基于LC-MS的多属性方法 (MAM) 和完整的多属性方法 (iMAM) 工作流程的实施,用于GLP-Fc融合蛋白的表征

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 生物制药学分析
• 质谱测量质量谱测量

背景情况:

• 质谱法 (MS) 在质量控制 (QC) 实验室中越来越多地被采用.
• 多属性方法 (MAM) 和完整多属性方法 (iMAM) 是先进的液体染色体质谱法 (LC-MS) 技术.
• 这些方法旨在将多个常规测定整合到一个单一的LC-MS工作流中,用于生物治疗蛋白质分析.

研究的目的:

• 评估MAM和iMAM用于分析类似葡萄糖的-Fc融合蛋白的应用.
• 证明这些方法在识别和监测关键质量属性 (CQA) 方面的能力.
• 评估MAM和iMAM工作流程在当前良好制造实践 (cGMP) 环境中的适用性.

主要方法:

• 利用MAM和iMAM工作流来分析四批类似葡萄糖的-Fc融合蛋白.
• MAM涉及CQA识别的发现阶段和目标监测阶段.
• 优化了尺寸排除和强的阴离子交换染色谱,用于本地iMAM工作流来监测完整级别的CQA.

主要成果:

• 通过使用MAM和iMAM成功识别和监测生物治疗蛋白质的关键质量属性 (CQAs).
• 新的峰值检测分析在分析的批次中发现了蛋白质属性的变化.
• 证明了在和完整蛋白质水平上监测CQAs的能力.

结论:

• MAM和iMAM是QC环境中全面的生物治疗蛋白质表征的有效和合规方法.
• 这些基于LC-MS的方法可以取代或补充传统测定,提高效率和数据质量.
• 在符合CFR 11的环境中,实现MAM和iMAM是可行的,支持监管要求.