生物医药品开发中的物性评价技术:候选选择

我们为您介绍了生物医药品开发各阶段中需要评估的项目,以及可以通过马尔文·帕纳利帝科的测量技术进行评估的项目。在这一页面,我们将详细介绍“候选选择”。

新药开发的起点始于候选者的选择。由于生物医药品的物性很大程度上依赖于其构成,因此必须尽可能在初始阶段就筛选出物性良好的构成。马尔文·帕纳利帝科的测量技术支持通过粒径分布、纯度、热稳定性、结合活性来评估构成的优劣。

通过粒径分布对粒径确定及聚集、凝集体的评估(DLS

血红蛋白的尺寸测量

从众多候选者中快速高效地筛选出目标样品是至关重要的。动态光散射法(DLS)可以在几分钟内判断样品粒子的大小和分散状态,迅速判断聚集或凝集体的混入。下图的横轴表示尺寸(流体力学半径),纵轴表示光强度分布(Intensity(%)),测量了不同种类血红蛋白的粒径分布。从表中可以看出,散射强度基准值为100%的HbA(蓝色)和铜氰蛋白(黑色)表现为单一峰,而基准值下降的Rice Hb1(绿色)和Polytaur(灰色)的粒径分布较宽,粒径较大的分子混存。

利用DLS,可以通过确认粒径和峰面积比来识别样品中单体、二聚体及更高次寡聚的比例。此外,DLS还能够根据粒径信息推测分子量,并有效用于确定样品中寡聚状态和凝集体比例。

血红蛋白名称亚基已知分子量 kDa峰均值 nm散射强度基准 %体积基准 %
肌红蛋白117.62.40397.7100
Rice Hb12372.98590.999.9
HbA464.53.305100100
Polytaur121866.77888.399.8
铜氰蛋白172012.36100100
→可选择以分散稳定性为指标的配方条件

多个检测器用于准确的分子量和结构信息的评估(SEC-LS・Vis

apo-RDholo-RD的评估

使用基于标样保持容量的传统解析法时,由于蛋白质构造变化导致的视体积增大可能导致分子量误判。通过将光散射检测器(LS)连接到尺寸排阻色谱(SEC)上进行光散射分析有助于得到准确的分子量。下图显示了在有(holo)和无(apo)CaCl2的条件下,测量与Ca离子结合而改变结构的Repeat in Toxin Domain(RD)蛋白的SEC测量结果。比对holo(实线)和apo(虚线)状态,传统方法中apo由于溶出时间较早可能被解析为约600 kDa,而holo为73kDa。但通过使用光散射解析,结果显示两者的分子量约73kDa。同时,粘度检测器测得apo的固有粘度为0.35 dL/g,而holo为0.055 dL/g,展示了不同特性。这意味着Ca离子存在时,蛋白质会发生结构变化。

因此,通过多个检测器同时测量,可以获得准确的分子量和结构信息,从而避免构建选择时的误导。

参数单位apo-RDholo-RD
溶出容量mL10.413.8
固有粘度dL/g0.350.055
分子量Kg/mol73.673.2
→准确的分子量和结构信息避免构建选择时的误导

利用多个检出器对粒径的测定和聚集、凝集体的评估(SEC-LS・Vis

抗体的纯度评估

光散射越强,其分子量越大。当将光散射检测器连接到SEC上时,可以清晰看到RI或UV/VIS检测难以分辨的凝集区域。下图展示了使用RI检测器和光散射检测器测得的IgG的结果。单体、二聚体可以通过RI信号(红色)和光散射信号(橙色)确认,但在凝集区,光散射信号明显大于RI信号(红色箭头)。RI或UV/VIS检测器依赖于浓度,凝集体量小会导致信号较小。通过增加光散射检测器,可以判断凝集是否确实存在或只是基线波动。

使用SEC-LS・Vis,可以更准确地确认样品的纯度,从而选择出更高纯度、理想的构建。

→可以选择以纯度为指标的构建选择

通过热稳定性比较进行构建选择(DSC

比较了12种Fab突变引入抗体的热稳定性

众所周知,蛋白质活性和稳定性会因突变而变化,稳定性的提升也会影响活性。差示扫描量热法(DSC)可以不需标记对蛋白质热稳定性进行评估。下图是通过DSC测量的破伤风类毒素识别抗体的野生型(WT)和12种Fab突变体的数据。横轴为温度,纵轴为变性所需的热容量。WT Fab的Tm(主峰顶温度)为78.7℃,而突变型V11为92℃,显示出增加了13.3℃的稳定性。

通过DSC,可以比较抗体可变区的细微序列差异对热稳定性的影响,从而缩小到更稳定的构建候选。

→可以选择Tm为指标的高热稳定性构建

通过绑定活性进行构建选择(ITC

组蛋白伴侣与不同的三种组蛋白肽的相互作用

在药物开发中,选择对靶蛋白具有更高亲和力的候选者是非常重要的。等温滴定量热法(ITC)可以一次测量求得分子间相互作用的亲和性、特异性和结合机制。

下图比较了组蛋白伴侣TAF3(TBP(TATA绑定蛋白)-相关因子)的PHD域(植物同源域)与不同的三种组蛋白肽(10-mer)的相互作用。上方为测量的原始数据,下方的横轴为摩尔比,纵轴为相互作用中产生的焓变(△H)。这些相互作用皆显示单一的S型曲线,是典型的1:1结合,通过拟合分析显示每种肽的亲和性不同。亲和性的区别反映在曲线的斜率上,斜率越接近垂直,亲和性越强,斜率越趋于平缓,亲和性越弱。

通过ITC,可以选择出更高亲和性的构建。

→可以选择KD为指标的高亲和性构建


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