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免疫会议-免疫学检测的干扰因素和应对策略-李仲笑.pdf

上传人: 分** 编号:930177 2025-10-02 54页 5.65MB

1、免疫检验的干扰及应对策略免疫检验的干扰及应对策略2025.09.202025.09.20李李仲仲笑笑交流背景免疫检测的干扰因素免疫检测的干扰因素01.01.免疫检测干扰的应对策略免疫检测干扰的应对策略02.02.免疫检测干扰的案例分析免疫检测干扰的案例分析03.03.目录目录/Content/Content1 免疫检测的干扰因素1 1 内源性干扰内源性干扰:类风湿因子、嗜异性抗体和人抗动物抗体、自身抗体、补体、激素结合蛋白、脂血、黄疸、溶血、交叉反应物质、溶菌酶、M蛋白2 2 外源性干扰外源性干扰:标记物、溶血(操作导致)、纤维蛋白、细菌污染、其他(如药物类干扰、实验环境、器械等)3 3 人为

2、因素人为因素:检验前、检验中1.1 内源性干扰5、M蛋白对免疫检测的影响4、脂类干扰光的散射,主要影响免疫比浊法,如测定RF、Ig等3、异常样本可能改变血清的正常基质2、脂质环境影响抗原抗体的结合1、红细胞内物质的释放,如溶血下NSE、VB12的升高常见内源性干扰因素常见内源性干扰因素:黄黄疸、脂血、溶血、疸、脂血、溶血、M M蛋白蛋白常见干扰抗体常见干扰抗体是以变性IgG的Fc片段为靶抗原的自身抗体,其能显著干扰许多免疫学检测方法,RF可以与抗体的抗体的FcFc片段片段直接结合,从而导致检测结果假性升高,RF对不同检测系统或检测项目的干扰有差异,影响程度并不与RF的浓度成正比。1、类风湿关节

3、炎类风湿关节炎:类风湿因子水平升高是其中一个诊断标准,但与类风湿关节炎疾病的严重程度及活动度并非完全相关;2、结缔组织病:结缔组织病:比如系统性红斑狼疮、干燥综合征、系统性硬皮病等;3、肿瘤:肿瘤:除自身免疫病外,由于类风湿因子不是特征性标志物,还可见于肿瘤,包括实体瘤和血液系统肿瘤;4、感染:感染:比如细菌、病毒、真菌、结核等感染时,类风湿因子水平会出现偏高。*上述偏高均为非特异性升高,在临床上不能完全提示是类风湿关节炎。诊断类风湿关节炎要结合类风湿因子以及临床症,和其他血清学标志物。1.1 内源性干扰1.1 内源性干扰有许多可诱发人体内产生异嗜性抗体的因素,其中包括:动物接触(驯兽师,兽医

4、)、动物产品接触(烹饪)、注射疫苗、输血、自身免疫性疾病、透析、母婴传递类、风湿因子也可产生异嗜性抗体效果、动物辅助治疗(胸腺细胞、羊细胞、胚胎细胞)、特定食物(奶酪)、心肌病变、秘方药物、肠胃炎(E,Coli)、药物如人鼠嵌合抗体、胰岛素等生物干扰的挑战生物干扰的挑战q缺乏有代表性的干扰样品q缺乏“无”干扰样品q干扰物复杂,性质研究不够q控制指标难以明确常见干扰抗体常见干扰抗体非特异性结合常见干扰抗体常见干扰抗体HAMA抗体可干扰多种分析物如心肌标志物、甲状腺功能检测和肿瘤标志物等,可引起分析物假性升高如肌钙蛋白、肿瘤标志物等。1.1 内源性干扰常见干扰抗体常见干扰抗体自身抗体可引起分析物干

5、扰如甲状腺激素、胰岛素、甲状腺球蛋白、泌乳素、ANA等;存在于HT、GD、甲状腺肿、甲状腺癌和非甲状腺自身免疫疾病患者中,这些内源性的物质会干扰游离和结合甲状腺激素的测定;的存在会干扰Tg蛋白的检测,Anti-Tg存在于25%的DTC患者和10%普通人群;是PRL与其IgG型抗体结合形成的免疫复合物,因其相对分子量大而不能通过毛细管壁,但具有免疫原性,造成PRL增多的假象,干扰高泌乳素血症的诊断,引起误诊;间接荧光法均质型ANA导致ANCA假阳性。1.1 内源性干扰免疫检测系统中捕获抗体或者标记抗体在修饰过程中,抗体分子发生变构,其Fc段的补体C1q分子结合位点被暴露出来,使得C1q可以将二者

6、连接起来,从而造成假阳性。补体干扰补体干扰如过敏原IgE检测的CCD干扰导致假阳性。交叉反应物质交叉反应物质1.1 内源性干扰标记物人为致的溶血纤维蛋白细菌污染其他,如药物类干扰、实验环境、器械等1.2 外源性干扰如临床采血时间错误、试管错误、24小时尿留样错误、患者体位错误等;自动化仪器定标曲线错误(定标品浓度错误,试剂未充分混匀等)、手工操作错误(涉及加样、洗板、加酶、显色等环节)1.3 其他干扰发生概率、识别确认、应对措施2、免疫检测干扰的应对策略2.1干扰发生的概率现代免疫学检测中干扰发生的概率普遍较低,根据检测方法的不同统计,嗜异性抗体和HAMA抗体干扰发生率从0.05%6.0%,阻

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本文主要讨论了免疫检测中的干扰因素及应对策略。干扰因素分为内源性和外源性,内源性包括类风湿因子、嗜异性抗体、自身抗体等,外源性包括标记物、溶血、细菌污染等。文章提到,干扰可能导致误诊,如类风湿因子水平升高不总是与疾病严重程度相关。应对策略包括:使用不同种属抗体、添加阻断剂、优化试剂制备和标本处理方法等。例如,针对M蛋白干扰,可通过稀释标本降低影响。案例分析了维生素D检测的干扰问题,强调了生产优化、用户识别和沟通处理的重要性。核心数据指出,干扰发生的概率普遍较低,但需通过技术改进和操作标准化来进一步降低干扰风险。
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