Raw Material Identification of mRNA Lipid Nanoparticle Components with the Agilent Vaya Raman Spectrometer

Význam tématu

Lipidové nančástice (LNP) se staly zásadními nosiči pro doručení mRNA vakcín a dalších biotechnologických terapeutik. Spolehlivá a rychlá identifikace surovin použitých při výrobě LNP je klíčová pro zajištění kvality finálních produktů a dodržení cGMP standardů. Handheld Raman spektrometrie umožňuje netoxické ověření identity látek bez potřeby otevírání nebo kontaminace obalů.

Cíle a přehled studie

Tato aplikace popisuje použití přenosného Raman spektrometru Agilent Vaya (SORS) k ověření identity lipidních a nelipidních složek mRNA LNP formulace skrze průhledné skleněné i neprůhledné polyethylenové obaly. Studie klade důraz na jednoduchost metody, minimální přípravu vzorků a automatizované nastavení parametrů.

Použitá metodika a instrumentace

• Agilent Vaya Raman spektrometr založený na prostorově posunuté Ramanově spektroskopii (SORS)
• Vestavěný průvodce vývojem metod (method development wizard) pro automatické nastavení akvizičních parametrů
• Typy obalů: čirá skleněná a jantarová skleněná lahvička, bílý HDPE kontejner
• Automatizovaná baseline korekce a předchozí kvalifikační test výkonu

Hlavní výsledky a diskuse

• Lipidy (DSPC, DMG-PEG 2000, cholesterol) byly odlišeny na základě charakteristických pásů CH2 deformace (~1440 cm–1), C=C strečinku (~1670 cm–1), PO a C=O vibrací.
• Pufry (Tris, HEPES, kyselina citrónová) vykazovaly rozdílné Ramanovy pásy N–H, SO3 a C=O ve spektru.
• Organická rozpouštědla (methanol, ethanol, acetonitril) se lišila podle intenzity a pozice pásů C–O, CH3 a C–C vibrací.
• Kryoprotektanty (sukrosa, maltosa, trehalosa, mannitol, sorbitol) měly charakteristické vzory C–O–C deformací, C–C a CH2 vibrací, které umožňují jejich jednoznačnou identifikaci.

Přínosy a praktické využití metody

• Možnost provádět kontrolu identity surovin přímo ve skladu bez otevírání obalů.
• Minimalizace rizika kontaminace a zkrácení doby potřebné ke klasickému odběru vzorků.
• Podpora souladu s cGMP požadavky pro ověřování surovin v biotechnologické výrobě.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace s databázemi spekter a využití strojového učení pro zvýšení spolehlivosti a rychlosti identifikace.
• Rozšíření aplikace na širší spektrum materiálů nádob a biologických suspendovaných vzorků.
• On-line monitoring kvality surovin v reálném čase během výrobního procesu.

Závěr

Přenosný Agilent Vaya Raman spektrometr prokázal schopnost spolehlivé identifikace klíčových lipidních i nelipidních komponent mRNA LNP přímo skrze obaly. Metoda zefektivňuje kontrolu surovin, minimalizuje operace spojené s odběrem vzorků a zvyšuje robustnost a dodržování regulačních standardů.

Reference

1. Bulbake U.; Doppalapudi S.; Kommineni N.; Khan W. Liposomal Formulations in Clinical Use: An Updated Review. Pharmaceutics 2017, 9(2), 12.
2. Challener C. Excipients Impact Stability in mRNA-LNP Formulations. Pharmaceutical Technology 2023, 47(3), 20–22, 32.
3. Prullière F.; Presly O. Identifying Raw Materials Inside Containers Using a Handheld Raman Spectrometer. Agilent Technologies White Paper 2020, 5994-2091EN.
4. Czamara K.; Majzner M.Z.; Pacia K.; Kochan A.; Baranska M. Raman Spectroscopy of Lipids: A Review. J. Raman Spectrosc. 2015, 46(1), 4–20.