나노 입자 추적 분석기의 NTA 비교 Comparison of NTA (Nano particle Tracking Analyzer)
안녕하세요.
Particle Metrix GmbH 社의 국내 단독 대리점 위드인스트루먼트입니다.
NTA (Nano paricle Tracking Analysis) 방식을 이용하여 EVs (Extracellular Vesicles)
특성 측정이 가능한 장비인 Zetaview®와 타사의 NTA 장비와의 정확성 및 반복성을
비교한 논문의 결과를 포스팅하고자 합니다.
EVs 연구분야의 확장에 따라 단일 EV의 특성 확인을 위해 정확하고 재현 가능한 방법을
필요로 하고 있으며, NTA는 일반적으로 EV의 농도 및 크기와 형광 분석을 하는데 사용됩니다.
물론, Zetaview®는 타 NTA 분석기가 가지고 있지 않은 제타 전위 (Zata Potential),
Colocalization, Subpopulations 등의 추가 기능까지 가지고 있습니다.
그런데, EV 연구 분야에서 NTA data를 쉽게 확인하고 검증할 수 있는 방법이 없기 때문에
측정의 신뢰성에 의문이 드는 것은 사실입니다.
이와 관련해 Particle Metrix 사의 Zetaview®와 타사의 NTA 기기 측정치를 비교하였습니다.
두 기기의 크기 및 농도 결정의 정확성과 반복성을 평가하기 위해 TEM (투과 전자 현미경) 및
SP-IRIS (단일 입자 간섭 반사 영상 감지)를 통해 정확한 수치를 계산을 파악한 후 비교하는
방법을 사용했습니다.
측정값에 대한 편향 값(BIAS)을 계산하는 계산식으로
(Ve = 예상된 수치, Vm = 측정된 수치)
위 계산식에 TEM, SP-IRIS의 결과 값을 Ve 값으로 설정하여 두고 0에 가까워질수록
실제 수치에 가까운 수치입니다.
측정 Sample로 Polystyrene nanosphere, Silica nanosphere를 각각 측정하였으며,
% CV는 측정 결과 간 표준편차를 나타내는 %입니다.
위 실험 결과를 통해 a 그래프에서는 NTA의 particle concentration을
비교하는 결과를 그래프로 나타냈으며
Polystyrene nanosphere (표본 간 차이, 기준 농도와의 차이)
- 타사 NTA (15.8%, 108.4%) vs Zetaview® (0.00%, 3.2%)
Silica nanosphere
- 타사 NTA (8.0, 96.3%) vs Zetaview® (0.00%, 0.00%)
의 결과를 확인할 수 있었습니다.
b 그래프에서는 NTA의 particle size를 비교하는 결과를 그래프로 나타냈으며
Polystyrene nanosphere (표본 간 차이, 기준 농도와의 차이)
- 타사 NTA (1.4%, 1.2%) vs Zetaview® (0.5%, 9.7%)
Silica nanosphere
- 타사 NTA (0.3, 7.7%) vs Zetaview® (0.3%, 11.0%)
이 결과를 확인할 수 있었습니다.
또 이 실험에 이어서 희석 배수를 동일하게 단계적으로 희석을 진행하는
Serial dilution을 진행하였습니다.
R² 은 결정 계수라 독립 변수들이 종속 변수를 얼마나 설명해 주는지 가리키는 지표입니다.
결정 계수가 높을수록 종속 변수를 많이 설명한다는 뜻이며, 1을 넘을 수 없습니다.
Liposome, Serum EV, L-540 EV sample을 각각 기기의 적정 농도로부터 시작하여
단계적으로 희석 배수를 거듭하며, 측정 농도를 확인하여 각각 다른 3가지 Vesicle sample의
BIAS 값의 평균치를 아래와 같이 확인할 수 있었습니다.
타사 NTA : 평균 33.7% BIAS vs Zetaview® : 평균 4.3% BIAS |
두 가지 실험 결과를 통해 EV sample의 농도 측정 진행에 있어서 타사의 NTA 장비보다
Zetaview®에서 높은 정확도의 측정값을 확인할 수 있었으며,
또한 연속 희석 실험의 결과를 통해 Dilution Factor에 관계없이 정확한 분석 결과를
도출할 수 있는 NTA 분석기는 Zetaview®임을 확인할 수 있었습니다.

장비에 대한 문의 사항이 있으시면 아래 연락처로 연락 주시기 바랍니다.
감사합니다.