JP2021532482A - 生体ポリマー混合物の分子量分布を予測する方法 - Google Patents
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Abstract
異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより均一な生体ポリマー組成物を予測する、及び／又は安定して得る方法、システムなどであり、混合は複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データに基づく。
Description
本出願は、２０１９年３月５日に出願された米国仮出願第６２/８１４，２０６号の利益を主張し、その内容は参照により本明細書に援用される。
ポリマーは、自然に発生するか（生体ポリマー）又は重合反応により合成される、高分子量の化合物である。ポリマーの反復構造単位はモノマー単位と呼ばれる。ポリマーは、その重合度、分子量分布、立体規則性、コポリマー分布、分岐度、末端基、架橋、結晶化度、及び／又は熱的特性により表すことができる。ポリマーは、その溶解度、粘度、及び／又はゲル化について溶液中で幅広い特質を示す。
ポリマーの分子量分布は、ピーク分子量（ＰＭＷ）、重量平均分子量（ＷＡＭＷ）、数平均分子量（ＮＡＭＷ）、半値全幅（ＦＷＨＭ）、及び多分散指数（ＰＤＩ）などの様々な測定法を用いて表すことができる。ポリマーの分子量分布は、ポリマーの特定の特性、例えば、溶液中でのポリマーの溶解度及び／又は粘度を示す。
合成ポリマーを製造するいくつかの方法では、比較的低い多分散度の単峰型分子量分布がもたらされる。一方、自然発生ポリマーでは、望ましくない多分散度を有する不規則かつ予測不可能な分子量分布を有することが分かる。そのような生体ポリマーは、例えば、デンプン、グリコーゲン、セルロース、キチン、アラビノキシラン、キシログルカン、アルギン酸、ラミナリン、フカン、キサンタンガム、デキストラン、ウェランガム、ジェランガム、グアーガム、ディオタンガム、及びプルランなどの多糖類を含む。
生体ポリマーには多くの医学的及び／又は外科的用途が見出されてきたが、それらのいくつかは、生体ポリマーの特定の分子量画分又は区分に関連している。生体ポリマーの医学的に適切な画分又は区分の有用性は、生体ポリマーの望ましい分子量区分を得るために、医学的に適切な画分又は区分を製造、精製、及び／又は抽出する多くの方法、例えば、膜透析、接線流ろ過、及び制御分解を用いた方法をもたらしてきた。これらの方法は、投入原料の自然の変動にわずらわされ、所望の生体ポリマーの分子量区分の低収率という結果につながる。生体ポリマーの分子量及び多分散度が増加するにつれ、所望の生体ポリマーの分子量区分の安定した調製におけるこれらの課題が比例して大きくなる。よって、自然源に由来するが所望の分子量区分及び／又は単峰型分布を有する生体ポリマーを提供することへのニーズは満たされていなかった。本システム及び方法などは、これら及び／又は他の利点を提供する。
異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより、均一な生体ポリマー組成物を予測する、及び／又は安定して得るための方法、システムなどが提供され、前記混合は、複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データに基づく。
本方法、システムなどは、所望の分子量分布を有する均一な生体ポリマー組成物を予測する、及び／又は安定して得る方法、及び、そのような所望の分子量分布を有する均一な生体ポリマー組成物を含む組成物及びそのような組成物を使用する方法を提供する。得られた均一な生体ポリマー組成物自身を、例えば、精製工程、化学的改良工程、分子量分画工程などの他の工程において投入生体ポリマー組成物として用いることができる。
本システム、機器、及び方法などは、混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法を提供する。前記方法は、
実質的に異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること；
各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データをクロマトグラフィーを用いて得ること；
各投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること；及び、
各投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを、選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測の生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含み得る。
実質的に異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること；
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各投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること；及び、
各投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを、選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測の生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含み得る。
