RU2756994C1 - Method for detection and classification of protein molecules and their interactions - Google Patents

Method for detection and classification of protein molecules and their interactions Download PDF

Info

Publication number
RU2756994C1
RU2756994C1 RU2021102571A RU2021102571A RU2756994C1 RU 2756994 C1 RU2756994 C1 RU 2756994C1 RU 2021102571 A RU2021102571 A RU 2021102571A RU 2021102571 A RU2021102571 A RU 2021102571A RU 2756994 C1 RU2756994 C1 RU 2756994C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
solutions
protein
interactions
specific binding
detection
Prior art date
Application number
RU2021102571A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Михаил Валерьевич Чайников
Павел Сергеевич Пиденко
Даниил Дмитриевич Дрозд
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Квантсенс"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Квантсенс" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Квантсенс"
Priority to RU2021102571A priority Critical patent/RU2756994C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2756994C1 publication Critical patent/RU2756994C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands

Abstract

FIELD: analytical chemistry.
SUBSTANCE: invention relates to analytical chemistry, in particular to methods for the detection and classification of protein molecules and products of their interactions in solutions based on optical sensor devices without the use of analytical labels. A method for detecting interactions of protein molecules with a specific binding site includes preparing model samples, which are at least one solution of a detected protein, a solution of a specific binding site and a mixture of a protein solution with solutions of specific binding sites with different concentrations, introducing solutions and mixtures into the internal cavity of a microstructured optical fibers, detection of transmission spectra of solutions and mixtures, which are used to consider the presence of interactions, in this case, the detection of the transmission spectra is carried out in the spectral range from 250 nm to 3000 nm, the data of the transmission spectra of the model samples are used to construct a mathematical model of the interaction of the detected proteins, for this, the data of the spectra are presented in the form of a matrix, the rows of which correspond to the sample numbers, and the columns - to the intensities of the spectral signal, the matrix is decomposed by the method for principal components, graphs of scores and loads are obtained, on which groups of points characterizing the presence or absence of interaction are distinguished, a test solution and mixtures of a test solution with a specific binding site with different concentrations are prepared, the test solution and mixtures are introduced into the internal cavities of the microstructured optical fiber and detect the transmission spectra, which are compared with the spectra of the model samples, and when the spectral data of the tested solutions fall into the corresponding group of points of the model samples, the presence or absence of interaction is considered.
EFFECT: reduction of the analysis time, increase in the accuracy and reliability of the detection and classification of protein molecules and products of their interactions in solutions.
1 cl, 2 dwg

Description

Изобретение относится к аналитической химии и, в частности, к способам обнаружения и классификации белковых молекул и продуктов их взаимодействий в растворах на основе оптических сенсорных устройств без использования аналитических меток. Оптические сенсорные устройства могут быть выполнены на основе различных оптических волокон (волноводов): планарных, микроструктурных и др. The invention relates to analytical chemistry and, in particular, to methods for the detection and classification of protein molecules and products of their interactions in solutions based on optical sensor devices without the use of analytical labels. Optical sensor devices can be made on the basis of various optical fibers (waveguides): planar, microstructural, etc.

К настоящему времени в известных источниках предложено большое количество сенсоров с использованием микроструктурированных оптических волокон (МВ) в качестве чувствительного элемента для проведения анализа газов и жидкостей. Общим для всех предложенных схем является использование эффекта взаимодействия излучения с введенным в МВ анализируемым веществом, как в полых объемах волокна, так и на его поверхности, и регистрация соответствующих этому взаимодействию изменений в оптических свойствах МВ.To date, known sources have proposed a large number of sensors using microstructured optical fibers (MF) as a sensitive element for analyzing gases and liquids. Common to all the proposed schemes is the use of the effect of the interaction of radiation with the analyte introduced into the MF, both in the hollow volumes of the fiber and on its surface, and the registration of changes in the optical properties of the MF corresponding to this interaction.

Обнаружение и классификация специфических взаимодействий белковых молекул играют важнейшую роль в функционировании живых систем, научных исследованиях и медицинской практике. The detection and classification of specific interactions of protein molecules play an essential role in the functioning of living systems, scientific research and medical practice.

Известен способ обнаружения белковых молекул с помощью функционализации поверхности оптического волокна, что дает возможность создания биосенсоров для анализа специфичных взаимодействий между белками-мишенями (см. Huang Y., Yu B., Guo T., Guan B.O. Ultrasensitive and in situ DNA detection in various pH environments based on a microfiber with a graphene oxide linking layer // RSC Advances 2017. V. 7. № 22. P. 13177). В способе используется модификация поверхности МВ карбоксилированным оксидом графена, способным к π−π взаимодействию с молекулами ДНК в широком диапазоне pH (4.3−8.5), что перспективно для in situ определения одноцепочечных ДНК в организме человека. A known method of detecting protein molecules by functionalizing the surface of an optical fiber, which makes it possible to create biosensors for the analysis of specific interactions between target proteins (see Huang Y., Yu B., Guo T., Guan BO Ultrasensitive and in situ DNA detection in various pH environments based on a microfiber with a graphene oxide linking layer // RSC Advances 2017. V. 7. No. 22. P. 13177). The method uses the modification of the MW surface with carboxylated graphene oxide capable of π – π interaction with DNA molecules in a wide pH range (4.3–8.5), which is promising for in situ determination of single-stranded DNA in the human body.

Однако данному подходу свойственны недостатки, связанные с длительной и сложной процедурой формирования на поверхности МВ чувствительного слоя, обладающего стабильностью свойств на всей поверхности МВ и устойчивостью при хранении.However, this approach has drawbacks associated with a long and complex procedure for forming a sensitive layer on the surface of the MB, which has the stability of properties on the entire surface of the MB and is stable during storage.

