食品不耐受性的内幕：IgG4 ELISA检测的情况

 在诊断和治疗与特定IgG水平升高相关的病理时，例如克罗恩病，溃疡性结肠炎和肠易激综合症，IgG4测试具有明确的作用。尽管IgG4测试已经有很多多年来的负面报道，主要是因为已经表明，某些食物抗原的IgG4水平升高可能只是特定食物暴露和耐受性的指标，而不是“真正”食物耐受性的指标。请注意，我们既关注测试背后的科学，也关注不断发展的IgG和IgG4 ELISA测试市场。

 定义食物不耐症

对过敏和其他类型的食物过敏的人会对某些食物和食物成分产生不利影响，而其他人可以毫无问题地食用这些食物和食物成分。对小麦或牛奶中特定蛋白质的反应等过敏反应涉及免疫系统，可能危及生命。症状通常在进食有问题的食物后几分钟内出现，并且可能包括呕吐，面部肿胀，皮疹或类似哮喘的症状。另一方面，食物不耐症往往会产生诸如腹胀或腹痛之类的症状，这些症状通常会延迟出现，并且通常会在食物摄入后的24-72小时内出现，从而难以在症状和特定食物之间建立因果关系。人们认为食物不耐受的机制是通过用某些食物成分（食物抗原）长期刺激胃肠道，破坏其基本功能并可能导致慢性炎症和肠粘膜更大的通透性而发生的。这就是肠易激综合症（IBS）的情况，与此同时，据报道IBS患者特定食物的血清IgG4水平升高。基于IgG4水平的食物消除改善了这些个体的症状。可以找到更多信息和案例研究在这篇相关文章中，这为在IBS患者中进行测试提供了依据。

 在IBS中进行IgG4检测的案例

根据所采用的诊断标准，IBS影响全球约11％的人口。大约30％患有IBS症状的人最终会因IBS症状而咨询医生。IBS因此构成了巨大的医疗保健负担，而无论环境或地理位置如何，这种负担都是如此

但是，由于社区内症状的频发，诊断标准的变化和实施的严格性，缺乏特定的组织病理学变化以及缺乏全球明确的发病点，因此准确的病例定义仍然很困难。由于IBS患者也更有可能已经患有或出现其他功能性疾病，这一事实使情况更加复杂，这使得流行病学研究异常具有挑战性。IBS患者的巨大差异以及出现IBS症状的患者数量之多他们正在全球进行咨询，他们建议，如果要实施某种形式的标准化食物不耐受性IgG4测试，这将是临床工具箱中极为有价值的补充。

IgG4测试如何适应食物不耐受的情况？

识别食物敏感性的黄金标准是消除饮食，然后在避免一段时间后逐一食用消除食物以确定患者的反应，这是一种“口头挑战”，理想情况下他们不知道要进行的检测。为了减少对哪些食物有问题的猜测，一些从业人员将首先要求进行食物敏感性或血液筛查测试，例如IgG4 ELISA测试，以帮助指导消除饮食。当患者停止进食有问题的食物时，他们可能会出现暂时性戒断症状，因此在症状消失之前，他们可能必须遵循消瘦饮食约两周的时间，并准备开始进行口服挑战性食物测试。消除这种饮食需要奉献和奉献，并需要认真记录。食品耐受性测试起着至关重要作用的另一个领域是补充医学，在传统医学治疗不成功之后，患有除上述慢性疾病以外的其他慢性疾病的患者通常转向整体医疗保健提供者。荷兰的RP Sanitas Humanus就是其中之一。您可以在此处阅读有关如何经常发现食物不耐受是患者慢性健康问题的根源，并且可以使用IgG和IgG4抗体的自动分析来评估这种不耐受，以找出真正的原因。大约有2.5亿患有IBS症状的患者可以随时在全球进行咨询，任何或所有患者都可以从IgG4食品不耐受性检测中受益。此外，2019年几乎有全世界有690万人患有IBD（克罗恩氏病和溃疡性结肠炎），并且患病率呈上升趋势。全球人口的1％可能患有乳糜泻，这是显然，开发标准化形式的IgG4食品不耐受性测试将是有利的。那么我们如何最好地测量IgG和IgG4的水平呢？

开发可靠的食品不耐受性测试面临的挑战

市面上可用于常规检测IgG和IgG4水平的大多数试剂盒都依赖于免疫学方法。ELISA方法是使用最广泛的方法，因为它们对过敏原蛋白的检测具有敏感性和特异性，并且易于使用。但是，有许多用于定量分析的商业试剂盒，它们使用不同的提取缓冲液。校准程序在所用抗体的质量上有所不同，并且结果在商标和批次之间也有所不同。主要的局限性包括基质效应，蛋白质提取不足，由于交叉反应而导致的特异性不足以及结果的再现性不足。

找出ELISA数据重现性差的根源

估计有50％以上的临床前结果无法重现，因此方法，实验和操作过程的可靠性是所有研究领域中的主要关注点。即使使用高质量试剂盒，许多关键的实验工作流程（例如ELISA实验的工作流程）也容易出错。虽然ELISA试剂盒为生成可靠的数据提供了坚实的基础，但对完整的实验工作流程进行故障排除是朝着查明必须解决的其他可变性和错误来源的第一步，以提高重现性和自信的决策能力。

数据重现性差的负担

数据重现性在诸如药物研发和生产以及临床和学术研究应用之类的规范工作中至关重要。临床研究中数据的严格性和重现性是一个系统性问题，也是许多组织（包括美国国立卫生研究院（NIH））的首要任务。临床前研究中的错误可能会造成巨大的损失。不重现的临床前研究的累积患病率估计超过50％，仅在美国，每年就在不重现的临床前研究上花费约28,000,000,000美元（US $ 28B）。数据重现性问题不仅限于临床研究和制药行业。2016年发布的一份报告涉及许多科学领域，其中涉及1500多名研究人员，其中70％以上尝试过且未能复制另一位科学家的实验，而一半以上的人未能复制自己的实验。推动在学术研究中实施质量控制程序。

一个典型的例子：ELISA的重现性

高性能ELISA已成为临床诊断和研究中不可估量的方法，并被视为测量样品中分析物的简单且低成本的方法。然而，传统上，运行ELISA是费时费力的手动过程，效率相对较低且容易出错。化验之间，实验室之间以及低通量的可变性问题对每天快速一致地生成可靠数据的需求提出了挑战。