いくつかの態様では、本システム、機器、及び方法などは、混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法を提供する。そのような方法は、例えば、
実質的に異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること；
第１の複数の投入生体ポリマー組成物のそれぞれの分子量の関数としての濃度データをクロマトグラフィーを用いて得ること；
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること；
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること；
第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること；
第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること；並びに、
第２の複数の投入生体ポリマー組成物とベース投入生体ポリマー組成物の各正規化された濃度のシグナルデータを選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測された単峰型生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含み得る。
実質的に異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること；
第１の複数の投入生体ポリマー組成物のそれぞれの分子量の関数としての濃度データをクロマトグラフィーを用いて得ること；
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること；
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること；
第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること；
第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること；並びに、
第２の複数の投入生体ポリマー組成物とベース投入生体ポリマー組成物の各正規化された濃度のシグナルデータを選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測された単峰型生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含み得る。
いくつかの態様では、本システム、機器、及び方法などは、第１及び第２の投入生体ポリマー組成物から単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法を提供する。そのような方法は、例えば、
第１及び第２の投入生体ポリマー組成物の、第１及び第２の数平均分子量及び標準偏差をそれぞれ決定すること；
第１及び第２の標準偏差の中からより小さい標準偏差を選択すること；
第１及び第２の数平均分子量の差が前記より小さい標準偏差の約２倍未満であることができた場合のみ第１及び第２の投入生体ポリマー組成物を混合すること；及び、
第１及び第２の投入生体ポリマー組成物を混合することができる場合、単峰型混合生体ポリマー組成物を得ること、
を含み得る。
第１及び第２の投入生体ポリマー組成物の、第１及び第２の数平均分子量及び標準偏差をそれぞれ決定すること；
第１及び第２の標準偏差の中からより小さい標準偏差を選択すること；
第１及び第２の数平均分子量の差が前記より小さい標準偏差の約２倍未満であることができた場合のみ第１及び第２の投入生体ポリマー組成物を混合すること；及び、
第１及び第２の投入生体ポリマー組成物を混合することができる場合、単峰型混合生体ポリマー組成物を得ること、
を含み得る。
いくつかの態様では、本システム、機器、及び方法などは、少なくとも２つの投入生体ポリマー組成物から単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法を提供する。そのような方法は、例えば、
各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること；
投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること；並びに
ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみをベース投入生体ポリマー組成物と混合すること、
を含み得る。
各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること；
投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること；並びに
ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみをベース投入生体ポリマー組成物と混合すること、
を含み得る。
濃度データは、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す測定シグナルを含み得る。測定シグナルは、例えば、屈折率測定シグナル、紫外吸収測定シグナル、赤外吸収測定シグナル、蛍光測定シグナル、電気化学的測定シグナル、伝導度測定シグナル、化学発光測定シグナル、放射測定シグナル、又は蒸発光散乱測定シグナルを含み得る。
クロマトグラフィーは、例えば、ゲル浸透クロマトグラフィー、サイズ排除クロマトグラフィー、ゲル電気泳動クロマトグラフィー、又はイオン交換クロマトグラフィーとし得る。クロマトグラフィーは、まず保持時間の関数としての濃度データを集めること、及び分子量−保持時間の較正曲線を用いて保持時間の値を分子量の値に変換すること、を含み得る。
