CN111128293A - 一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 - Google Patents
一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111128293A CN111128293A CN201911146044.4A CN201911146044A CN111128293A CN 111128293 A CN111128293 A CN 111128293A CN 201911146044 A CN201911146044 A CN 201911146044A CN 111128293 A CN111128293 A CN 111128293A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- protein
- reoxidation
- model
- fragments
- oxidation reaction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
- G16B15/00—ICT specially adapted for analysing two-dimensional or three-dimensional molecular structures, e.g. structural or functional relations or structure alignment
- G16B15/20—Protein or domain folding
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/50—Molecular design, e.g. of drugs
Abstract
本发明公开了一种基于动力学计算的抗体生产工艺中蛋白药物碎片的修复方法,其基于反应动力学模型的表达式为(13)~(18),采用该模型可以计算出最优的工艺处理策略。采用该模型可以识别在蛋白质A捕获过程中影响IgG二硫键再氧化的工艺参数,如树脂、温度、酸碱度、电导率和氧化剂,由此,建立了基于再氧化机理的反应动力学定量模型,通过该模型衍生出的二硫键再氧化法,可生产高纯度单克隆抗体;该动力学模型提供了对这些工艺参数的系统理解,以符合美国FDA提出的“质量源于设计(QbD)”的概念来控制产品质量。
Description
技术领域
本发明涉及抗体药物制备技术领域,尤其是一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法。
背景技术
蛋白质药物分子结构复杂,相比于传统的化学药物或者小分子药物的生产过程更为复杂,一旦发现发生质量问题,很难进行问题诊断和修复。目前大多数研究都集中在预防上,包括控制收获期间和收获后的溶解氧水平、冷冻收获细胞培养、缩短收获细胞培养保持时间以及添加减少抑制剂。这些预防策略都不能用于减少和挽救被还原导致的碎片化产品。虽然也有通过单一的氧化方法进行修复的报道。但是方法单一,适用面弱,且多为基于经验的操作,而非基于生产工艺问题诊断后的对症方法。
重组抗体是一类重要的治疗蛋白,典型的IgG分子量为150kDa,由两条轻链和两条重链组成,由链间二硫键连接。二硫键是稳定蛋白质天然结构的重要因素。不适当的二硫键形成和二硫键还原会影响工艺性能和蛋白质稳定性和功能性。在哺乳动物细胞培养过程中,细胞培养收获后二硫键的还原更为频繁。高还原力导致的还原是由于细胞内成分的释放,如硫氧还蛋白/硫氧还蛋白还原酶。大多数研究都集中在二硫键减少的预防上,包括控制收获期间和收获后的溶解氧水平、冷冻收获细胞培养、缩短收获细胞培养保持时间以及添加减少抑制剂。这些预防策略都不能用于减少和挽救二硫键被还原导致的碎片化产品。
近年来,生物制药的大力发展,蛋白药物二硫键的减少在收获期更为常见。大多数的现有缓解策略是防止二硫化物的还原,而对还原产物的补救办法很少且效果差。
发明内容
基于上述问题,本发明的目的在于克服上述现有技术的不足之处而提供一种可有效补救抗体药物中被还原二硫键的方法。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种抗体生产工艺中碎片的修复方法,包括如下步骤:
(1)构建反应动力学模型,表达式为:
根据上述表达式(13)~(18)计算一定的工艺处理时间后,抗体碎片的浓度,其中,k1~k6是每一个基元反应的相应速率常数,L表示IgG轻链、H表示IgG重链、HH表示IgG重重碎片、HL表示IgG半聚体、HHL表示IgG重重轻碎片以及MONO表示IgG完整单体,t表示工艺处理时间,0表示工艺处理之初;
(2)使用步骤(1)中动力学模型模拟蛋白药物分子的碎片化和修复过程;
(3)将需要研究的各影响因子通过步骤(1)中动力学模型进行分析拟合;
(4)根据步骤(3)计算机运算的模型拟合结果推演出最优的蛋白药物分子碎片的修复条件(即工艺参数)并通过实验进行验证,即得。
