使用反控制液体染色学优化药物模式的改进测试开发
Fatima Naser Aldine1, Andrew N Singh1, Heather Wang1
1Analytical Research and Development, MRL, Merck & Co., Inc., Rahway, NJ 07065, USA.
本研究介绍了一种使用人工智能 (AI) 简化色谱方法开发的自动化分析工作流. 这种人工智能驱动的方法显著减少了分析师的时间,并加速了生物制药产品强大的分离试验的创建.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 生物制药学分析
- 染色学方法开发开发 染色学方法开发
背景情况:
- 在生物制药行业开发分析试验往往耗时,并依赖于手动的试错.
- 现有的方法缺乏效率,导致开发时间延长和成本增加.
研究的目的:
- 为简化方法开发和优化提供自动化分析工作流.
- 展示基于人工智能的算法的应用在色谱方法开发中.
- 为了减少测试开发中的手动用户干预和分析师时间.
主要方法:
- 实施了反控制的建模方法,用于自动化色谱方法的开发.
- 利用现有的液态染色学 (LC) 仪器和软件.
- 专注于移动阶段条件和系统控制的自动优化.
主要成果:
- 从头到尾实现了色谱方法的简化开发和优化.
- 显著减少了分析师在方法开发中的时间要求.
- 已成功应用于具有挑战性的多组分混合物,包括小分子,,蛋白质和疫苗产品.
结论:
- 基于人工智能的软件和现代色谱仪器加速了新分离试验的开发.
- 自动化工作流导致大幅节省成本,提高方法稳定性和更快的分析周转率.
- 这种方法适用于各种生物制药模式.
更多相关视频
09:32Procedure and Key Optimization Strategies for an Automated Capillary Electrophoretic-based Immunoassay Method
Published on: September 10, 2017
11:00Untargeted Metabolomics from Biological Sources Using Ultraperformance Liquid Chromatography-High Resolution Mass Spectrometry UPLC-HRMS
Published on: May 20, 2013
相关概念视频
High-Performance Liquid Chromatography: Instrumentation
High-Performance Liquid Chromatography: Elution Process
High-Performance Liquid Chromatography: Introduction
In HPLC, two phases play a critical role in the separation process:
Optimizing Chromatographic Separations
Band broadening refers to spreading solute bands as they travel through the column. This broadening can impact resolution. Plate height (H) represents the length required for one theoretical plate. A lower plate height corresponds to...
Supercritical Fluid Chromatography
SFC utilizes a supercritical fluid mobile phase,...
High-Performance Liquid Chromatography: Types of Detectors