正規化された濃度データを結び付けることは、例えば、正規化された濃度データを結びつける前に、まず濃度データが所定の閾値でベースライン補正を受けること、正規化された濃度データを所定の重み付けで結びつけること、を含み得る。所定の重み付けは、例えば、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク平均分子量の少なくとも１つについて解明することにより複数の投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを結びつけ、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク分子量の少なくとも１つを提供すること、を含み得る複数のシミュレーション、又は所定の式に基づき得る。
特定の実施形態において、本方法は、所定の重み付けに従って複数の投入生体ポリマー組成物を混合して混合生体ポリマー組成物を得ること、及び／又は濃度データを得る前に投入生体ポリマー組成物から不要な不純物を除去すること、をさらに含み得る。
これら及び他の態様、特徴、及び実施形態は、以下の発明を実施するための形態及び添付の図面を含む本出願中に記載されている。明示的に特段に述べられない限り、望ましい方法で全ての実施形態、態様、特徴などを混合し、調和させ、組み合わせ、変更することは可能である。
フローチャートを含む図面は、本開示の例示的な実施形態を示している。図面は必ずしも縮尺にしたがっておらず、特定の特徴を誇張してもよく、あるいはその反対に、本システム、方法などを示し説明するのを助ける方法で表してもよい。本明細書におけるシステム、方法などの実際の実施形態は、図面に示されない異なる特徴又は工程をさらに含んでもよい。本明細書に示される例示はシステム、方法などの実施形態を１又は複数の形で示し、そのような例示は、いかなる方法によっても開示の範囲を制限するとみなされるべきではない。本明細書における実施形態は完全ではなく、開示を例えば、以下の発明を実施するための形態で開示された正確な形に制限しない。
複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより所望の分子量分布を有する均一な生体ポリマー組成物を予測する、及び安定して得る方法、システムなどが提供され、混合方法は、複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての生体ポリマーの濃度データに基づく。
本明細書における方法での使用に適切な生体ポリマーは、デンプン、グリコーゲン、セルロース、キチン、アラビノキシラン、キシログルカン、アルギン酸、ラミナリン、フカン、キサンタンガム、デキストラン、ウェランガム、ジェランガム、グアーガム、ディオタンガム、及びプルランを含むが、これに限定されるものではない。本方法は、本明細書ではより一般的なフカン及び他の生体ポリマー組成物の例としてフコイダン組成物を用いて説明され、本明細書では分子量の関数としての生体ポリマー濃度データを得るための例示的な方法として屈折率検出を有するゲル浸透クロマトグラフィーを用いて説明される。
簡潔には、フカン（フコイダンを含む）は硫酸化多糖類であり、一般的には自然源に由来し、高い多分散度を有する。一般的には、これはフカンが多数のモノマー又は単糖基から成る分子であり、また糖基に結合した硫黄原子を有することを意味している。主要な単糖基は「フコース」と呼ばれ、６つの炭素原子を有しＣ６Ｈ１２Ｏ５の化学式を有する糖である。「フコイダン」（又はフコイジン）は褐藻類（海藻）由来のフカンを示す。フカンは、他のモノマー又は単糖ユニットの混合物、例えば、キシロース、ガラクトース、グルコース、グルクロン酸、及び／又はマンノースなどの単糖の混合物を含有し得る。フカンは現在のところ褐藻類（海藻）、ナマコなどの自然源に由来するが、フカンの由来源に関係なく、「フカン」は本明細書において説明するようなフカンの化学及び構造モチーフを有するポリマーを含む。さらに、本明細書における方法などは、自然由来であるか否か、フカン系かに関わらず関連する多分散投入組成物の全てに適用する。
いくつかの実施形態において、例えば、原料フカン組成物を含む自然源の生体ポリマー組成物を本明細書における分析及び混合のために投入生体ポリマー組成物として用いる場合、投入生体ポリマー組成物を水に溶かし、適切な前置フィルタを介してプレフィルタリングし、望ましくない粒子状物質を除去してもよい。また、投入多分散性生体ポリマー組成物を前処理し、望ましい生体ポリマー以外の成分を除去してもよい。
分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度又は分子量分布を決定する例示的な方法は、サイズ排除クロマトグラフィー、ゲル浸透クロマトグラフィー、ゲル電気泳動、及びイオン交換クロマトグラフィーである。ゲル浸透クロマトグラフィーでは、溶出溶媒中の生体ポリマーの濃度を検出器で連続的にモニターする。適切な検出器の種類は紫外／可視（ＵＶ／Ｖｉｓ）吸収検出器、屈折率（ＲＩ）検出器、赤外（ＩＲ）吸収検出器、蛍光（ＦＬＲ）検出器、電気化学的検出器、伝導度検出器、化学発光検出器、放射能検出器又はラジオメトリック検出器、及び蒸発光散乱（ＥＬＳ）検出器を含むが、これに限定されるものではない。