Известен способ обнаружения сердечного биомаркера тропонина cTnI без применения аналитических меток с использованием фотонно-кристаллических волокон с открытой микрополостью (см. Zhang, B., Morales, A. W., Peterson, R., Tang, L., & Ye, J. Y. (2014). Label-free detection of cardiac troponin I with a photonic crystal biosensor. Biosensors and Bioelectronics, 58, 107–113.). Структура сенсора содержит открытую полость, облегчающую иммобилизацию специфических к cTnI антител, которые иммобилизуются на поверхности сенсора для специфического обнаружения cTnI в широком диапазоне концентраций.A known method for detecting the cardiac biomarker troponin cTnI without the use of analytical labels using photonic crystal fibers with an open microcavity (see Zhang, B., Morales, AW, Peterson, R., Tang, L., & Ye, JY (2014). Label-free detection of cardiac troponin I with a photonic crystal biosensor Biosensors and Bioelectronics, 58, 107-113 . ). The sensor structure contains an open cavity that facilitates the immobilization of cTnI-specific antibodies, which are immobilized on the sensor surface for specific detection of cTnI in a wide concentration range.

Недостатком способа в первую очередь является длительность, сложность и трудоёмкость создания на внутренней поверхности МВ однородного слоя, специфичного к сорбции целевого аналита. The disadvantage of this method is, first of all, the duration, complexity and laboriousness of creating a homogeneous layer on the inner surface of the MW, which is specific to the sorption of the target analyte.

Известен также способ обнаружения и классификации белковых молекул без аналитических меток с использованием пластиковых сенсорных элементов, полученных микрорепликацией (см. патент Японии № 4504686 по кл. МПК
B01L3/00, опуб. 02.06.2005). Описана возможность обнаружения различных белковых молекулярных комплексов, включая олигонуклеотиды, взаимодействия антитело-антиген, взаимодействия гормона-рецептора и взаимодействия фермент-субстрат. Сенсорное устройство состоит из двух частей: элемента специфичного распознавания, систему детектирования аналитического сигнала, включающую преобразователь, который преобразует событие молекулярного распознавания в поддающийся количественной оценке сигнал. Специфичный элемент распознавания выполнен на основе оптической решетки, содержащей материал с высоким показателем преломления, слоя подложки, поддерживающего оптическую решетку, и иммобилизованных на поверхность оптической решетки веществ способных к специфическому связыванию анализируемых молекул. При взаимодействии излучения с оптической решеткой в отраженном спектре излучения возникает детектируемый резонансный эффект.
There is also known a method of detecting and classifying protein molecules without analytical labels using plastic sensor elements obtained by microreplication (see Japanese patent No. 4504686 according to IPC class
B01L3 / 00, publ. 02.06.2005). The possibility of detecting various protein molecular complexes, including oligonucleotides, antibody-antigen interactions, hormone-receptor interactions, and enzyme-substrate interactions, is described. The sensor device consists of two parts: a specific recognition element, an analytical signal detection system including a transducer that converts a molecular recognition event into a quantifiable signal. A specific recognition element is made on the basis of an optical grating containing a material with a high refractive index, a substrate layer supporting the optical grating, and substances immobilized on the surface of the optical grating capable of specifically binding the analyzed molecules. When radiation interacts with an optical grating, a detectable resonance effect arises in the reflected radiation spectrum.

Недостатками способа являются использование отраженного сигнала, что значительно ограничивает возможности при анализе взаимодействий белковых молекул, а также сложная, длительная и трудоемкая процедура изготовления микрореплик оптических решеток с разрешением 0,1 мкм с иммобилизованными на поверхность оптической решетки веществами, способными к специфическому связыванию анализируемых молекул. The disadvantages of this method are the use of a reflected signal, which significantly limits the possibilities when analyzing the interactions of protein molecules, as well as a complex, time-consuming and laborious procedure for manufacturing microreplications of optical gratings with a resolution of 0.1 μm with substances immobilized on the surface of the optical grating capable of specific binding of the analyzed molecules.

Общим недостатком описанных выше способов обнаружения и классификации белковых молекул и продуктов их взаимодействий является использование иммобилизованных на твердую подложку специфических элементов (центров) связывания, например антител, то есть проведение аналитических определений в гетерогенном формате, который предполагает длительные и сложно воспроизводимые стадии синтеза модифицированной твердой подложки и продолжительную процедуру инкубации анализируемых растворов на подложке для осуществления специфического связывания определяемых белковых молекул и получения значимого аналитического сигнала..A common disadvantage of the methods described above for the detection and classification of protein molecules and the products of their interactions is the use of specific binding elements (centers) immobilized on a solid support, for example, antibodies, that is, analytical determinations in a heterogeneous format, which involves long and difficult to reproduce stages of synthesis of a modified solid support. and a long-term procedure of incubation of the analyzed solutions on a support for specific binding of the determined protein molecules and obtaining a significant analytical signal.

Альтернативой гетерогенному формату определений является гомогенный, при котором обнаружение белковых молекул и продуктов их взаимодействия проводятся при введении специфических центров связывания непосредственно в анализируемый раствор.An alternative to the heterogeneous format of determinations is the homogeneous one, in which the detection of protein molecules and the products of their interaction is carried out by introducing specific binding sites directly into the analyzed solution.

