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突破心梗三项应用,超敏cTNI准确定量“伤心”指数

发布:默克生命科学
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心肌肌钙蛋白I(cTnI)是近年来发现的一项灵敏度高、特异性强的心肌标志物,可有效检测心肌损伤及心肌细胞坏死。心肌肌钙蛋白I只在心肌细胞表达,在心肌细胞损伤后 1小时就在血清中出现,14小时达高峰,持续1-2周甚至更长1。cTnI目前主要用于急性心肌梗死的诊断。


随着检测技术的不断更新,cTNI检测下限不断突破,从ng/ml有效降低到fg/ml,心肌损伤可以被更早发现。超敏cTNI指标,可有效评价疾病、药物带来的“伤心”程度,已广泛应用于心脏病预测、疾病病程研究、药物毒理评价等方面。


超敏cTNI可提前12年预测心脏病发病率

研究者连续12年随访检测了正常个体的cTnl, 并且根据本底表达水平的差异将被测者分为4组。12年的临床追踪中,发现本底表达cTnl较高的个体倾向于较高的累积心脏病发病率,而本底表达丰度低于1.06pg/mL的个体12年后心脏病的累积发病率极低。


通过高敏cTnl本底表达水平检测,可预测多年后心脏病事件发病率。


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Circulation. 2012.


超敏cTNI检测心肌炎水平,监测新冠病程

通过对150名新冠患者血液中的cTNI指标进行检测发现,cTNI指标死亡组和治愈组中表现出显著差异。


68例死亡病例中,5例(7%)心肌损害患者死于循环衰竭,22例(33%)同时死于心肌损伤和呼吸衰竭。根据临床资料发现,部分患者死于暴发性心肌炎。《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第七版)》也建议,根据病情需要监测心肌损伤标志物。


通过高敏cTnl本底表达水平检测,可实现全病程中患者血液中cTNI水平的监测,有效预防急性心肌损伤。


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Intensive Care Medicine, 2020.


超敏cTNI精.准评价药物心脏毒性

伊马替尼 (Imb) 是一种酪氨酸激酶抑.制剂,具有阻断一种或多种蛋白激酶的作用。临床用于治.疗慢性髓性白血病和恶性胃肠道间质肿瘤。Imb 具有一定的心脏毒性,如引起左心室功能、充血性心力衰竭等。通过对不同剂量 Imb 处理的大鼠进行血液中 cTnI、cT|nT 和 FABP3 浓度检测。研究发现,高剂量 Imb 处理的动物在 28 天 cTnI、cT|nT 和 FABP3 水平显著升高。


通过对高敏cNTI的准确监测,实现药物引起心肌毒性的临床判断,指导用药。


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Pharmacology Research & Perspectives, 2014.


默克SMC™超敏检测实现cTNI指标飞克级定量

默克SMC™ 单分子免疫检测平台,可实现血液中cTNI指标的fg/ml准确定量。SMC™ cTNI试剂盒覆盖人、大鼠、非人灵长类、豚鼠、犬类5大种属,zui低检测下限LOD可达0.08 pg/mL,满足样本中cTNI基线的全部检出。


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SMC™ cTNI assay kit实现LLOQ 0.69pg/ml,

LOD 0.08pg/ml.


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制版人:半夏


参考文献

1. Jun Z., Joel E., et al. Quantitation of low abundant soluble biomarkers using high sensitivity Single Molecule Counting technology. Methods, 2018.
2. Schultze, A. E., Konrad, R. J.,Credille, K. M., et al. Ultrasensitive Cross-species Measurement of Cardiac Troponin-I Using the Erenna Immunoassay System. Toxicologic Pathology, 2008.

3. Cao N.D., Ater D., et al. Role of troponmin I proteolysis in the pathogenesis of stunned myocardium. Cire Res, 1997.

4. Herman E., Alan K., et al. The utility of serum biomarkers to detect myocardial alterations induced by Imatinib in rats. Pharmacology Research & Perspectives, 2014.

5. Wang, T.J., Wollert K.C., Larson, M.G., et al. Prognostic Utility of Novel Biomarkers of Cardiovascular Stress: The Framingham Heart Study. Circulation, 2012.

6. Qiurong R., Kun Y., et al. Clinical predictors of mortality due to COVID-19 based on an analysis of data of 150 patients from Wuhan, China. Intensive Care Medicine, 2020.


2020-08-01
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