図１のフローチャートは、複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する例示的な方法［１６５０］を示し、この方法は、異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること［１６５２］、各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること［１６５４］、各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること［１６５６］、及び各複数の投入生体ポリマー組成物に対して各正規化された濃度データを全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の混合生体ポリマー分子量分布を得ること［１６５８］、を含む。
濃度データは、例えば、屈折率測定シグナル、紫外吸収測定シグナル、赤外吸収測定シグナル、蛍光測定シグナル、電気化学的測定シグナル、伝導度測定シグナル、化学発光測定シグナル、ラジオメトリック測定シグナル、及び蒸発光散乱測定シグナルの１又は複数のいずれであってもよい。
例えば、ゲル浸透クロマトグラフィー、サイズ排除クロマトグラフィー、ゲル電気泳動、又はイオン交換クロマトグラフィーのいずれかにより、分子量の関数としての濃度データを得てもよい［１６５４］。
分子量の関数としての濃度データを得ること［１６５４］は、まず保持時間の関数としての濃度データを収集すること、及び分子量に対する保持時間の較正曲線を用いてその保持時間を分子量に変換すること、を含んでもよい。
必要に応じて、方法［１６５０］は、各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること［１６５４］の前に、投入生体ポリマー組成物を前処理することをさらに含んでもよい。前処理することは、投入生体ポリマー組成物を蒸留水で透析ろ過し投入生体ポリマー組成物を脱塩することを含んでもよい。前処理することは、除去する選択不純物に基づいた分画分子量（ＭＷＣＯ）を有するタンジェンシャルフローろ過（ＴＦＦ）フィルタを介して投入生体ポリマーを透析ろ過することを含んでもよい。方法［１６５０］は、各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること［１６５４］の前に、投入生体ポリマー組成物をプレフィルタリングし望ましくない特定の物質を除去することをさらに含んでもよい。
各複数の投入生体ポリマー組成物に対して各正規化された濃度データを全ての選択されたマッチング分子量値で結び付けること［１６５８］は、各正規化された濃度データを結びつける前に、濃度データが所定の閾値でベースライン補正を受けることを含んでもよい。
各複数の投入生体ポリマー組成物に対して各正規化された濃度データを全てのマッチング分子量値で結び付けること［１６５８］は、所望の予測の生体ポリマー分子量分布となるように構成された所定の重み付けに基づいて濃度データを結びつけることを含んでもよい。いくつかの実施形態において、所定の重み付けは、異なる投入生体ポリマー組成物及び予測の生体ポリマー組成物のための上記方法のプレキャリブレーションに基づいていてもよい。他の実施形態において、所定の重み付けは、所定の式に基づいていてもよい。さらに他の実施形態において、所定の重み付けは、予測の分子量分布において望ましい重量平均分子量（ＷＡＭＷ）、数平均分子量（ＮＡＭＷ）、又はピーク分子量（ＰＭＷ）が得られるまで、各複数の生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを結び付けることの複数のシミュレーションに基づいていてもよい。さらに他の実施形態において、所定の重み付けは、結果として生じる予測の分子量分布において所望の重量平均分子量（ＷＡＭＷ）、数平均分子量（ＮＡＭＷ）、又はピーク分子量（ＰＭＷ）となる重み付けについて解明することにより得てもよい。
多くの投入生体ポリマー組成物、例えば、原料フコイダン組成物は、大きな多分散度、例えば、４．０、５．０、又は６．０より大きい多分散度を有する。投入生体ポリマー組成物の混合に関する１つの条件が、混合により、結果として生じる分子量分布が「単峰型分布」としても知られる単一のピークを有するものとなることでもよい。例えば、２つの異なる投入分子量分布を仮定して、その２つの投入分子量分布の数平均分子量の違いが、その２つの投入分子量分布のより小さい分子量分布標準偏差の分子量値の最大で約２倍であれば、その２つの投入分子量分布の混合により単峰型分布がもたらされる。
いくつかの実施形態において、最も小さい分子量分布標準偏差を有する投入生体ポリマー組成物は、第１の複数の投入フコイダン組成物の中から識別してもよい。「ベース投入生体ポリマー組成物」（base input biopolymer composition）という用語は、最も小さい分子量分布標準偏差を有する投入生体ポリマー組成物を示す。第１の複数の投入生体ポリマー組成物のサブセットである第２の複数の投入生体ポリマー組成物は、第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中から識別し、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の分子量値の２倍未満までベース投入生体ポリマー組成物のＮＡＭＷとは異なるＮＡＭＷ値を有してもよい。
得られた混合生体ポリマー組成物の予測の分子量分布とともに、混合物の重量平均分子量、ピーク分子量、数平均分子量、半値全幅、及び多分散度は、各属性のための式を用いて決定してもよい。ｘ−変数、例えば、分子量に対する複数の投入生体ポリマー組成物の濃度をとり、これらのデータセットを取り扱い、多くの投入生体ポリマー組成物の所定の混合比率により生じた混合生体ポリマー組成物の重量平均分子量、ピーク分子量、数平均分子量、半値全幅、及び多分散性を計算することができるテンプレートを作成することにより、投入生体ポリマー組成物の混合の間、精密なベンチトップでの試行錯誤による試験の必要がなくなる。