Наиболее близким к предлагаемому изобретению является способ определения взаимодействий антител с антигенами в микроструктурных оптических волокнах (Pavel S. Pidenko, Andrey A. Shuvalov, Anastasia A. Zanishevskaya, Natalia A. Burmistrova, "Detection of antigen-antibody interactions in microstructured optical fibers," Proc. SPIE 11457, Saratov Fall Meeting 2019:), включающий приготовление модельных образцов, представляющих собой, раствор обнаруживаемого белка, раствор специфического центра связывания, и смеси раствора белка с растворами специфических центров связывания с различной концентрацией, введение растворов и смесей во внутреннюю полость микроструктурированного оптического волокна, детектирование спектров пропускания растворов и смесей, по которым судят о наличии взаимодействий. В прототипе показана принципиальная возможность обнаружения взаимодействия антигенов с антителами на примере пары антител мыши (mAb) и кроличьих антимышиных антител (rAmAb) в микроструктурных оптических волокнах в гомогенном формате. Раствор rAmAb (100 мкг/л) применяли для связывания различных концентраций mAb (1 – 100 мкг / л). Смеси mAb/ rAmAb готовили путем добавления раствора mAb к раствору rAmAb в соотношении 1:1. Смеси инкубировали 30 минут и детектировали спектр пропускания волокна. На основании изменения интенсивности характеристического максимума в спектре пропускания волокна проводили оценку степени взаимодействия антител.Closest to the proposed invention is a method for determining the interactions of antibodies with antigens in microstructured optical fibers (Pavel S. Pidenko, Andrey A. Shuvalov, Anastasia A. Zanishevskaya, Natalia A. Burmistrova, "Detection of antigen-antibody interactions in microstructured optical fibers," Proc. SPIE 11457, Saratov Fall Meeting 2019 :), including the preparation of model samples representing a solution of a detectable protein, a solution of a specific binding site, and a mixture of a protein solution with solutions of specific binding sites with different concentrations, the introduction of solutions and mixtures into the internal cavity of a microstructured optical fiber, detection of transmission spectra of solutions and mixtures, which are used to judge the presence of interactions. The prototype shows the fundamental possibility of detecting the interaction of antigens with antibodies using the example of a pair of mouse antibodies (mAb) and rabbit anti-mouse antibodies (rAmAb) in microstructured optical fibers in a homogeneous format. A rAmAb solution (100 µg / L) was used to bind various concentrations of mAbs (1-100 µg / L). MAb / rAmAb mixtures were prepared by adding the mAb solution to the rAmAb solution in a 1: 1 ratio. The mixtures were incubated for 30 minutes and the transmission spectrum of the fiber was detected. Based on the change in the intensity of the characteristic maximum in the transmission spectrum of the fiber, the degree of antibody interaction was assessed.

К недостаткам прототипа относятся использование видимого спектрального диапазона длин волн (от 400 до 700 нм), который не охватывает ближние ультрафиолетовые (УФ) и инфракрасные (ИК) области, в которых осуществляется значительное поглощение и рассеяние излучения белковыми молекулами, а также использование одномерного подхода (оценка интенсивности сигнала при одной длине волны) при обработке спектральных данных, который вследствие сложного характера данных спектров пропускания МВ, не позволяет разделять близкие по характеру и перекрывающиеся изменения в спектрах пропускания МВ, что значительно уменьшает точность определений.The disadvantages of the prototype include the use of the visible spectral range of wavelengths (from 400 to 700 nm), which does not cover the near ultraviolet (UV) and infrared (IR) regions, in which significant absorption and scattering of radiation by protein molecules is carried out, as well as the use of a one-dimensional approach ( estimation of the signal intensity at one wavelength) when processing spectral data, which, due to the complex nature of these transmission spectra of MF, does not allow separating similar and overlapping changes in the transmission spectra of MF, which significantly reduces the accuracy of determinations.

Технической проблемой заявляемого изобретения является создание способа обнаружения и классификации белковых молекул и продуктов их взаимодействий в растворах с использованием микроструктурированных оптических волокон в гомогенном формате без применения стадии иммобилизации на поверхность волокон специфических центров связывания и без использования аналитических меток. The technical problem of the claimed invention is the creation of a method for the detection and classification of protein molecules and products of their interactions in solutions using microstructured optical fibers in a homogeneous format without using the stage of immobilizing specific binding sites on the fiber surface and without using analytical labels.

Технический результат заключается в сокращении времени и повышении точности и достоверности обнаружения, и классификации белковых молекул и продуктов их взаимодействий в растворах.The technical result consists in reducing the time and increasing the accuracy and reliability of detection, and classification of protein molecules and products of their interactions in solutions.

Для достижения технического результата в способе обнаружения взаимодействий белковых молекул со специфическим центром связывания, включающем приготовление модельных образцов, представляющих собой, по крайней мере, один раствор обнаруживаемого белка, раствор специфического центра связывания, и смеси раствора белка с растворами специфических центров связывания с различной концентрацией, введение растворов и смесей во внутреннюю полость микроструктурированного оптического волокна, детектирование спектров пропускания растворов и смесей, по которым судят о наличии взаимодействий, согласно изобретению, детектирование спектров пропускания осуществляют в оптическом спектральном диапазоне от 250 нм до 3000 нм, данные спектров пропускания модельных образцов используют для построения математической модели взаимодействия обнаруживаемых белков, для этого данные спектров представляют в виде матрицы, строки которой соответствуют номерам образца, а столбцы - интенсивностям спектрального сигнала, проводят разложение матрицы по методу главных компонент, получают графики счетов и нагрузок, на которых выделяют группы точек, характеризующие наличие или отсутствие взаимодействия, готовят тестируемый раствор и смеси тестируемого раствора со специфическим центром связывания с различной концентрацией, вносят тестируемый раствор и смеси во внутренние полости микроструктурированного оптического волокна и детектируют спектры пропускания, которые сравнивают со спектрами модельных образцов и при попадании спектральных данных тестируемых растворов в соответствующую группу точек модельных образцов судят о наличии или отсутствии взаимодействия.To achieve a technical result in a method for detecting interactions of protein molecules with a specific binding site, including the preparation of model samples, which are at least one solution of a detected protein, a solution of a specific binding site, and a mixture of a protein solution with solutions of specific binding sites with different concentrations, introduction of solutions and mixtures into the inner cavity of a microstructured optical fiber, detection of the transmission spectra of solutions and mixtures, which are used to judge the presence of interactions,according to the invention, the transmission spectra are detected in the optical spectral range from 250 nm to 3000 nm, the transmission spectra data of the model samples are used to construct a mathematical model of the interaction of the detected proteins, for this, the spectral data are presented in the form of a matrix, the rows of which correspond to the sample numbers, and the columns - to the spectral signal intensities , the matrix is decomposed by the method of principal components, graphs of scores and loads are obtained, on which groups of points characterizing the presence or absence of interaction are distinguished, a test solution and mixtures of a test solution with a specific binding site with different concentrations are prepared, the test solution and mixtures are introduced into the internal cavities microstructured optical fiber and detects transmission spectra that compared with the spectra of the model samples, and when the spectral data of the tested solutions fall into the corresponding group of points of the model samples, the presence or absence of interaction is judged.

