Automatisert ELISA metode for påvisning av IAA

Abstract

Bakgrunn: Enhet for immunologi har automatisert flere ELISA-tester, men fortsatt er det fem tester som utføres manuelt. Prosjektets hensikt er derfor å undersøke om en automatisering av en ELISA-test for insulin autoantistoff på Dynex DS2 vil være god nok til å tas bruk i dag, i sammenligning med en manuell metode. En automatisering vil forbedre pasientsikkerhet, minimere risiko for feilhåndtering av prøver, redusere ressursbruk og stabilisere kvaliteten på analysesvar.

Metode: Automatisert metode ble sammenlignet med manuell metode utarbeidet av Enhet for immunologi under like betingelser. Det ble analyser 54 prøver i hele analyseområdet på begge metodene, samt fire intra-assay prøver med ti paralleller på Dynex DS2 for å undersøke om metoden tilfredsstiller presisjonskravet. I tillegg ble det analysert ulike kontroller for å undersøke om metoden tilfredsstiller interne og eksterne krav.

Resultater: Etter analysering av de 54 pasientprøvene på Dynex DS2 og ved manuell metode, ble det funnet at metoden på Dynex DS2 har en proporsjonal systematisk feil sammenliknet med den manuelle metoden. Likevel ble det funnet at alle 54 prøver fikk samme prøvesvar, negativ eller positiv, på begge metodene. Analysering av intra-assay i tillegg til kontroller viste at den automatiserte metoden på Dynex DS2 har en presisjon som tilfredsstiller presisjonskravet til Enhet for immunologi.

Konklusjon: En sammenligning av automatisert og manuell metode viser at selv om det er en proporsjonal feil mellom metodene er den automatiserte metoden god nok til å bli tatt bruk i dag. Det anbefales likevel å utføre flere analyser for å danne et bedre vurderingsgrunnlag.

Background: Unit of Immunology has automated several ELISA tests, but there are still five tests that are performed manually. Therefore, the purpose of the project is to investigate whether automation of an ELISA test for insulin autoantibodies on Dynex DS2 will be good enough to be used today, compared to a manual method. Automation will improve patient safety, minimize the risk of mishandling of samples, reduce resource utilization, and stabilize the quality of analysis results.

Method: An automated method was compared with the manual method developed by the Unit of Immunology under similar conditions. A total of 54 samples were analyzed using both methods across the entire analytical range, as well as four intra-assay samples with ten replicates on the Dynex DS2 to investigate whether the method meets the precision requirement. In addition, various controls were analyzed to investigate whether the method meets internal and external requirements.

Results: After analyzing the 54 patient samples on Dynex DS2 and the manual method, it was found that the method on Dynex DS2 has a proportional systematic error compared to the manual method. However, it was found that all 54 samples had the same test results, negative or positive, on both methods. Analysis of intra-assay as well as controls showed that the automated method on Dynex DS2 has a precision that meets the precision requirement of the Unit of Immunology.

Conclusion: A comparison of automated and manual methods shows that although there is a proportional error between the methods, the automated method is good enough to be used today. However, it is recommended to perform additional analysis to form a better basis for assessment.