网络工具箱编程,对数据进行

8、筛选和智能分析,建立相应的数学模型,较

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