Изобретение иллюстрируется чертежами, где:The invention is illustrated by drawings, where:

- на фиг 1 представлено распределение групп точек модельных образцов: раствора модельного белка, в частности иммуноглобулина G (область 1), раствора специфического центра связывания, в частности протеина А (область 2), смеси растворов специфических центров связывания с раствором модельного белка, в частности – комплекса протеин А/иммуноглобулин G (область 3);- Fig. 1 shows the distribution of point groups of model samples: a solution of a model protein, in particular immunoglobulin G (region 1), a solution of a specific binding site, in particular protein A (region 2), a mixture of solutions of specific binding sites with a solution of a model protein, in particular - a protein A / immunoglobulin G complex (region 3);

- на фиг. 2 распределение групп точек тестируемых растворов относительно модельных образцов представлено символами в виде крестиков: наличие иммуноглобулина G в исследуемой жидкости – в области 2, образование комплекса протеин А/иммуноглобулин G – в области 3;- in Fig. 2, the distribution of groups of points of the test solutions relative to the model samples is represented by symbols in the form of crosses: the presence of immunoglobulin G in the test fluid - in area 2, the formation of a protein A / immunoglobulin G complex - in area 3;

Способ осуществляется следующим образом. The method is carried out as follows.

Готовят модельные растворы: раствор обнаруживаемого белка, раствор специфического центра связывания, и смеси раствора белка с растворами специфических центров связывания с концентрацией (плюс и минус 30% от максимально и минимально возможной).Model solutions are prepared: a solution of a detected protein, a solution of a specific binding site, and a mixture of a protein solution with solutions of specific binding sites with a concentration (plus and minus 30% of the maximum and minimum possible).

Используют микроструктурированое оптическое волокно с полой, подвешенной, твердой сердцевиной, или волокно иной конструкции, имеющее полые микро капилляры. (см., например, Pavel S. Pidenko, Andrey A. Shuvalov, Anastasia A. Zanishevskaya, Natalia A. Burmistrova, "Detection of antigen-antibody interactions in microstructured optical fibers," Proc. SPIE 11457, Saratov Fall Meeting 2019:).A microstructured optical fiber with a hollow, suspended, solid core, or a fiber of another design with hollow microcapillaries is used. (see, for example, Pavel S. Pidenko, Andrey A. Shuvalov, Anastasia A. Zanishevskaya, Natalia A. Burmistrova, "Detection of antigen-antibody interactions in microstructured optical fibers," Proc. SPIE 11457, Saratov Fall Meeting 2019 :) ...

Вводят растворы и смеси в полые микрокапилляры микроструктурированного оптического волокна под действием капиллярных сил, насоса, или иным доступным способом.Solutions and mixtures are injected into hollow microcapillaries of a microstructured optical fiber under the action of capillary forces, a pump, or by any other available method.

Так как индивидуальные белковые молекулы и продукты их взаимодействий поглощают и рассеивают излучение в оптическом диапазоне длин волн от 250 нм до 3000 нм, то для получения спектров пропускания МВ используют источник излучения и детектор, работающие в этом спектральном диапазоне. Since individual protein molecules and their interaction products absorb and scatter radiation in the optical wavelength range from 250 nm to 3000 nm, a radiation source and a detector operating in this spectral range are used to obtain the transmission spectra of MW.

Данные спектров пропускания модельных образцов используют для построения математической модели взаимодействия обнаруживаемых белков. При построении модели используют многомерные методы анализа, например метод главных компонент.The data of the transmission spectra of the model samples are used to construct a mathematical model of the interaction of the detected proteins. When building a model, multidimensional methods of analysis are used, for example, the method of principal components.

Для проведения обработки данные спектров пропускания МВ представляют в виде матрицы Х , состоящей из n объектов (строк) и р характеристик (столбцов). Таким образом, матрицу данных n × p представляют следующим образом:For processing, the data of the transmission spectra of the MW are presented in the form of a matrix X consisting of n objects (rows) and p characteristics (columns). Thus, an n × p data matrix is represented as follows:

Figure 00000001
(1)
Figure 00000001
(1)

На первом этапе проверяют матрицу данных на полноту и при необходимости заполняют пустоты в данных по среднему значению столбца или строки, или ближайших соседей. В случаях, когда данные сильно коррелируют друг с другом или избыточны и постоянны, их удаляют из выборки.At the first stage, the data matrix is checked for completeness and, if necessary, the gaps in the data are filled by the mean value of the column or row, or the nearest neighbors. In cases where the data is highly correlated with each other or redundant and constant, it is removed from the sample.

Далее проводят центрирование данных. Центрирование – это вычитание из исходной матрицы Х матрицы М . В способе используют среднее центрирование, где каждая переменная

Figure 00000002
центрируется вычитанием среднего значения столбца
Figure 00000003
в соответствии с уравнением (2):Next, the data is centered. Centering is the subtraction of the matrix M from the original matrix X. The method uses average centering, where each variable
Figure 00000002
centered by subtracting the mean of the column
Figure 00000003
according to equation (2):

Figure 00000004
(2)
Figure 00000004
(2)

Далее проводят обработку данных методом главных компонент с целью уменьшить размерность спектральных данных без значительной потери информации из-за скрытой структуры данных. Проводят разложение матрицы данных, в которой число строк соответствует количеству образцов, а число столбцов – числу независимых переменных (в частном случае – аналитических сигналов), на произведение двух матриц Т и Р с меньшими размерностями и матрицу остатков Е, которая содержит фоновую информацию (шум) (Родионова О.Е. Хемометрика в аналитической химии // 2006. 61с.).Further, the data are processed by the method of principal components in order to reduce the dimension of the spectral data without significant loss of information due to the latent data structure. The data matrix is decomposed, in which the number of rows corresponds to the number of samples, and the number of columns corresponds to the number of independent variables (in the particular case, analytical signals), into the product of two matrices T and P with lower dimensions and a matrix of residuals E, which contains background information (noise ) (Rodionova O.E. Chemometrics in analytical chemistry // 2006.61p.).

Далее проводят отбор пробы биологической, или иной анализируемой жидкости. Проводится необходимая пробоподготовка и разбавление с целью получения визуально прозрачного исходного раствора. При приготовлении растворов, подготовке проб и выполнении измерений соблюдают следующие условия: температура окружающего воздуха (20±5) °С; атмосферное давление 84,0-106,7 кПа (630-800 мм рт.ст.); относительная влажность воздуха при 25°С ниже 85%. Проводится внесение в раствор раствора специфических центров связывания с известной концентрацией.Next, a sample of biological or other analyzed fluid is taken. The necessary sample preparation and dilution is carried out in order to obtain a visually transparent initial solution. When preparing solutions, preparing samples and performing measurements, the following conditions are observed: ambient air temperature (20 ± 5) ° С; atmospheric pressure 84.0-106.7 kPa (630-800 mm Hg); relative humidity at 25 ° C below 85%. The introduction of specific binding sites with a known concentration into the solution is carried out.

Проводится внесение подготовленных таким образом образцов в полые микрокапилляры микроструктурированного оптического волокна и детектирование спектров пропускания МВ, заполненных различными образцами. В качестве аналитического сигнала используется спектр пропускания МВ. При этом обнаружение и классификация белковых молекул-аналитов и продуктов их взаимодействий определяется по изменению характеристик спектра пропускания МВ. Обнаружение и классификация белковых молекул-аналитов и продуктов их взаимодействий проводится на основе описанной выше построенной математической модели методом главных компонент. The samples prepared in this way are introduced into the hollow microcapillaries of a microstructured optical fiber and the transmission spectra of the MW filled with various samples are detected. The MW transmission spectrum is used as an analytical signal. In this case, the detection and classification of protein analyte molecules and the products of their interactions is determined by the change in the characteristics of the transmission spectrum of MW. The detection and classification of protein analyte molecules and the products of their interactions is carried out on the basis of the above constructed mathematical model by the method of principal components.

Пример. Применение белка А для специфичного распознавания иммуноглобулинов G в плазме крове человека. Example. Application of protein A for specific recognition of immunoglobulins G in human blood plasma.

На первом этапе проводится построение многомерной математической модели модельного набора данных. Для этого готовят набор не менее чем из 15 растворов белка А, иммуноглобулина G в различных концентрациях и соотношениях. Получают спектры пропускания МВ, заполненных приготовленными растворами. Данные спектров пропускания представляют в виде матрицы, состоящей из n объектов (строк) и р характеристик (столбцов). где строки соответствуют номеру образца, а столбцы интенсивностям спектрального сигнала. Проверяют матрицу данных на полноту и при необходимости заполняют пустоты в данных по среднему значению столбца или строки, или ближайших соседей. При необходимости удаляют избыточные данные и проводят центрирование. Далее проводят разложение матрицы по методу главных компонент, получают и анализируют графики счетов и нагрузок.At the first stage, a multidimensional mathematical model of a model dataset is constructed. To do this, prepare a set of at least 15 solutions of protein A, immunoglobulin G in various concentrations and ratios. Transmittance spectra of MW filled with prepared solutions are obtained. The transmission spectra data are presented in the form of a matrix consisting of n objects (rows) and p characteristics (columns). where the lines correspond to the number of the sample, and the columns to the intensities of the spectral signal. Check the data matrix for completeness and, if necessary, fill in the gaps in the data by the mean value of the column or row, or the nearest neighbors. If necessary, remove redundant data and perform centering. Next, the matrix is decomposed by the method of principal components, the graphs of accounts and loads are obtained and analyzed.

При этом график счетов (см. фиг.1) содержит в своем составе три характеристические группы точек: спектральные данные образцов плазмы крови, содержащие иммуноглобулины G (область 1), протеин А (область 2) и белковые комплексы протеин А/иммуноглобулин G (область 3). In this case, the graph of accounts (see Fig. 1) contains three characteristic groups of points: spectral data of blood plasma samples containing immunoglobulins G (region 1), protein A (region 2) and protein complexes protein A / immunoglobulin G (region 3).