需要说明的是,采用上述检测方法中的动力学模型,可以识别在蛋白质A捕获过程中影响IgG二硫键再氧化的工艺参数【即上述步骤(3)中各影响因子】,如树脂、温度、酸碱度、电导率和氧化剂,进而建立了基于再氧化机理的反应动力学定量模型,通过该模型衍生出的二硫键再氧化法,可生产出高纯度单克隆抗体,该动力学模型提供了对这些工艺参数的系统理解,以通过设计质量的概念来控制产品质量。
优选地,所述修复方法包括对所述碎片中断裂的二硫键的再氧化,进行所述氧化反应时溶液中pH为8~10。
优选地,所述氧化反应时温度为20~34℃。
优选地,所述氧化反应时溶液中半胱氨酸的浓度为1mM。
优选地,所述氧化反应时溶液中胱氨酸的浓度为0.3mM。
优选地,所述氧化反应时溶液的电导率小于7.3ms/cm。
优选地,所述氧化反应时溶液中半胱氨酸的浓度为1mM,胱氨酸的浓度为0.3mM,pH为8,氧化反应温度为20℃,电导率小于7.3ms/cm,溶液中有蛋白A树脂。
综上所述,本发明的有益效果为:
本发明提供了一种抗体药物的反应动力学模型,采用该模型可以模拟计算在蛋白质A捕获过程中影响IgG二硫键再氧化的工艺参数,如树脂、温度、酸碱度、电导率和氧化剂,由此,建立了基于动力学模型机理的蛋白质碎片修复二硫键再氧化法。通过此方法可生产高纯度单克隆抗体,修复在生产中出现的蛋白质碎片;该动力学模型提供了对这些工艺参数的系统理解,以通过美国FDA提出的“质量源于设计(QbD)”的概念来控制产品质量。
附图说明
图1为蛋白碎片修复形成完整蛋白药物的反应机理示意图,其中长条代表重链,短条代表轻链;
图2为在碳酸钠(pH8)缓冲液中,含有或不含有蛋白A树脂的IgG再次氧化后完整IgG单体占比结果图,其中点是实验数据,线代表模拟结果;
图3是在碳酸钠(pH8)缓冲液中,不同电导率(ms/cm)下的IgG再氧化后完整IgG单体占比结果图,其中(A)无蛋白A树脂;(B)有蛋白A树脂,点代表实验数据,线代表模拟结果;(C)通过方程式(19)模拟选定的在电导不同条件下的动力学参数;动力学和模拟参数见表1;
图4是在碳酸钠(pH 8)缓冲液中,用蛋白A树脂在不同温度下对IgG进行0.5或1mM半胱氨酸和0.3mM胱氨酸再氧化后完整IgG单体占比结果图,其中(A)半胱氨酸,0.5mM,(B)半胱氨酸,1.0mM,点代表实验数据,线代表模拟结果;(C)不同半胱氨酸浓度下所选动力学参数K3和K6的阿累尼乌斯方程模拟,动力学参数见表3;
图5是阿累尼乌斯方程模拟选定的动力学参数K3和K6,以及每种IgG类型的简化结构图,动力学参数见表4;
图6是优化条件下的IgG再氧化动力学的分子碎片分布图,其中,条件是1mM半胱氨酸,0.5mM胱氨酸,pH8,20℃下的电导率7.3ms/cm,蛋白A树脂。点代表实验数据,线代表模型计算结果;
图7是在优化条件下,从初始纯度29%出发,对IGG进行再氧化动力学预测的分子碎片分布图;
图8是在优化条件下,初始纯度14%出发,IgG再氧化动力学的分子碎片分布图,其中点代表实验数据,虚线代表模型预测结果。
具体实施方式
蛋白质药物分子结构复杂,相比于传统的化学药物或者小分子药物的生产过程更为复杂,一旦发现发生质量问题,很难进行问题诊断和修复。目前大多数研究都集中在预防上,包括控制收获期间和收获后的溶解氧水平、冷冻收获细胞培养、缩短收获细胞培养保持时间以及添加减少抑制剂。这些预防策略都不能用于减少和挽救被还原导致的碎片化产品。虽然也有通过单一的氧化方法进行修复的报道。但是方法单一,适用面弱,且多为基于经验的操作,而非基于生产工艺问题诊断后的对症方法。
本发明对上述问题进行了系统性的突破,通过一种动力学模型的方法,以识别在蛋白质A捕获过程中影响IgG二硫键再氧化的工艺参数,如树脂、温度、酸碱度、电导率和氧化剂。建立了基于再氧化机理的反应动力学定量模型。通过这一基于问题产生机理的诊断,推演出相应经过优化的二硫键再氧化法,可生产高纯度单克隆抗体。本发明首次提供了系统性的从生产工艺问题诊断,机制分析,到解决优化的“一站式”处理方法,很好的结合了数理模型,分子化学特性和工程学的应用。
本发明提供了一种新的动力学模型用于实施例研究,用于评估在蛋白质A捕获过程中,识别树脂、温度、酸碱度、电导率和氧化剂等影响蛋白药物碎片化后补救的作用;同时,用于生产工艺的优化,以及对再氧化产物的质量属性进行评估,使其与参考材料具有可比性;该动力学模型能够预测驱动二硫键再氧化过程的关键性能,这一能力可在大规模生物制药制造过程中进行应用。
为更好的说明本发明的目的、技术方案和优点,下面将结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。如无特别说明,本发明中涉及的实验方法均为常规方法。如无特别说明,本发明中的试剂或材料均可从市场或其它公开渠道获得。
下面对本发明中涉及的部分材料和实验方法进行简要的介绍。
1)材料:
通过在CHO细胞培养中产生的IgG。蛋白质A树脂。L-半胱氨酸、L-胱氨酸二盐酸盐、L-谷胱甘肽还原物、碘乙酰胺。碳酸钠、氯化钠、盐酸、乙酸钠、醋酸和三(羟甲基)氨基甲烷(Tris)。
2)实验方法:
