生物芯片方法在检验科中的应用效果

　　生物芯片,又称蛋白芯片或基因芯片,它们起源于 DNA杂交探针技术与半导体工业技术相结合的结晶.该技术系指将大量探针分子固定于支持物上后与带荧光标记的 DNA 或其他样品分子( 例如蛋白,因子或小分子) 进行杂交,通过检测每个探针分子的杂交信号强度进而获取样品分子的数量和序列信息.为比较生物芯片方法在检验科中的应用效果,特对在我科选择 40 例感染性疾病患者进行检验研究分析,现综合报道如下.

　　一、资料与方法

　　1. 一般资料: 随机抽取于 2010 年 7 月在我院乙肝治疗的40 例感染性疾病患者,年龄分布为 35 ~ 55 岁.调查的 40 例患者均为感染性疾病患者,全身均无系统性疾病和药物过敏史.患者需要进行采血、化验等辅助检查.现将 40 例感染性疾病患者随机分为实验组和对照组,实验组人数 20 人,男 11人、女 9 人,对照组人数 20 人,男 10 人、女 10 人.分组完全按照随机分组的方法来进行分组,不考虑年龄、性别及疾病.显示结果具有统计学意义[1].

　　2. 纳入和评价标准: 纳入标准: 年龄在 35 ~ 55 岁的感染性疾病患者; 没有免疫缺陷等疾病、智力正常、自然状况一切正常; 排除标准: 存在感觉功能缺陷; 先天性的疾病; 高血压等.

　　3. 方法: 实验组采用生物芯片技术对感染性疾病的患者进行检测,对照组采用传统检测方法对患者进行检测,即常规的 ELISA 检测.两组的用药方法用量相同.对照组: 传统检测法; 实验组: 生物芯片技术检测法,根据对感染性疾病病毒的敏感度进行评价.

　　4. 效果评价标准: 观察检测感染患者病毒的灵敏度作为评估标准.

　　5. 统计学处理: 采集到的数据采用 SPSS 15. 0 软件进行统计学分析,百分率( %) 表示计数资料,定性资料的比较采用 χ²检验,成组设计的 t 检验用于组间比较,当 P <0. 05 时,可认为差异有统计学意义.

　　二、结果

　　两组的麻醉效果统计情况见表 1.

　　表中的数据显示 P 值小于 0. 05,表示调查结果具有统计学意义,即表明生物芯片技术对感染性疾病的患者检测效果优于传统检测法.

　　讨论 感染性疾病主要是由病毒和细菌引起的.除了理解感染性疾病的发病机制之外,临床上通过检测病毒/细菌其相应的免疫标志物在人体中的存在,对病因诊断与治疗意义重大[2],但传统检测的方法,如 ELISA 费用较高.由于生物芯片技术的引进,大大增强了对疾病的治疗与检测的效率.

　　由乙肝病毒( HBV) 、丙肝病( HCV) 引起的病毒性肝炎是全世界主要的公共健康问题[3].生物芯片技术能够同时检测出不同的 HCV 抗体.与 ELISA 技术相比具有较高的敏感性和特异性; 且易操作、低成本,非常适用于体外 HCV 抗体的检测.Duan 等用纳金免疫扩增和银染为基础构建的蛋白芯片可以同时快速地检测 HBV 和 HCV 的相应抗体 HBsAb、HBeAb、HBcAb 和 HCVAb,而且不存在交叉反应,结果与ELISA 检测的结果无显着差异.而且芯片技术引入光学生物传感器技术,突破了常规 ELISA 技术所采用的底物显色方法.Ivanov 等首次应用 IAsys + 双通道光学生物传感芯片,记录固定在生物传感芯片上的抗 HBs 单抗与血清样本中的HBsAg 的相互作用,从而对乙型肝炎表面抗原进行鉴别.与酶免疫技术对比,它具有灵敏度高、特异性好的特点.

　　生物芯片的应用给临床检验带来了方便与快捷,人类基因组计划是为了更好的认识自己进行的一项伟大影响力深奥的研究计划,但还存在很多的问题和困难,之后的基因组计划、蛋白组计划、疾病基因组计划的都是为了这一目标而产生的[4].从以上研究结果可以看出,采用生物芯片检测技术,检测灵敏度要优于对照组采用的常规检测手段,并且结果具有显着性差异.

　　现阶段,我们要更好的、更全面了解不同组织、不同生物体、不同生命状态的基因表达信息的差异,而生物芯片技术就更好的完成这项任务.生物芯片技术具有高通量、并行性、低消耗、微型化、自动化等特点,总体更优于临床传统检测方法,生物芯片技术一定会被众多临床理疗中国所使用.所以这种技术是需要一个国际上通用的评定标准,但是我国的生物芯片技术还不完善,有很多方面需要改进,但我们相信生物芯片技术在不久的将来一定会成为历届人类生命、检查疾病的重要工具.

　　参 考 文 献

　　[1] 孙朝晖,马文丽,郑文岭. 基因芯片诊断病毒性乙型、丙型肝炎[J]. 解放军医学杂志,2013,28: 375-376.

　　[2] 张志军,许伟. 生物芯片检验技术在医学诊断中的应用[J]. 中国医疗器械杂志,2013,37( 5) : 355-357.

　　[3] 李喜莹,李珊珊. 生物芯片技术及其在临床检验医学中的应用进展[J]. 分子诊断与治疗杂志,2011,3( 1) : 62-67.

　　[4] 范金坪. 生物芯片技术及其应用研究[J]. 中国医学物理学杂志,2009,26( 2) : 1115-1117,1136.