Kitted universal MAM: Automatable Sample Processing for all Stages of Biological Drugs

Postery | 2023 | ProtiFiInstrumentace
Příprava vzorků, Spotřební materiál, LC/MS, LC/MS/MS, LC/HRMS, LC/Orbitrap, LC/TOF
Zaměření
Proteomika, Farmaceutická analýza
Výrobce
Thermo Fisher Scientific, SCIEX, ProtiFi

Význam tématu


Multiple Attribute Monitoring (MAM) založené na LC-MS představuje moderní přístup k simultánnímu sledování kritických kvalitativních a kvantitativních atributů biologických léčiv (PTM, nečistoty, variace sekvence). Přesná charakterizace a kvantifikace PTM je požadavkem regulačních orgánů a současně klíčová pro zajištění bezpečnosti a konzistence biologik. Minimalizace uměle vzniklých modifikací během zpracování vzorků (např. deamidace, oxidace) je zásadní pro spolehlivé měření skutečného stavu produktu.

Cíle a přehled studie / článku


Cílem prezentované práce bylo implementovat a hodnotit plně automatizovaný workflow pro MAM založený na S-Trap™ sample processing v 96-jamkové formě, integrovaný do pracovní stanice Tecan Freedom EVO s připojeným Resolvex A200. Studie zkoumala účinnost čištění vzorku, eliminaci kontaminantů a snížení umělé deamidace, reprodukovatelnost přípravy a kompatibilitu s různými LC-MS platformami napříč výrobním řetězcem biologik.

Použitá metodika a instrumentace


Popis metodiky:
  • Automatizovaná příprava vzorků: S-Trap™ 96-well kit zpracovaný na Tecan Freedom EVO (8-kanálová Air LiHa, RoMa, DiTis) s integrovaným Resolvex® A200 pro manipulaci a centrifugaci/plně automatizované kroky.
  • Vzorky: NISTmAb RM 8671 (100 µg ve 5 % SDS, 50 mM TEAB pH ~7.55, finální 2 µg/µl); v části vzorků přidán interní standard SILuMAB™ heavy labeled antibody; blanky pro kontrolu cross‑kontaminace.
  • Redukce a alkylace, následné vázání na S-Trap, praní, eluce; tryptická digestace (poměr trypsinu cca 1:10, doba a teplota optimalizované, v textu uváděno 2 h při 47 °C) ve speciálně optimalizovaném MAM digestačním pufru.
  • Suchá koncentrace a resuspendace v roztoku obsahujícím kalibrační peptidovou směs (Pierce™ Peptide Retention Time Calibration Mix) pro LC-MS analýzu.
Instrumentace a software (uvedeno):
  • Kapalinová chromatografie a hmotnostní spektrometrie: ZenoTOF (Bruker), Agilent 6546, Thermo Q Exactive (QE), Bruker timsTOF Pro.
  • Software pro analýzu: Protein Metrics Byologic, Spectronaut.

Hlavní výsledky a diskuse


  • Snížení umělé deamidace: použití optimalizovaného MAM digestačního pufru ve vazbě se S-Trap zkrátilo a snížilo artefaktovou deamidaci peptidů přibližně 4- až 5násobně ve srovnání se standardním trávením v 50 mM ABC (37 °C, přes noc).
  • Odstranění kontaminantů: S-Trap zpracování efektivně odstranilo detergenty (např. Tween‑20), PEG a další excipienty; experimentální srovnání ukázalo, že signál z detergentu po zpracování je pod detekční úrovní, blanky neobsahovaly detekovatelné peptidy, což potvrzuje účinné čistění a absenci cross‑kontaminace.
  • Reprodukovatelnost: vybrané tryptické peptidy z NISTmAb, SILuMAB a kalibrační směsi měly celkový koeficient variační (CV) ≤ 20 %; CV pro kalibrační peptidy ~10 % indikuje, že část variability pochází z LC‑MS analytické části.
  • Chromatografie: překrytí Total Ion Current (TIC) pro 34 NIST vzorků ukázalo přijatelnou konzistenci retenčních časů a dobrou zarovnanost peaku mezi replikáty.
  • Pokrytí sekvence a identifikace: napříč použitými MS platformami bylo dosaženo výborného sekvenčního pokrytí (99–100 %), detekovány očekávané glykozylace, disulfidické vazby, oxidace a deamidace; na timsTOF Pro identifikováno přes 100 hostitelských proteinů (HCP) z murinního zdroje mAb.
  • Kapacita a výkon: workflow podporuje vysokou propustnost — až 96 vzorků za běh — a zkracuje čas zpracování, čímž snižuje lidské chyby při přípravě vzorků.

Přínosy a praktické využití metody


  • Spolehlivá MAM kvantifikace: snížení artefaktů a účinné odstranění rušivých složek zvyšuje důvěru ve výsledky PTM kvantifikace a hodnocení CQA během vývoje i kontroly jakosti.
  • Škálovatelnost pro výzkum i rutinní kontrolu: 96‑well formát a plná automatizace umožňují snadné nasazení v QC laboratořích i při charakterizaci biologických vzorků v procesu výroby.
  • Kompatibilita s různými MS platformami a analytickým software, což umožňuje flexibilitu při integraci do existujících laboratoří.
  • Snížení variability způsobené připravou: menší vliv operátora vede k reprodukovatelnějším datům napříč běhy a laboratořemi.

Budoucí trendy a možnosti využití


  • Další zlepšení pufrů a enzymových protokolů může ještě více minimalizovat vznik artefaktů během digesce a rozšířit přesnost kvantifikace vzácných nebo labilních PTM.
  • Integrace s higher‑throughput MS a pokročilou softwarovou analýzou (AI/ML) pro rychlejší a automatizované vyhodnocování CQAs a HCP profilingu.
  • Standardizace automatizovaných MAM workflow pro širší přijetí v regulované oblasti (QA/QC, lot release) včetně mezi‑laboratorních studií pro ověření robustness.
  • Adaptace protokolů pro nové modality (bispecifické protilátky, konjugáty, rekombinantní proteiny) a pro analýzu komplexních biomanufacturingových vzorků (in‑process, formulace).

Závěr


Automatizované S-Trap založené zpracování v kombinaci s optimalizovaným MAM digestačním pufrem a integrovanou Tecan/Resolvex platformou poskytuje robustní, vysoce propustné a reprodukovatelné řešení pro MAM analýzy biologických léčiv. Metoda výrazně snižuje artefaktovou deamidaci, účinně odstraňuje kontaminanty a dosahuje vysokého sekvenčního pokrytí napříč MS systémy, což zvyšuje spolehlivost kvantifikace kritických atributů a podporuje nasazení v průmyslovém prostředí.

Reference


  1. Tajiri‑Tsukada et al. Bioengineered. 2020; doi:10.1080/21655979.2020.1814683

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Peptide Mapping for Biotherapeutics
SMART Digest Peptide Mapping and Quantitation Compendium
SMART Digest Peptide Mapping and Quantitation Compendium
2018|Thermo Fisher Scientific|Příručky
A high-resolution accurate mass multi-attribute method for critical quality attribute monitoring and new peak detection
Monitoring Critical Quality Attributes with a Peptide-Mapping-Based Multi-Attribute Method