①动力学操作方法
将IgG样品在4℃、20℃和34℃的水浴中解冻和培养,然后用15ml试管中的不同缓冲液稀释样品溶液,并与蛋白A树脂以及含有半胱氨酸、胱氨酸和谷胱甘肽的缓冲液混合。试管在波浪上摇晃3分钟。然后将管放置在水浴中以保持恒定的反应温度。当达到预设温度时,反应时间设置为零,然后记录数据。
采集样本,并将采集点定义为时间的函数。对于使用蛋白A树脂的样品,在1000rcf下将混合物离心1分钟以去除上清液并用乙酸缓冲液(pH 3.5)洗脱产物;然后用Tris缓冲液将洗脱液中和至pH 5.5;最后,所有样品在分析前均与碘乙酰胺烷基化并冷冻。
②蛋白质A亲和色谱
对蛋白质A亲和捕获色谱进行分析。然后在不同的pH值下加入含有不同水平半胱氨酸、胱氨酸和谷胱甘肽的洗涤缓冲液。用醋酸缓冲液在pH 3.5下洗脱产物,然后用Tris缓冲液中和,用碘乙酰酰胺烷基化。样品在分析前被冷冻。
③蛋白碎片化程度分析
用毛细管电泳-十二烷基硫酸钠(CE-SDS)定量分析了IgG碎片的分布。在150V下进行50分钟的电泳实验,通过ChemidocTM MP成像系统检测片段的分布,并由软件成像实验室进行定量。
3)动力学建模
IgG溶液中可能存在不同类型的碎片。根据初步的电泳分析,初始溶液的主要成分为轻链(L)、重链(H)、重重碎片(HH)、半聚体(HL)、重重轻碎片(HHL)和完整单体(MONO)。再氧化反应的机理是,碎片的游离硫醇被再氧化形成二硫键,形成完整的IgG分子。其反应路径如图1所示。因此,反应动力学可以表示为
L+H→HL, r1=k1[L][H] (1)
L+HH→HHL, r2=k2[L][HH] (2)
L+HHL→Mono, r3=k3[L][HHL] (3)
H+H→HH, r4=k4[H]2 (4)
H+HL→HHL, r5=k5[H][HL] (5)
HL+HL→Mono, r6=k6[HL]2 (6)
其中,ri(i=1,..6)每一个基元反应的速率,ki(i=1,..6)是每一个基元反应的相应速率常数。
基于方程(1)~(6),每一个碎片物质的浓度变化可表示为
其中,t为反应时间。
通过迭代方程(1)到(6)至(7)到(12)中,可以积分得到一定的工艺处理时间后每一碎片物质的浓度,表达为:
4)模型分析:动力学模型参数计算
根据方程式(13)至(18)计算动力学参数。可使用Excel Visual Basic forApplications编码中的Odexlims程序,或者使用MATLAB求解方程。在实验原理设计的基础上,利用JMP 13软件对不同影响因素与动力学参数的关系进行分析。由于方程式(3)和(6)说明了形成完整的IgG分子的两个主要途径,因此k3和k6是指示单体形成的再氧化性质的两个关键动力学参数。
实施例1基于上述动力学模型研究蛋白质A对二硫键再氧化的影响
蛋白质A是一种42kDa的表面蛋白质,在收获后用作树脂来捕获IgG。由于其与重链的fc区具有高度的结合亲和力,因此对IgG型抗体具有高选择性。如图2所示,在pH 8缓冲液中缓慢地重新氧化碎片分子。蛋白质A树脂的存在通过加速所有基本反应加速了再氧化过程(参见图2)。其机理是蛋白质A树脂捕获并将碎片集中在树脂表面,从而降低了再氧化的反应活化能。
实施例2基于上述动力学模型研究电导率对二硫键再氧化的影响
导电性是缓冲体系的一个重要特性。它需要在生产过程中得到很好的控制。本方法中采用氯化钠调节缓冲液电导率。然后测量不同导电率下的动力学,以评估影响。在本实施例中发现导电性对再氧化动力学有负面影响(参见图3A和3B)。也就是说,在较低的电导率下观察到较高的再氧化速率。相反,在较高的导电率下,再氧化速度较慢。再氧化速率和溶液电导率之间的这种反向关系可能是由于盐浓度对分子相互作用产生了负面影响[1,2]。表1表明,蛋白质A树脂在不同的导电率下比各自的无树脂条件加速反应。为了定量评估导电性和树脂影响,采用方程(19)进行回归分析:
k=-a·ln(Cond.)+b (19)
此处,a是拟合斜率,b是拟合截距,Cond.是缓冲体系电导率.
图3C表明,本实施例中k3和k6值与ln(cond.)呈良好的线性关系。树脂条件的斜率(a)大于无树脂条件的斜率(参见表1),这表明蛋白质A树脂能够增强导电效果。这一发现很有用,它为合适的缓冲液电导率工作范围提供了理论指导。
实施例3基于上述动力学模型研究不同氧化还原剂以及pH对二硫键再氧化的影响
半胱氨酸,胱氨酸和谷胱甘肽作为温和的氧化还原试剂可用于蛋白药物碎片化的修复。其氧化还原能力可通过控制缓冲体系pH来调节。其具体作用可以通过DoE设计,应用软件JMP 13来进行统计学分析。
如表2所示,本实施例最终纯度在不同条件下的变化。在pH 7下的纯度比pH 8和pH10低,这表明对于再氧化过程,碱性条件是首选的,其机理是由于不同pHs下的化学势变化。虽然这种材料的初始纯度为64%,但单独检查蛋白质A柱(不含上述任何化学物质)时,在pH8和10下纯度增加到85%左右。这再次表明了蛋白质A树脂的积极影响。
