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Immunologische Tests werden noch verlässlicher

Besonders interessant für:
  • medizinische und biochemische Laboratorien
  • Vergleichsstudien in der Biochemie

Bindungen zwischen Antikörpern und Antigenen funktionieren nach dem Schlüssel-Schloss-Prinzip. Dies wird in biochemischen Tests wie dem Immunoassay ausgenutzt, um kleinste Stoffkonzentrationen zu bestimmen. Zum Beispiel können mit ELISAs (Enzyme-Linked Immunosorbent Assays) Infektionen, Hormone oder Drogen nachgewiesen werden. In der PTB ist ein neues statistisches Verfahren entwickelt worden, das die Auswertung dieser Messungen deutlich zuverlässiger macht.

Mikrotiterplatte eines fluoreszenzbasierten Sandwich-ELISA-Tests

Der häusliche Schwangerschaftstest ist das bekannteste Beispiel für ein Sandwich-ELISA. Allgemein dienen solche Tests zum Nachweis von Antigenen, indem diese an zwei Antikörper (eben wie im Sandwich) gebunden werden. Einer der Antikörper ist an ein Enzym gekoppelt, um ein nachweisbares Signal zu erzeugen. Bei den kürzlich untersuchten Fluoreszenz-Sandwich-ELISAs beruht die Konzentrationsschätzung auf Fluoreszenzmessungen einer Lösung. Um die Beziehung zwischen gemessener Fluoreszenz und Konzentration bestimmen zu können, wird für jedes ELISA eine Kalibrierung durchgeführt, d. h. dieselben Protokollschritte werden mit einer Lösung bekannter Konzentration wiederholt.

Die Beziehung zwischen Fluoreszenzintensität und Konzentration kann durch ein statistisches Modell beschrieben werden. Die Abschätzung  dieses Modells, also die Kalibrierung, und dessen Anwendung für die Bestimmung der unbekannten Konzentration ist statistisch eine anspruchsvolle Aufgabe, wie eine internationale Vergleichsstudie am Beispiel eines Interferons verdeutlichte: Dabei gab es Abweichungen um den Faktor 2. Die angegebenen Messunsicherheiten decken diese Konzentrationsunterschiede bei Weitem nicht ab.

In der PTB wurde jetzt ein neues statistisches Verfahren zur Analyse von ELISAs entwickelt. Dieses Verfahren nutzt den Bayes‘schen Ansatz und kombiniert die Modellkalibrierung und die Konzentrationsbestimmung in kohärenter Weise. Der Bayes‘sche Ansatz ermöglicht auch die Berücksichtigung von Vorwissen und die unabhängige Analyse jedes einzelnen ELISAs. Dies führt zu deutlich vertrauenswürdigeren Schätzwerten und Messunsicherheiten.

Als Fallstudie wurden die Messdaten der oben erwähnten Vergleichsstudie erneut ausgewertet, wobei sich korrigierte Konzentrationswerte und realistischere Messunsicherheiten ergaben. Im Gegensatz zur ursprünglichen Datenanalyse konnte eine weitgehende Konsistenz der experimentellen Methoden festgestellt werden. Das neue statistische Verfahren ermöglicht, fluoreszenzbasierte ELISAs zuverlässiger auszuwerten und damit auch die Konzentration von Interferon verlässlicher zu bestimmen.

Ansprechpartner:

Katy Klauenberg
Fachbereich 8.4 Mathematische
Modellierung und Datenanalyse
Tel. (030) 3481-7614
E-Mail: katy.klauenberg(at)ptb.de

Wissenschaftliche Veröffentlichung:

Klauenberg, K.; Ebert, B.; Voigt, J.; Walzel, M.; Noble, J.E.; Knight, A.E.; Elster, C.: Bayesian analysis of an international ELISA comparability study. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. ISSN (Online) 1437-4331, ISSN (Print) 1434-6621