简化高通量数据分析工作流程,用于抗体-药物结合物生物转化表征

科学领域:

• 生物结合化学 生物结合化学
• 分析化学 分析化学
• 药物开发 药物开发

背景情况:

• 抗体-药物合物 (ADC) 在现代治疗中至关重要,体内生物转化分析对于药物开发至关重要.
• 目前对ADC生物转化进行手动分析是耗时的,延迟了选和药物发现.
• 简化这一过程对于有效的治疗开发至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证一种简化,自动化的数据分析工作流程,用于抗体-药物合物 (ADC) 生物转化.
• 在体内显著提高识别生物转化ADC物种的效率.
• 通过更快的分析见解来加速药物开发周期.

主要方法:

• 为新分子创建了一个链接器-有效载荷生物转化库.
• 集成的抗体序列信息用于自动峰值匹配.
• 将工作流应用于具有不同有效载荷和链接器的ADC,使用各种质谱仪.

主要成果:

• 快速识别主要的生物转化物种,包括链接器-有效载荷损失和水解.
• 取得了与手工方法高度可比的量化结果.
• 在不同的ADC类型和质谱仪平台上证明了工作流的有效性.

结论:

• 自动化工作流显著提高了ADC生物转化识别的速度和效率.
• 这一进步使得设计-测试-分析周期更快,这对于早期药物发现至关重要.
• 促进分析化学家和生物结合物工程师在生物治疗开发中的合作.