在表2中列出的这些实验中,最高最终纯度达到≥95%。考虑到3%的实验误差,导致最终纯度≥92%的九个条件被定义为“高纯度”条件,并在表2中标记“√”。在这9个条件中,7个条件为pH 8,2个条件为pH 10;7个条件包含胱氨酸,6个条件包含半胱氨酸,4个条件包含谷胱甘肽。可以得出这样的结论:半胱氨酸和胱氨酸在pH8下的组合是再氧化处理的最佳条件。
单独含有胱氨酸的体系在pH 8和pH 10时纯度提高到92.5%,单独存在的半胱氨酸或谷胱甘肽在pH 8(90%)时表现更好,而不是pH 10(70%)。这表明胱氨酸是一种独立的氧化剂和硫醇供体,而半胱氨酸和谷胱甘肽的性能则更依赖于酸碱度。这与JMP DOE分析一致。统计结果表明胱氨酸是一个独立因素(prob>[t],0.02),而半胱氨酸和谷胱甘肽则是不太独立的因素(prob>[t],0.4)。
实施例4基于上述动力学模型研究温度和半胱氨酸剂量对二硫键再氧化的影响
温度是反应动力学的关键因素。本实施例在3个不同的温度水平和2个不同的半胱氨酸水平下进行。由于胱氨酸的溶解性有限,因此在所有条件下,胱氨酸均被控制在mM浓度水平。如图4A和4B所示,在0.5和1.0mM半胱氨酸水平下,随着温度的降低,反应速率降低。表3列出了部分的动力学参数。一般来说,在所研究的温度范围内,1.0mM半胱氨酸的反应速率高于0.5mM半胱氨酸。具体来说,在4和20℃温度下,k3值在0.5mm和1.0mm半胱氨酸之间保持不变。但是,在34℃温度下,1.0mm半胱氨酸的k3值是0.5mm半胱氨酸的1.5倍。相较而言,k6在4℃和20℃的温度下随着半胱氨酸浓度的升高而显著增大,但在34℃的温度下,两种半胱氨酸浓度均保持不变。这表明了不同的温度对基本反应的影响。为了进一步量化温度和半胱氨酸的影响,通过阿累尼乌斯方程对所选动力学参数进行了模拟。
其中k0为常数;Ea为活化能;R为通用气体常数;T为绝对温度。
如图4所示,温度对k3和k6的影响可以用阿累尼乌斯方程很好地说明。结果表明,IgG分子的四级结构在4~34℃范围内保持相对稳定,由表3表明,在两种不同的半胱氨酸水平下,其活化能保持相对稳定。较高的半胱氨酸浓度增加了k3的活化能,但降低了k6的活化能。考虑到动力学参数值(表3),可以得出结论:更多半胱氨酸的作用是通过降低k6的活化能来加速反应(6),而不是(3),特别是在室温或较低温度下。
实施例5基于上述动力学模型研究蛋白分子类型对二硫键再氧化的影响
人类自然存在四种主要的免疫球蛋白。不同的类型通常含有不同的二硫键,因此可能具有不同的再氧化动力学。在本实施例中,一个IgG1和一个IgG4抗体作为模型分子被研究,它们具有不同的H-L链二硫键(参见图5)。IgG4的k3和k6值明显大于IgG1(表4),表明IgG4二硫化物的恢复速度比IgG1快。在反应(3)和(6)中,IgG1表现出相似的活化能,而在反应(3)中,IgG4表现出比反应(6)更低的活化能。这表明温度变化可能会改变IgG4的首选再氧化途径反应(3)或反应(6),但对IgG1的影响较小。
模型验证和推广应用
基于上述实施例1~5的结果,可以得出以下有利于再氧化反应的因素:蛋白A树脂的存在、低导电性、高pH(8-10)、半胱氨酸和胱氨酸以及高温(20-34℃)。考虑到该工艺在生产中的可行性,基于上述动力学建模分析,本实施例提出了一个优化条件:1mM半胱氨酸、0.3mM胱氨酸、pH8、20℃下的电导率<7.3ms/cm和蛋白A树脂。在此条件下,其工艺动力学曲线的实测和模拟如图5A所示。单体纯度在1小时处理后从57%提高到94%。
综上所述,本发明提供了一种抗体药物生产工艺中二硫键的再氧化方法,其中通过动力学建模分析,对以下修复和生产条件进行了系统的优化,包括:
(1)蛋白A的影响;
(2)电导率影响;
(3)氧化还原剂和pH最优配比;
(4)最佳生产温度;
(5)不同蛋白药物分子结构的影响。
经过优化,对抗体药物碎片中断裂的二硫键进行再氧化时,溶液中所述半胱氨酸的浓度最优为1mM,胱氨酸的浓度最优为0.3mM,pH最优为8,反应温度最优为20℃,电导率优选小于7.3ms/cm,溶液中应有蛋白A树脂。
利用图6中的参数,可以预测同一分子在上述优化条件下不同纯度的动力学,而不用在实验室进行单一试验,如图7和8所示,根据方程式(13)至(18)计算出两批低纯度29%和14%材料的再氧化动力学(虚线)。实验(点)实测验证了预测结果。经1小时处理后,两种样品的纯度分别达到88%和80%。处理2小时后,两种样品的纯度均达到92%。这些结果验证了动力学建模机理,证实了该建模方法预测动力学性能的可行性。也为基于动力学模型的预测和评估提供了理论依据。
表1不同电导率条件下k3和k6数据的线性拟合(基于上述方程19)
表2基于DoE设计的半胱氨酸、胱氨酸、谷胱甘肽和酸碱度影响研究的再氧化结果
表3不同半胱氨酸浓度和温度下的k3和k6值,以及根据方程(20)计算的活化能
表4两种类型的IgG蛋白在不同温度下的k3和k6值,以及根据方程(20)计算的活化能
结论:
随着人们对重组抗体质量的日益关注,对生物制造过程中二硫键还原引起的IgG碎片进行控制和修复是十分必要的。二硫键再氧化为下游过程中的蛋白碎片化提供了一种有希望的解决方案。本发明开发了一种动力学建模方法来对各种工艺参数进行综合研究与优化;应用该模型定量分析了IgG分子的动力学性质以及不同工艺因素对其影响,并基于此提出了一种抗体药物生产工艺中蛋白碎片修复的最佳解决方案;同时该动力学模型还可用于生产工艺的预测。
最后应当说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对本发明保护范围的限制,尽管参照较佳实施例对本发明作了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
参考文献:
1、J.M.Huguet,C.V.Bizarro,N.Forns,S.B.Smith,C.Bustamante,F.Ritort,Single-molecule derivation of salt dependent base-pair free energies in DNA,Proceedings of the National Academy of Sciences 107(35)(2010)15431;
2、L.B.Poole,The Basics of Thiols and Cysteines in Redox Biology andChemistry,Free radical biology&medicine 0(2015)148-157。
Claims (7)
1.一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法,包括如下步骤:
(1)构建反应动力学模型,表达式为:
根据上述表达式(13)~(18)计算一定的工艺处理时间后,抗体碎片的浓度,其中,k1~k6是每一个基元反应的相应速率常数,L表示IgG轻链、H表示IgG重链、HH表示IgG重重碎片、HL表示IgG半聚体、HHL表示IgG重重轻碎片以及MONO表示IgG完整单体,t表示工艺处理时间,0表示工艺处理之初;
(2)使用步骤(1)中动力学模型模拟蛋白药物分子的碎片化和修复过程;
(3)将需要研究的各影响因子通过步骤(1)中动力学模型进行分析拟合;
(4)根据步骤(3)计算机运算的模型拟合结果,推演出最优的蛋白药物分子碎片的修复条件并通过实验进行验证,即得。
2.权利要求1所述的修复方法,其中包括对所述碎片中断裂的二硫键的再氧化,进行所述氧化反应时溶液中pH为8~10。
3.权利要求2所述的修复方法,其中,所述氧化反应时温度为20~34℃。
4.权利要求2所述的修复方法,其中,所述氧化反应时溶液中半胱氨酸的浓度为1mM。
5.权利要求2所述的修复方法,其中,所述氧化反应时溶液中胱氨酸的浓度为0.3mM。
6.权利要求2所述的修复方法,其中,所述氧化反应时溶液的电导率小于7.3ms/cm。
7.权利要求2所述的修复方法,其中,所述氧化反应时溶液中半胱氨酸的浓度为1mM,胱氨酸的浓度为0.3mM,pH为8,氧化反应温度为20℃,电导率小于7.3ms/cm,溶液中有蛋白A树脂。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911146044.4A CN111128293B (zh) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911146044.4A CN111128293B (zh) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111128293A true CN111128293A (zh) | 2020-05-08 |
CN111128293B CN111128293B (zh) | 2020-11-10 |
Family
ID=70495884
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911146044.4A Active CN111128293B (zh) | 2019-11-25 | 2019-11-25 | 一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111128293B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113408945A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-17 | 广西中烟工业有限责任公司 | 一种烤烟纯度的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110152120A1 (en) * | 2008-08-22 | 2011-06-23 | Ge Healthcare Bio-Sciences Ab | method of characterizing antibodies |
CN103097897A (zh) * | 2010-07-05 | 2013-05-08 | 韩思梗 | 表征和多维展示蛋白质折叠过程的新方法 |
