Development of a Sandwich ELISA to Detect Hepcidin in Human Serum.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract 2000 Poster Board I-1022 Hepcidin is a 25 amino acid peptide that is the central mediator of iron metabolism. Iron excess, deficiency and maldistribution have been implicated in the etiology of many diseases including atherosclerosis, diabetes, neurodegeneration and the anemia of inflammation. Determination of hepcidin levels may be useful in diagnosis and treatment decisions for some or all of these diseases. Serum hepcidin measurement has so far been limited to a prohepcidin (60 amino acid hepcidin precursor) ELISA, mass spectrometry (MS)-based assays or competition ELISAs using polyclonal anti-hepcidin antibodies. The current work describes the generation of a sandwich ELISA using monoclonal antibodies to detect human hepcidin (hHepc) and optimization of assay conditions to resolve inconsistencies between MS- and ELISA-based detection. The ability of two anti-hHepc antibodies to sandwich (bind simultaneously) with hHepc was demonstrated using a rabbit polyclonal antibody preparation from hHepc-immunized animals. The same polyclonal antibody preparation was used for both hHepc capture and detection. The limit of detection achieved with this assay was O.D.450<1, suggesting that only a small proportion of the total antibodies could bind concurrently. To improve hHepc detection, a panel of monoclonal antibodies was screened for the ability to sandwich. Antibody epitope characterization studies using purified antibodies and >1000 hybridoma supernatants identified three classes of antibodies: classes 1 and 2 each recognized epitopes found in both full length mature hHepc (hHepc 25) and a shorter version (hHepc 20); class 3 bound a different epitope and demonstrated an increased affinity for hHepc 25 over hHepc 20. The majority of antibodies characterized were in class 1 while antibodies in classes 2 and 3 were rare (∼1% of antibody panel) highlighting the difficulty in achieving a sandwiching event. Antibodies 19D12 (class 1) and 23F11 (class 2) were identified as the optimal sandwich pair with a detection range of approximately 0.2-1000 ng/ml using synthetic hHepc. Initial comparisons of data generated using the sandwich ELISA and a fully-quantitative MS-based assay demonstrated a lack of consistent agreement. This issue was somewhat addressed by introduction of an alkaline treatment step to dissociate any protein/hHepc complexes in serum. Subsequent comparison of the two assays using sera from several different patient populations (anemia of cancer, chemotherapy-induced anemia, kidney disease) as well as healthy donors demonstrated good correlation (R2 range = 0.83-0.92; n=237). This sandwich ELISA may represent a tool for aligning the MS and ELISA-generated results in a format that has the potential to be high throughput and widely available. Disclosures: Arvedson: Amgen: Employment. Doellgast:Amgen: Employment. Salimi-Moosavi:Amgen: Employment. King:Amgen: Employment. Foltz:Amgen: Employment. Chen:Amgen: Employment. Li:Amgen: Employment. Sasu:Amgen: Employment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».