Bioconjugation by dual heterobifunctional coupling method: Use of the conjugates for the detection of dopamine

Dopamine (DA) is an important neurotransmitter molecule of catecholamines. Its deficiency could lead to brain disorder such as Parkinson's disease and schizophrenia. Therefore, it is necessary to establish a suitable analytical technique with sensitivity and simplicity. A competitive enzyme-linked immunosorbent assay for DA has been optimized and characterized. Assay sensitivity is controlled by two factors in competitive immunoassay. One is a nature and concentration of competitor, and the other is those of binder, antibody. Thus, optimization was performed: BSA-DA conjugate and antibody-avidin conjugate were prepared by dual heterobifunctional coupling method using SATA and SMCC. Assay condition was optimized with $6.66\;{\mu}gmL^{-1}$ of BSA-DA and $4.17{\times}10^{-10}\;M$ of antibody-avidin conjugate. A dose-response curve was constructed, and a limit of detection and a dynamic range for DA were accomplished to $2.3{\times}10^{-2}\;{\mu}g\;mL^{-1}$ and four orders of magnitude ($1.0{\times}10^{-7}\;M$ to $1.0{\times}10^{-3}\;M$), respectively. Calibration curve was constructed on dynamic range and least-squares regression of this data gave the following relationship: absorbance = -0.1098 log[DA]+0.0353 ($R^2$ = 0.9956).

서로 다른 두 작용기를 이용한 결합법에 의한 접합체: 도파민 면역분석법

도파민은 카테콜아민류의 중요한 신경전달물질로서 부족하면 파킨스병과 정신분열증 등을 야기할 수 있다. 그러므로 조작이 비교적 간단하면서 감도가 우수한 분석법의 개발이 필요하다. 이에, 도파민에 대한 경쟁적인 효소면역분석법이 연구되었다. 경쟁적인 면역분석법의 분석감도는 일반적으로 두가지 요소에 의해 조절된다. 하나는 경쟁자의 특성과 농도이며, 다른 하나는 결합체, 즉 항체의 그것이다. 따라서, 경쟁자인 BSA-DA과 결합체인 항체-avidin 접합체의 최적화가 수행되었다. 두 접합체는 SATA와 SMCC를 이용한 dual heterobifunctional coupling법에 의해 합성되었으며, 최적화 과정을 통해 BSA-DA 접합체의 농도는 $6.66\;{\mu}g/mL$, 항체-avidin 접합체의 농도 $4.17{\times}10^{-10}\;M$로 결정되었다. 도파민에 대한 doseresponse curve와 calibration curve의 결과로써 도파민에 대한 검출 한계는 $2.3{\times}10^{-2}\;{\mu}g/mL$ 이고 검출 영역은 $1.0{\times}10^{-3}\;M\sim1.0{\times}10^{-7}\;M$ 이다. 직선성을 갖는 검출영역에서의 검정선을 얻은 결과 [Absorbance = -0.1098 log[DA]+0.0353 ($R^2$ = 0.9956)] 우수한 직선관계를 얻었다.