CN104398471A (zh) * | 2008-11-28 | 2015-03-11 | Abbvie公司 | 稳定的抗体组合物和用于稳定其的方法 |
CN108026165A (zh) * | 2015-08-17 | 2018-05-11 | 鲁平有限公司 | 用于抗体碎片的改进的复性方法 |
CN109414491A (zh) * | 2016-05-10 | 2019-03-01 | 免疫医疗有限责任公司 | 预防蛋白质二硫键还原 |
WO2019135816A2 (en) * | 2017-10-23 | 2019-07-11 | The Broad Institute, Inc. | Novel nucleic acid modifiers |
-
2019
- 2019-11-25 CN CN201911146044.4A patent/CN111128293B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110152120A1 (en) * | 2008-08-22 | 2011-06-23 | Ge Healthcare Bio-Sciences Ab | method of characterizing antibodies |
CN104398471A (zh) * | 2008-11-28 | 2015-03-11 | Abbvie公司 | 稳定的抗体组合物和用于稳定其的方法 |
CN103097897A (zh) * | 2010-07-05 | 2013-05-08 | 韩思梗 | 表征和多维展示蛋白质折叠过程的新方法 |
CN108026165A (zh) * | 2015-08-17 | 2018-05-11 | 鲁平有限公司 | 用于抗体碎片的改进的复性方法 |
CN109414491A (zh) * | 2016-05-10 | 2019-03-01 | 免疫医疗有限责任公司 | 预防蛋白质二硫键还原 |
WO2019135816A2 (en) * | 2017-10-23 | 2019-07-11 | The Broad Institute, Inc. | Novel nucleic acid modifiers |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
IOSCANI JIMENEZ DEL VAL等: "A dynamic mathematical model for monoclonal antibody N‐linked glycosylation and nucleotide sugar donor transport within a maturing Golgi apparatus", 《BIOTECHNOLOGY PROGRESS》 * |
霍树营: "四价铂抗癌前药及其模型配合物的还原反应动力学及机理的研究", 《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅰ辑》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113408945A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-09-17 | 广西中烟工业有限责任公司 | 一种烤烟纯度的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113408945B (zh) * | 2021-07-15 | 2023-03-24 | 广西中烟工业有限责任公司 | 一种烤烟纯度的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111128293B (zh) | 2020-11-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Liu et al. | CasX enzymes comprise a distinct family of RNA-guided genome editors | |
DE102010026094B4 (de) | Ein neues Verfahren zum Charakterisieren und multidimensionalen Darstellen des Faltungsvorgangs der Proteine | |
Zhang et al. | G/U and certain wobble position mismatches as possible main causes of amino acid misincorporations | |
Bekker et al. | Liberation of hydrogen sulfide from dicysteinyl polysulfanes in model wine | |