図２のフローチャートは、複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測するさらなる例示的な方法［１６６０］を示し、この方法は、異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること［１６６１］、各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること［１６６２］、各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること［１６６４］、各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること［１６６５］、第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること［１６６６］、第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること［１６６７］、並びに、第２の複数の投入生体ポリマー組成物とベース投入生体ポリマー組成物それぞれの各正規化された濃度データを選択された全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること［１６６８］、を含む。
図３のフローチャートは、少なくとも２種類の投入生体ポリマー組成物を合わせることにより単峰型混合生体ポリマー組成物を得る他の例示的な方法［１６７０］を示し、この方法は、各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること［１６７１］、投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること［１６７２］、並びに、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみをベース投入生体ポリマー組成物と混合すること［１６７３］、を含む。
実施例１：所定の重み付けに基づいた混合結果の予測後の２種類の投入生体ポリマー組成物の混合
目的の生体ポリマーとしてフコイダンを選択し、図２に示す上記の方法を２種類の異なる原料フコイダン組成物に適用した。第１の原料フコイダン組成物の分子量分布を図５に曲線「ａ」として示し、第２の原料フコイダン組成物の分子量分布を図５に曲線「ｂ」として示す。両方の原料フコイダン組成物を、屈折率検出器を有するゲル浸透クロマトグラフィーにより分析し、それらの分子量の関数としての濃度データを得た。
目的の生体ポリマーとしてフコイダンを選択し、図２に示す上記の方法を２種類の異なる原料フコイダン組成物に適用した。第１の原料フコイダン組成物の分子量分布を図５に曲線「ａ」として示し、第２の原料フコイダン組成物の分子量分布を図５に曲線「ｂ」として示す。両方の原料フコイダン組成物を、屈折率検出器を有するゲル浸透クロマトグラフィーにより分析し、それらの分子量の関数としての濃度データを得た。
２種類の原料フコイダン組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差を計算した。曲線「ｂ」、すなわち第２の原料フコイダン組成物がより小さい分子量分布標準偏差を有することが分かった。２種類の原料フコイダン組成物の数平均分子量は、第２の原料フコイダン組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満の差異であった。混合生体ポリマー組成物の目標の重量平均分子量を選択し、第１の原料フコイダン組成物６０％及び第２の原料フコイダン組成物４０％の予測重み付けを予測し、所望の目標の重量平均分子量とした。曲線「ａ」及び曲線「ｂ」の正規化された屈折率シグナルを、予測重み付けに従い加算して予測の単峰型混合フコイダン組成物曲線を得、分子量分布の属性を計算し以下の表１に示した。
６０ｇの第１の原料フコイダン組成物を４０ｇの第２の原料フコイダン組成物と１Ｌの脱イオン水中で混合し、実際の単峰型混合フコイダン組成物とした。実際の単峰型混合フコイダン組成物の一部を屈折率検出器を有するゲル浸透クロマトグラフィーにより分析し、分子量の関数としての濃度データを得た。
分子量決定のための全てのゲル浸透クロマトグラフィー分析は、以下のカラム構成：Ｕｌｔｒａｈｙｄｒｏｇｅｌ（登録商標）ｇｕａｒｄと直列のＵｌｔｒａｈｙｄｒｏｇｅｌ（登録商標）２０００／Ｕｌｔｒａｈｙｄｒｏｇｅｌ（登録商標）Ｌｉｎｅａｒを用いて行った。特に明記しない限り、移動相は硝酸ナトリウムとし、０．６ｍＬ／分の０．１Ｍでランした。特に明記しない限り、カラムと検出器は３０℃に保持した。検出はＷａｔｅｒｓ２４１４屈折率検出器を用いた。このときの濃度データは図中の記号「ｎ」で示される屈折率シグナルである。
サンプルの測定を、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｐｏｌｙｍｅｒ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの追跡可能なピーク分子量が約４ｋＤａ〜約２２００ｋＤａのスタンダード：デキストラン３７５５ｋＤａ（ピーク分子量＝２１６４ｋＤａ）、デキストラン８２０ｋＤａ（ピーク分子量＝７４５ｋＤａ）、デキストラン７６０ｋＤａ（ピーク分子量＝６２１ｋＤａ）、デキストラン５３０ｋＤａ（ピーク分子量＝４９０ｋＤａ）、デキストラン２２５ｋＤａ（ピーク分子量＝２１３ｋＤａ）、デキストラン１５０ｋＤａ（ピーク分子量＝１２４ｋＤａ）、デキストラン５５ｋＤａ（ピーク分子量＝５０ｋＤａ）、及びデキストラン５ｋＤａ（ピーク分子量＝４ｋＤａ）、を含む標準曲線に対して定量化した。使用される標準曲線は、例えば、デキストラン３７５５ｋＤａ及び本明細書に記載した４〜７の追加的な追跡可能なスタンダードを含んでもよい。