Определение наличия иммуноглобулинов G с использованием протеина A, проводится по следующей методике. Первоначально производится отбор биологического материала (цельной крови) в вакуумные пробирки с литий гепарином. В течение 24 часов после проведения отбора пробы проводятся необходимые процедуры пробоподготовки: центрифугирование образцов для выделения плазмы крови, разделение (аликвотрирование) образца плазмы крови на равные объёмы для проведения параллельных исследований (n=5) и расчета стандартного отклонения. Непосредственно перед внесением специфического центра связывания (Белок A (Sigma-Aldrich, США, кат. №P 6031), образцы плазмы крови последовательно разбавляются с использованием фосфатно-солевого буферного раствора, до достижения максимальной оптической плотности (A = 0.8 a. u) в диапазоне 200-1200 нм. Контроль оптической плотности проводят на спектрофотометре Shimadzu UV-1800 (Shimadzu Europa GmbH, Дуйсбург, Германия). К приготовленному образцу плазмы крови, добавляют раствор Белка A в концентрации составлять 2 г/л. После внесения Белка А, смесь инкубируется при температуре 36.6 градусов Цельсия, при постоянном перемешивании (200 об/мин) в течение 15 минут. В дальнейшем смесь (100 мкл) шприцевым насосом инжектируется во внутренние полости МВ, для стабильности оптического сигнала, кювета с установленным образцом МВ, аналогично заполняется смесью (200 мкл) после заполнения смесью производят детектирование спектров пропускания МВ. После записи спектров пропускания смеси в МВ, спектральные данные, нормируются на спектральные данные источника излучения используют в качестве тестового набора данных. Тестовый набор данных соотносят с модельным набором данных. Результатом является определение, в какую из трех характеристических областей групп точек модельного набора данных (фиг. 1) попадают полученные спектральные данные тестового набора (фиг. 2). Если в образцах тестового набора данных наблюдается образование белкового комплекса протеин А/иммуноглобулин G, то они будут расположены в области 3 характеристической группы, в случае отсутствия - в области 2 группы, соответственно.Determination of the presence of immunoglobulins G using protein A is carried out according to the following method. Initially, biological material (whole blood) is taken into vacuum tubes with lithium heparin. Within 24 hours after sampling, the necessary sample preparation procedures are carried out: centrifugation of samples to isolate blood plasma, dividing (aliquoting) a blood plasma sample into equal volumes for parallel studies (n = 5) and calculating the standard deviation. Immediately before the introduction of a specific binding site (Protein A (Sigma-Aldrich, USA, cat. # P 6031), blood plasma samples are serially diluted using phosphate buffered saline until the maximum optical density (A = 0.8 a.u) is reached. range 200-1200 nm. Control of optical density is carried out on a spectrophotometer Shimadzu UV-1800 (Shimadzu Europa GmbH, Duisburg, Germany). To the prepared blood plasma sample, add a solution of Protein A at a concentration of 2 g / l. After adding Protein A, the mixture incubated at a temperature of 36.6 degrees Celsius, with constant stirring (200 rpm) for 15 minutes.Then, the mixture (100 μl) is injected with a syringe pump into the internal cavities of the MV, for the stability of the optical signal, a cuvette with an installed sample of MV, similarly filled with a mixture (200 μl) after filling with the mixture, the transmission spectra of the MW are detected.After recording the transmission spectra of the mixture in MW, the spectral the data normalized to the spectral data of the radiation source is used as a test dataset. The test dataset is related to the model dataset. The result is a determination in which of the three characteristic regions of the groups of points of the model dataset (Fig. 1) the obtained spectral data of the test set (Fig. 2) fall. If the formation of the protein A / immunoglobulin G protein complex is observed in the samples of the test dataset, then they will be located in the region of 3 characteristic group, if absent, in the region of group 2, respectively.

Таким образом, введение белка А в образец биологической жидкости и последующее обнаружение, и классификация его возможных взаимодействий может быть применено для количественной оценки содержания иммуноглобулинов G. Концентрационный всплеск иммуноглобулинов G в биологическом объекте, полученном от пациента, свидетельствует о наличии выраженного иммунного ответа. Поскольку для IgG1, IgG2 и IgG4 период полужизни составляет 21 день, обнаружение и классификация данного вида взаимодействий применимо при создании экспресс-тестов распознавания иммунного ответа при разработке и тестировании вакцин, а также для формирования групп риска в эпидемических условиях.Thus, the introduction of protein A into a biological fluid sample and subsequent detection and classification of its possible interactions can be used to quantify the content of immunoglobulins G. The concentration burst of immunoglobulins G in a biological object obtained from a patient indicates the presence of a pronounced immune response. Since the half-life for IgG1, IgG2 and IgG4 is 21 days, the detection and classification of this type of interaction is applicable when creating rapid tests for recognizing the immune response in the development and testing of vaccines, as well as for the formation of risk groups in epidemic conditions.

Обнаружение и классификация взаимодействий между специфичными IgG и антигенами белковой природы применимо в разработке экспрессных тест-систем и систем потокового мониторинга, взамен методов классического иммуноферментного анализа, позволяющих значительно сократить время проведения и интерпретации результатов анализа.Detection and classification of interactions between specific IgG and protein antigens is applicable in the development of rapid test systems and streaming monitoring systems, instead of the methods of classical enzyme-linked immunosorbent assay, which can significantly reduce the time of analysis and interpretation.

В качестве белковых молекул и продуктов их взаимодействий, которые могут быть обнаружены и классифицированы предлагаемым способом можно привести следующие примеры.The following examples can be cited as protein molecules and products of their interactions that can be detected and classified by the proposed method.