Bingaman et al. | The GlcN6P cofactor plays multiple catalytic roles in the glmS ribozyme | |
CN111128293B (zh) | 一种抗体药物生产工艺中碎片的修复方法 | |
AU2015370515B2 (en) | Selective reduction of cysteine residues in IL-17 antibodies | |
Gu et al. | Structure of Geobacter cytochrome OmcZ identifies mechanism of nanowire assembly and conductivity | |
Wang et al. | Online immobilized enzyme microreactor for the glucose oxidase enzymolysis and enzyme inhibition assay | |
Goldrick et al. | Advanced multivariate data analysis to determine the root cause of trisulfide bond formation in a novel antibody–peptide fusion | |
US11713455B2 (en) | Enhanced selection of efficient targeted genome manipulating agents | |
RU2020115514A (ru) | Контролирование образования дисульфидных связей в белковых растворах с помощью добавления восстанавливающих средств | |
Hu et al. | Metallomics in environmental and health related research: Current status and perspectives | |
Singh et al. | Structure of mitoribosome reveals mechanism of mRNA binding, tRNA interactions with L1 stalk, roles of cofactors and rRNA modifications | |
Luo et al. | Model‐based control of titer and glycosylation in fed‐batch mAb production: Modeling and control system development | |
Hall et al. | Long read transcript profiling of ion channel splice isoforms | |
Borman et al. | Pulse radiolysis studies on galactose oxidase | |
US20230120018A1 (en) | Prediction of peptide cleavage in polypeptides through physics-based simulations | |
Eastlund et al. | Low processivity for DNA translocation by the ISWI molecular motor | |
Walther et al. | Solubilization of inclusion bodies: insights from explainable machine learning approaches | |
Wang et al. | Development of a technique for Quantifying Protein Degradation | |
Ray et al. | Characterization of trypzean: a plant-based alternative to bovine-derived trypsin (peer-reviewed) | |
WO2023075591A1 (en) | Ai-driven glycoproteomics liquid biopsy in nasopharyngeal carcinoma | |
JP2023554166A (ja) | 非アルコール性脂肪性肝炎(nash)または肝細胞癌(hcc)を診断するためのバイオマーカー | |
Gao et al. | A New Model Based on GEP-SWPM for Predicting Heavy Metals Speciation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |