脂质量定量的RP-CAD:系统方法开发和强化LNP过程表征
Nicole Beckert1, Annabelle Dietrich1, Jürgen Hubbuch1
1Institute of Process Engineering in Life Sciences-Section IV: Biomolecular Separation Engineering, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), 76131 Karlsruhe, Germany.
Pharmaceuticals (Basel, Switzerland)
|September 28, 2024
概括
一种新的逆相 (RP) 充电气溶检测 (CAD) 方法提供了全面的脂质纳米粒子 (LNP) 特性. 这种技术增强了LNP质量控制和工艺监测,识别了制造过程中的脂质偏差和损失.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 生物制药制造业 生物制药制造业
- 纳米技术纳米技术
背景情况:
- 脂质纳米颗粒 (LNP) 对于核酸输送至关重要,但它们的质量评估往往侧重于颗粒大小和封装效率.
- 需要全面的方法来描述LNP的组成和监测制造过程.
- 目前的LNP表征方法可能无法完全捕捉脂质含量和与工艺相关的变化.
研究的目的:
- 开发和验证一个整体的逆相 (RP) 充电气溶检测 (CAD) 方法用于LNP和工艺表征.
- 在微流体混合过程中应用RP-CAD方法来评估工艺参数,特别是总流量 (TFR).
- 在LNP制造过程中识别脂质偏差和损失的来源.
主要方法:
- 使用探索性校准开发具有优化功率函数值 (PFV) 的RP-CAD方法.
- 方法验证包括线性 (R2 > 0.996),精度,准确性和强度测试.
- 在微流体混合过程中,应用RP-CAD方法来分析在不同的TFR下LNP处理.
主要成果:
- RP-CAD方法在量化六种常见的LNP脂质方面表现出卓越的线性,精度,准确性和稳定性.
- 分析显示,在微流体混合过程中,脂质摩尔比率是恒定的,独立于TFR.
- 脂质含量的偏差可以追溯到脂质库存溶液的制备,而脂质损失则归因于混合后的透析,两者都是TFR独立的.
结论:
- 开发的RP-CAD方法为LNP处理过程中的脂质量定量提供了一个强大的工具.
- 这种方法可以进行详细的LNP表征和过程性能评估.
- 这些发现突出了RP-CAD在优化LNP制造和质量控制方面的潜力,适用于各种LNP配方和工艺.