1. Биотин (X) Биотиназа – Карбоксилазы (соединенные с биотином) – Стрептавидин/Авидин (Y).Биотин – витамин, дефицит которого способствует развитию ряда заболеваний. Стрептавидин и авидин – белки, селективно связывающие биотин. Введение белков стрептавидина и авидина в образец биологической жидкости (сыворотки крови) и последующее детектирование ББВ применимо для экспресс-определения уровня свободного биотина при лечении и профилактике дефицита биотина у пациента.1. Biotin ( X ) Biotinase - Carboxylases (combined with biotin) - Streptavidin / Avidin ( Y ). Biotin is a vitamin, deficiency of which contributes to the development of a number of diseases. Streptavidin and avidin are proteins that selectively bind biotin. The introduction of streptavidin and avidin proteins into a sample of biological fluid (blood serum) and subsequent detection of BBV is applicable for the rapid determination of the level of free biotin in the treatment and prevention of biotin deficiency in a patient.

2. Полимераза, специфические и неспецифические продукты ее реакций при проведении процедуры полимеразной цепной реакции в различных вариантах.2. Polymerase, specific and nonspecific products of its reactions during the polymerase chain reaction procedure in various versions.

3. Белок pRb (X) – фактор транскрипции E2F (Y). Белок ретинобластомы (pRb) является ингибитором клеточного цикла и выполняет роль супрессора опухолеобразования, за счет связывания факторов транскрипции семейства E2F. pRb инактивирует транскрипцию комплекса E2F-DP (состоящего из димеров белка E2F и димеризованного партнера белка DP), активирующего прогрессирование клеточного цикла. В случае возникновения мутации в обоих аллелях гена RB1 (кодирующего pRB), pRB инактивируется, что приводит к развитию ретинобластомы. Детектирование взаимодействия между pRb пациента и введенным фактором транскрипции E2F позволяет выявить генетическую мутацию и начать терапию на раннем этапе развития ретинобластомы, что повышает шанс выживания пациента и сохранения глаза и его функции как органа зрения.3. Protein pRb ( X ) - transcription factor E2F ( Y ). Retinoblastoma protein (pRb) is a cell cycle inhibitor and acts as a tumor suppressor by binding to transcription factors of the E2F family. pRb inactivates the transcription of the E2F-DP complex (consisting of dimers of the E2F protein and a dimerized partner of the DP protein), which activates cell cycle progression. In the event of a mutation in both alleles of the RB1 gene (encoding pRB), pRB is inactivated, which leads to the development of retinoblastoma. Detection of the interaction between the patient's pRb and the introduced transcription factor E2F allows detecting a genetic mutation and initiating therapy at an early stage of retinoblastoma development, which increases the patient's chance of survival and preserving the eye and its function as an organ of vision.

Таким образом, заявляемый способ позволяет повысить точность и достоверность обнаружения и классификации белковых молекул и продуктов их взаимодействий в гомогенном формате с использованием микроструктурированных оптических волокон без применения стадии иммобилизации на поверхность волокон специфических центоров связывания и без использования аналитических меток. Thus, the claimed method improves the accuracy and reliability of the detection and classification of protein molecules and products of their interactions in a homogeneous format using microstructured optical fibers without using the stage of immobilizing specific binding centers on the fiber surface and without using analytical labels.

Claims (1)

Способ обнаружения взаимодействий белковых молекул со специфическим центром связывания, включающий приготовление модельных образцов, представляющих собой по крайней мере один раствор обнаруживаемого белка, раствор специфического центра связывания и смеси раствора белка с растворами специфических центров связывания с различной концентрацией, введение растворов и смесей во внутреннюю полость микроструктурированного оптического волокна, детектирование спектров пропускания растворов и смесей, по которым судят о наличии взаимодействий, отличающийся тем, что детектирование спектров пропускания осуществляют в спектральном диапазоне от 250 нм до 3000 нм, данные спектров пропускания модельных образцов используют для построения математической модели взаимодействия обнаруживаемых белков, для этого данные спектров представляют в виде матрицы, строки которой соответствуют номерам образца, а столбцы - интенсивностям спектрального сигнала, проводят разложение матрицы по методу главных компонент, получают графики счетов и нагрузок, на которых выделяют группы точек, характеризующие наличие или отсутствие взаимодействия, готовят тестируемый раствор и смеси тестируемого раствора со специфическим центром связывания с различной концентрацией, вносят тестируемый раствор и смеси во внутренние полости микроструктурированного оптического волокна и детектируют спектры пропускания, которые сравнивают со спектрами модельных образцов, и при попадании спектральных данных тестируемых растворов в соответствующую группу точек модельных образцов судят о наличии или отсутствии взаимодействия.A method for detecting interactions of protein molecules with a specific binding site, including the preparation of model samples, which are at least one solution of the detected protein, a solution of a specific binding center and a mixture of a protein solution with solutions of specific binding sites with different concentrations, introducing solutions and mixtures into the internal cavity of a microstructured optical fiber, the detection of transmission spectra of solutions and mixtures, which are used to judge the presence of interactions, characterized in that the detection of transmission spectra is carried out in the spectral range from 250 nm to 3000 nm, the data of transmission spectra of model samples are used to construct a mathematical model of the interaction of detected proteins, for the data of the spectra are presented in the form of a matrix, the rows of which correspond to the numbers of the sample, and the columns to the intensities of the spectral signal; plots of counts and loads are calculated, on which groups of points characterizing the presence or absence of interaction are distinguished, a test solution and mixtures of a test solution with a specific binding site with different concentrations are prepared, the test solution and mixtures are introduced into the internal cavities of a microstructured optical fiber, and transmission spectra are detected, which are compared with the spectra of the model samples, and when the spectral data of the tested solutions fall into the corresponding group of points of the model samples, the presence or absence of interaction is judged.
RU2021102571A 2021-02-04 2021-02-04 Method for detection and classification of protein molecules and their interactions RU2756994C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021102571A RU2756994C1 (en) 2021-02-04 2021-02-04 Method for detection and classification of protein molecules and their interactions

