抗体二硫化结合减少反应的动态建模与氨酸结合ADCs的药物负载配置的综合预测

科学领域:

• 生物制药制造业 生物制药制造业
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.
• 分析化学 分析化学

背景情况:

• 抗体与药物联合体 (ADC) 是重要的向疗法.
• 氨酸结合需要单克隆抗体 (mAb) 减少,影响药物对抗体比率 (DAR) 和药物负载分布 (DLD) 等关键质量属性 (CQAs).
• 目前的方法缺乏对过程参数对CQAs影响的机制性理解.

研究的目的:

• 开发一个集成的建模框架,以了解和优化ADC减少和结合过程.
• 为了建立一个减少反应参数和最终的ADCCCQAs之间的机制联系.
• 为了减少开发强大的ADC制造工艺的实验力度.

主要方法:

• 使用毛细管凝电泳术 (CGE) 开发了一种 mAb 减少物种的减少动态模型.
• 实施了使用多重线性回归 (MLR) 的交叉分析方法,以将CGE数据与逆相 (RP) 染色学衍生的DAR和DLD相关联.
• 结合了动力学和回归模型,创建了一个综合模型,从减少条件中预测DAR/DLD.

主要成果:

• 开发了一种减少动力模型,详细说明了减少剂过量和温度的影响.
• 一个回归模型成功地将CGE数据转换为DAR/DLD指标.
• 综合模型根据初始减少参数准确预测了最终的DAR/DLD.
• 在子选中分析了TCEP过量,温度和反应时间对ADC产品属性的影响.

结论:

• 综合建模框架为ADC生产提供了全面的反应理解.
• 基于模型的减量参数优化可以提高ADC过程的稳定性并减少实验工作量.
• 这种方法可以预测和控制ADC制造中的关键质量属性.