100种自免抗原-双色
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ACTN1,ADSL,ANXA1,ANXA11,ANXA2,APEX1,API5,APOH,ATF2,B2M,BCR,BMPR2,BPI,BRAF,C1D,C3,CA1,CA2,CALR,CASP3,CCNA2,CCR5,CENPB,CFB,CHD4,CHI3L1,COL1A1,CTNNB1,DEK,EEF1A1,EGFR_int,ENO1,EXOSC10,EXOSC4,EXOSC9,FN1,FOLH1,FTH1,GAPDH,GMPS,GP2,GTF2F1,HDAC1,HDAC3,HMGB1,HMGB2,HNRNPA2B1,HSP90AB1,HSPA5,HSPD1,IFI16,IFNG,IL18,IL1A,IL1B,IRF5,KLHL12,KRT8,LCP1,LGALS1,LMNA,MAGEB2,MDM2,MLANA,MMP2,MSN,MUSK,MYC,NPM1,NUCB1,PADI4,PDGFRB,PFN2,PHB2,PMEL,PRL,PSIP1,PTPN22,PTRH1,RAF1,RPLP1,RUVBL1,SERPINE2,SLA,SNRNP70,SNRPA,SNRPB,SNRPD1,SOD1,SOX1,SOX10,SQSTM1,SSB,SSNA1,TARDBP,TARS,TKT,TNF,TNFRSF11B,TOP1,TP53,TP63,TPI1,TPM1,TRIM21,TROVE2,TSGA10,TUBB,USH1C,VIM
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产品介绍

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ACTN1ADSLANXA1ANXA11ANXA2APEX1API5APOHATF2B2MBCRBMPR2BPIBRAFC1DC3CA1CA2CALRCASP3CCNA2CCR5CENPBCFBCHD4CHI3L1COL1A1CTNNB1DEKEEF1A1EGFR_intENO1EXOSC10EXOSC4EXOSC9FN1FOLH1FTH1GAPDHGMPSGP2GTF2F1HDAC1HDAC3HMGB1HMGB2HNRNPA2B1HSP90AB1HSPA5HSPD1IFI16IFNGIL18IL1AIL1BIRF5KLHL12KRT8LCP1LGALS1LMNAMAGEB2MDM2MLANAMMP2MSNMUSKMYCNPM1NUCB1PADI4PDGFRBPFN2PHB2PMELPRLPSIP1PTPN22PTRH1RAF1RPLP1RUVBL1SERPINE2SLASNRNP70SNRPASNRPBSNRPD1SOD1SOX1SOX10SQSTM1SSBSSNA1TARDBPTARSTKTTNFTNFRSF11BTOP1TP53TP63TPI1TPM1TRIM21TROVE2TSGA10TUBBUSH1CVIM

技术平台介绍

将各种蛋白质有序地固定于滴定板、滤膜和载玻片等各种载体上成为检测用的芯片,然后,用标记了特定荧光抗菌素体的蛋白质或其他成分与芯片作用,经漂将未能与芯片上的蛋白质互补结合的成分洗去,再利用荧光扫描仪或激光共聚焦扫描技术,测定芯片上各点的荧光强度,通过荧光强度分析蛋白质与蛋白质之间相互作用的关系,由此达到测定各种蛋白质功能的目的。

KREXR® 蛋白质折叠技术

Sengenics专利的 KREXR 蛋白质折叠技术能促进功能性蛋白质的表现以建立高密度阵列,进而加速自身抗体生物标志物的发现。它提供了一种简单快速的方法来固定和纯化正确折叠的蛋白质,以供自身抗体检测。

它是如何运作的?

  • 确保只有正确折叠的蛋白质才会固定在阵列表面上
  • 错误折叠的蛋白质会无法附着,并被洗去
  • 固定的蛋白保留其折叠结构,在水凝胶涂层的阵列表面上的表现就如同在游离溶液中一样
  • 如此可确保每项测定均在正确折叠、全长、具功能性的蛋白质上运行,这是基于自身抗体的测定的关键,其中超过90% 的抗体会辨识只有在蛋白质正确折叠时才能取得的构象抗原表位

由于专有的表面化学作用,蛋白质表现就如同在游离溶液中

  • 蛋白质被固定于链霉亲和素包被的水凝胶上
  • 蛋白质在水性环境中保留其经折叠的结构和功能
  • 蛋白质从玻璃表面突出,并附着于单一位点,确保在每个阵列上的方向一致

应用

为不同患者群体发掘自身抗体的力量

分析自身抗体可以更深入地了解患者的免疫状态,为评估疾病和预测治疗结果提供了很大的希望。使用Sengenics蛋白质阵列验证的自身抗体生物标志物,已在早期疾病检测、患者分层、反应预测和伴随诊断方法的开发方面表现出效用。

生物标志物发现与验证

识别自身抗体生物标志物特征

高密度蛋白质微阵列测定法可直接从患者血清中,以高度的特异性和再现性检测出疾病相关自身抗体。

患者分层

疾病内分层、队列识别和临床试验患者富集作用

预测性自身抗体生物标志物特征有助于识别药物应答者和无应答者,以及生物学相关子队列。这些见解能推动更有效率且更经济的试验设计,以及临床试验患者富集作用。

反应预测

预测应答者、无应答者和有不良事件风险者

自身抗体生物标志物可用于建立特征,以预测患者是否可能对治疗产生反应。预测性特征也可用于识别可能发生不良事件的患者群体。

诊断方法与伴随诊断方法(CDx)开发

建立用于伴随诊断方法开发的生物标志物特征

自身抗体在病程的早期出现,可用于建立疾病特定特征,以进行早期检测。自身抗体的特征可在开发伴随诊断方法中扮演重要角色,以确保患者接受正确的治疗。

案例分享

非小细胞肺癌的预测性自身抗体生物标志物检测全项

Kaplan Meier曲线显示在曾接受肺切除术的非小细胞肺癌(NSCLC) 患者中, 13种自身抗体生物标志物特征表达过高和过低的患者的总体生存期。高表达特征的患者表现出较差的生存能力,整体5年生存率为7.6%

Patel, A.J., et al. A Highly Predictive Autoantibody-based Biomarker Panel for Prognosis in Early-stage NSCLC with Potential Therapeutic Implications, British Journal of Cancer (2021).

类风湿性关节炎患者的抗药抗体候选自身抗体生物标志物

用于预测接受adalimumab治疗的类风湿性关节炎患者抗药抗体(ADAb)生成的候选自身抗体生物标志物。是否存在抗药抗体和临床反应的自身抗体存在和分层式集群热图。在基线期和 adalimumab 疗法 24 周后采集的血浆样本。自身抗体浓度是以 RFU 为单位,并以色度表示。

Chen, P., et. al., Anti-TROVE2 Antibody Determined by Immune-Related Array May Serve as a Predictive Marker for Adalimumab Immunogenicity and Effectiveness in RA, Journal of Immunology Research (2021).

系统性红斑性狼疮患者分层

系统性红斑性狼疮 (SLE) 患者中,来自发现 (n = 186) 和验证 (n = 91) 队列的 79 种经验证自身抗体的非监督分层式集群热图。自身抗体集群为四个不同的组别。这些集群可合理地代表 SLE 的不同分子亚型,其具有不同的疾病预测轨迹和不同的治疗反应。

M.J. Lewis, et al., Autoantibodies Targeting TLR and SMAD Pathways Define New Subgroups in Systemic Lupus Erythematosus, Journal of Autoimmunity(2018).

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