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021102571A RU2756994C1 (en) 2021-02-04 2021-02-04 Method for detection and classification of protein molecules and their interactions

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2756994C1 true RU2756994C1 (en) 2021-10-08

Family

ID=78000151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021102571A RU2756994C1 (en) 2021-02-04 2021-02-04 Method for detection and classification of protein molecules and their interactions

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2756994C1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4504686B2 (en) * 2002-01-28 2010-07-14 エス アール ユー バイオシステムズ,インコーポレイテッド Label-free high-throughput optical technique for detection of biomolecular interactions

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4504686B2 (en) * 2002-01-28 2010-07-14 エス アール ユー バイオシステムズ,インコーポレイテッド Label-free high-throughput optical technique for detection of biomolecular interactions

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HUANG Y., YU B., GUO T., GUAN B.O. "ULTRASENSITIVE AND IN SITU DNA DETECTION IN VARIOUS PH ENVIRONMENTS BASED ON A MICROFIBER WITH A GRAPHENE OXIDE LINKING LAYER", RSC ADVANCES. V. 7. N 22. P. 13177, 2017. *
PAVEL S. PIDENKO, ANDREY A. SHUVALOV, ANASTASIA A. ZANISHEVSKAYA, NATALIA A. BURMISTROVA, "DETECTION OF ANTIGEN-ANTIBODY INTERACTIONS IN MICROSTRUCTURED OPTICAL FIBERS" PROC. SPIE 11457, *
PAVEL S. PIDENKO, ANDREY A. SHUVALOV, ANASTASIA A. ZANISHEVSKAYA, NATALIA A. BURMISTROVA, "DETECTION OF ANTIGEN-ANTIBODY INTERACTIONS IN MICROSTRUCTURED OPTICAL FIBERS" PROC. SPIE 11457, SARATOV FALL MEETING 2019, 09.04.2020. *
ZHANG B, MORALES AW, PETERSON R, TANG L, YE JY. "LABEL-FREE DETECTION OF CARDIAC TROPONIN I WITH A PHOTONIC CRYSTAL BIOSENSOR", BIOSENSORS & BIOELECTRONICS. N58, PP.107-113, 2014. *
ZHANG B, MORALES AW, PETERSON R, TANG L, YE JY. "LABEL-FREE DETECTION OF CARDIAC TROPONIN I WITH A PHOTONIC CRYSTAL BIOSENSOR", BIOSENSORS & BIOELECTRONICS. N58, PP.107-113, 2014. HUANG Y., YU B., GUO T., GUAN B.O. "ULTRASENSITIVE AND IN SITU DNA DETECTION IN VARIOUS PH ENVIRONMENTS BASED ON A MICROFIBER WITH A GRAPHENE OXIDE LINKING LAYER", RSC ADVANCES. V. 7. N 22. P. 13177, 2017. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Shah et al. Enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA): the basics
Rowe-Taitt et al. Simultaneous detection of six biohazardous agents using a planar waveguide array biosensor
Mudumba et al. Photonic ring resonance is a versatile platform for performing multiplex immunoassays in real time
Brecht et al. Recent developments in optical transducers for chemical or biochemical applications
US20140080729A1 (en) Optical sensing device for sensing analytes and related apparatus and methods
KR100927655B1 (en) Bio detection sensor
Durner Clinical chemistry: challenges for analytical chemistry and the nanosciences from medicine
Adrian et al. Wavelength-interrogated optical biosensor for multi-analyte screening of sulfonamide, fluoroquinolone, β-lactam and tetracycline antibiotics in milk
EP2726876B1 (en) Method of determining active concentration by calibration-free analysis
US20160161406A1 (en) Cartridge for analyzing specimen by means of local surface plasmon resonance and method using same
Takamura et al. Spectral mining for discriminating blood origins in the presence of substrate interference via attenuated total reflection Fourier transform infrared spectroscopy: postmortem or antemortem blood?
Schasfoort et al. Presence and strength of binding of IgM, IgG and IgA antibodies against SARS-CoV-2 during CoViD-19 infection
Bleher et al. Development of a new parallelized, optical biosensor platform for label-free detection of autoimmunity-related antibodies
Ewald et al. A robust sensor platform for label-free detection of anti-Salmonella antibodies using undiluted animal sera
Psarouli et al. Fast label-free detection of C-reactive protein using broad-band Mach-Zehnder interferometers integrated on silicon chips
Chen et al. Fluorescence-based optical sensor design for molecularly imprinted polymers
Koukouvinos et al. Rapid C-reactive protein determination in whole blood with a White Light Reflectance Spectroscopy label-free immunosensor for Point-of-Care applications
Putallaz et al. Nanofluidics drives point-of-care technology for on the spot protein marker analysis with rapid actionable results
EP2494358B1 (en) Method for the direct measure of molecular interactions by detection of light reflected from multilayered functionalized dielectrics
Callery et al. Vibrational spectroscopy and multivariate analysis techniques in the clinical immunology laboratory: a review of current applications and requirements for diagnostic use
RU2756994C1 (en) Method for detection and classification of protein molecules and their interactions
Zhou et al. Polymeric microsphere enhanced surface plasmon resonance imaging immunosensor for occult blood monitoring
Bailey et al. A robust silicon photonic platform for multiparameter biological analysis
Bleher et al. Label-free quantification of cystatin C as an improved marker for renal failure
Olkhov et al. Whole blood screening of antibodies using label-free nanoparticle biophotonic array platform