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【书同文 5】跨平台数据整合:当 Luminex 遇上 MSD

发布日期:2025/11/10 11:48:45发布人:上海优宁维生物科技股份有限公司

往期文章:dpMFI 校正——横扫 Luminex 批次、板次与非特异偏差中,

我们借助斯坦福大学开发的dpMFI校正器,如同技艺精湛的裁缝,成功“熨平”了Luminex平台的批次偏差。然而,当研究从“单中心实验”扩展到“多中心协作”,且试图将Luminex数据与合作方的MSD历史结果对比时,一个更深层次的挑战出现:两种技术“国度”的数据,如何实现可信“对话”?

    

这并非假设。2010年Fu等人在《Clinical Chemistry》系统比较了MSD与Bio-Plex(Luminex)等主流平台,发现同一样本中IL-6的测量浓度在不同平台间存在显著差异,直接比对犹如“鸡同鸭讲”(见图)。

   

1、为什么 Luminex 和 MSD 数据不能直接比?

1原理的“代沟”

Luminex(xMAP技术)基于荧光微球编码,激光分别读取微球颜色和结合荧光的强度;MSD采用电化学发光(ECL)技术,通过电极激发发光分子产生信号。简言之,Luminex测量的是“荧光强度”,MSD测量的是“电化学发光强度”,两者信号本质不同,难以直接换算。

(2)标准品的“方言”

不同厂家使用自制重组蛋白标准品,纯度、活性、糖基化修饰存在差异,犹如不同地方的方言。即使标注相同单位,标准曲线的含义也因平台而异,导致测得浓度无法跨平台直接比较。

(3)基质的“干扰”
血清、血浆中的脂质、蛋白质等成分对不同技术的影响不一致。一个平台能耐受的基质干扰,另一个平台可能放大,导致信号抑制或增强,进一步加剧差异。

     

2、跨平台整合的“王道”——国际标准溯源

 

真正实现“书同文”的关键,是使用统一的国际标准品。世界卫生组织(WHO)发布的国际标准品(以国际单位 IU 表示)可以替代厂家标准品,重新绘制标准曲线,实现信号向统一单位 IU/mL 的换算。这不仅保证了各平台数据的可比性,也为临床诊断和监管提供了科学依据。

    

3、 退而求其次的“实用策略”——统计校正

由于并非所有检测因子都有对应的国际标准品,无标准时统计校正是可行选择,但有一定局限性:

 

(1)Z-Score标准化
将数据转为距离均值的标准差数值,去除量纲,适合做聚类和表达模式分析,但失去绝对浓度信息。

(2)分位数标准化(Quantile Normalization)
强制不同数据集拥有相同分布,适合多中心数据合并,减少批次效应,但可能掩盖真实的生物学差异。

(3)桥接样本校正
选取20–30份代表性样本,在两平台同时检测,建立线性回归模型(如 Y_MSD = a × X_Luminex + b)进行校正,方法灵活、针对性强,效果显著。

统计校正适合群体研究和趋势分析,但不能替代基于国际标准的绝对定量。


4、总结与展望

应用场景

推荐策略

备注

临床诊断/绝对定量

国际标准品溯源(IU/mL)

准确一致,监管认可

生物标志物筛选

Z-Score或分位数标准化

经济实用,适合趋势比较

多平台合作有配对样本

桥接样本回归校正

个性化强,针对性校正

期待试剂厂商能在出厂时完成国际标准比对,从源头解决“书同文”难题,助力多因子检测数据在精准医学领域自由流通。

 

参考文献

  1. Bolstad, B. M., Irizarry, R. A., Åstrand, M., & Speed, T. P. (2003). Normalization methods for high density array data. Bioinformatics, 19(2), 185–193.

  2. Fu, Q., Lindgren, C., van Hage, M., & Ekerfelt, C. (2010). Comparison of multiplex immunoassay platforms for cytokine detection. Clinical Chemistry, 56(3), 512–520.

  3. Kristiansen, P. A., Page, M., Bernasconi, V., Mattiuzzo, G., Dull, P., Makar, K., ... & Kaur, R. (2021). The importance of using WHO International Standards to harmonise SARS-CoV-2 serological assays. The Lancet Infectious Diseases, 21(7), e267–e268.

  4. Lee, D., Kwon, S., Kim, S., & Lee, J. (2012). Quantile normalization in metabolomics data. Journal of Chromatography B, 881-882, 58-63.

  5. S. Food and Drug Administration. (2018). Bioanalytical Method Validation: Guidance for Industry.https://www.fda.gov/files/drugs/published/Bioanalytical-Method-Validation-Guidance-for-Industry.pdf

  6. World Health Organization. (2021). Guidelines on the evaluation of similar biotherapeutic products (SBPs).https://cdn.who.int/media/docs/default-source/biologicals/ecbs/who-sbps_22-april-2021.pdf


 

乐备实是国内专注于提供高质量蛋白检测以及组学分析服务的实验服务专家,自2018年成立以来,乐备实不断寻求突破,公司的服务技术平台已扩展到单细胞测序、空间多组学、流式检测、超敏电化学发光、Luminex多因子检测、抗体芯片、PCR Array、ELISA、Elispot、PLA蛋白互作、多色免疫组化、DSP空间多组学等30多个,建立起了一套涵盖基因、蛋白、细胞以及组织水平实验的完整检测体系。

 

我们可提供从样本运输、储存管理、样本制备、样本检测到检测数据分析的全流程服务。凭借严格的实验室管理流程、标准化实验室操作、原始数据储存体系以及实验项目管理系统,已经为超过3000家客户单位提供服务,年检测样本超过100万,受到了广大客户的信任与支持。

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