ｌｏｇＭＷに対するＧＰＣ保持時間のプロットに基づいたデータに対し線形曲線適合を行った。この曲線を図４に示す。本明細書に開示した方法において説明した通り、この曲線はＧＰＣ保持時間の関数としての分子量を与え、ＧＰＣ保持時間の対応する分子量への変換を可能にする。
本明細書でのフカン／フコイダン生体ポリマーについて記載される分子量は、より高い分子量及びより低い分子量の分子の分布が常に存在するであろう分子量の値であり、分子量は特定された分子量から離れて増加又は減少するため、量的に又は比率的に増加又は減少する。必要ではないが、この分布は一般的なガウス形状又は歪んだガウス形状を有してもよい。
実際の単峰型混合組成物のゲル浸透クロマトグラフィーにより得た曲線を、予測された単峰型混合フコイダン組成物曲線と比較した。２つの曲線の分子量分布の属性を、図５の曲線のいくつかを示した表１に示す。図５は、第１（ａ）及び第２（ｂ）の原料フコイダン組成物のゲル浸透クロマトグラフィーによる正規化曲線、第１の原料フコイダン組成物６０％と第２の原料フコイダン組成物４０％とを含む予測の単峰型混合組成物の正規化曲線（ｃ）、並びに、第１の原料フコイダン組成物６０％及び第２の原料フコイダン組成物４０％を含む実際の単峰型混合フコイダン組成物のゲル浸透クロマトグラフィーによる正規化曲線（ｃ’）を示し、それぞれにおける縦軸は屈折率ｎである。
表１及び図５は、本明細書の方法の予測能力を明確に示している。例えば、予測の単峰型混合フコイダン組成物と実際の単峰型混合フコイダン組成物の曲線とは実質的に区別がつかない。言い換えると、特に差が５％未満であるＷＡＭＷ、ＮＡＭＷ、及びＰＤＩについて、予測の単峰型混合フコイダン組成物における計算された分子量分布の属性は、実際の単峰型混合フコイダン組成物の計算された分子量分布の属性と一致する。これはゲル浸透クロマトグラフィーの既定の精度内にある。
予測の混合生体ポリマー組成物の重量平均分子量、数平均分子量、多分散度、及びピーク分子量などの分子量分布の属性の予測は、退屈な試行錯誤の実験を不要にし、安定して均一な生体ポリマー組成物を製造する。本願はさらに、本明細書で説明した方法、システムなどに従って作られた組成物だけでなく、本明細書で製造された組成物を使用する方法及び本明細書の方法を実行し望ましい分子量分布を有する均一な生体ポリマー組成物を安定して得るように構成されたシステム及び機器に関する。
参照番号のリスト：
１６５０ 複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法
１６５２ 異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること
１６５４ 各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること
１６５６ 各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること
１６５８ 各複数の投入生体ポリマー組成物に対して各正規化された濃度データを、全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の混合生体ポリマー分子量分布を得ること
１６６０ 複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法
１６６１ 異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること
１６６２ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること
１６６４ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること
１６６５ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること
１６６６ 第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること
１６６７ 第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること
１６６８ 第２の複数の投入生体ポリマー組成物とベース投入生体ポリマー組成物それぞれの各正規化された濃度データを選択された全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること
１６７０ 少なくとも２種類の投入生体ポリマー組成物を合わせることにより単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法
１６７１ 各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること
１６７２ 投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること
１６７３ ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみを、ベース投入生体ポリマー組成物と混合すること
参照番号のリスト：
１６５０ 複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法
１６５２ 異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること
１６５４ 各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること
１６５６ 各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること
１６５８ 各複数の投入生体ポリマー組成物に対して各正規化された濃度データを、全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の混合生体ポリマー分子量分布を得ること
１６６０ 複数の投入生体ポリマー組成物を混合することにより得られた混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法
１６６１ 異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること
１６６２ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること
１６６４ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを正規化すること
１６６５ 各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること
１６６６ 第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること
１６６７ 第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること
１６６８ 第２の複数の投入生体ポリマー組成物とベース投入生体ポリマー組成物それぞれの各正規化された濃度データを選択された全てのマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること
１６７０ 少なくとも２種類の投入生体ポリマー組成物を合わせることにより単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法
１６７１ 各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること
１６７２ 投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること
１６７３ ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみを、ベース投入生体ポリマー組成物と混合すること
本明細書で用いられる全ての用語は、文脈又は定義が明らかに別段の指示をしない限り、それらの通常の意味に従って用いられる。また、明示的に別段の指示がない限り、明細書において「又は」の使用は「及び」を含み、逆もまた同様である。限定のない用語は、明示的に述べられないか、又は文脈が明らかに別段の指示をしない限り、制限されているとみなされるべきではない（例えば、「含む」、「有する」、及び「包含する」は、一般的に「制限なしに含む」を示す）。請求項に含まれる「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「その（ｔｈｅ）」などの単数形は、明示的に述べられないか、又は文脈が明らかに別段の指示をしない限り、複数の言及を含む。
別段明記しない限り、実施形態の１つ又は複数の特徴の条件又は関係の特質を修飾する本明細書における「実質的に（ｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｌｙ）」及び「約（ａｂｏｕｔ）」などの形容詞は、条件又は特質が、意図される用途のために、実施形態の動作について受け入れられる許容範囲内に定義されることを示す。
本方法、組成物、システムなどの範囲は、ミーンズ・プラス・ファンクション及びステップ・プラス・ファンクションの概念の両方を含む。しかしながら、請求項は、語「ミーンズ」が請求項で具体的に列挙されない限り「ミーンズ・プラス・ファンクション」の関係を示すと解釈されるべきではなく、語「ミーンズ」が請求項で具体的に列挙される場合には「ミーンズ・プラス・ファンクション」の関係を示すと解釈されるべきである。同様に、請求項は、語「ステップ」が請求項で具体的に列挙されない限り「ステップ・プラス・ファンクション」の関係を示すと解釈されるべきではなく、語「ステップ」が請求項で具体的に列挙される場合には「ステップ・プラス・ファンクション」の関係を示すと解釈されるべきである。
前述から、例示の目的のために本明細書では特定の実施形態を説明してきたが、本明細書での説明の精神及び範囲から逸脱することなく様々な変更がなされ得ることを理解されたい。したがって、システム、方法などは、そのような変更だけでなく本明細書に記載された主題の入れ替え及び組み合わせを全て含み、添付の請求項又は本明細書における説明及び図面に充分なサポートのある他の請求項によって限定される場合を除き、限定されない。
前述から、例示の目的のために本明細書では特定の実施形態を説明してきたが、本明細書での説明の精神及び範囲から逸脱することなく様々な変更がなされ得ることを理解されたい。したがって、システム、方法などは、そのような変更だけでなく本明細書に記載された主題の入れ替え及び組み合わせを全て含み、添付の請求項又は本明細書における説明及び図面に充分なサポートのある他の請求項によって限定される場合を除き、限定されない。
本開示の態様は、以下を含む。
＜１＞ 混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
各投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、及び
各投入生体ポリマー組成物の前記正規化された濃度データを、選択された数のマッチング分子量値で結び付け、前記複数の投入生体ポリマー組成物に対応する予測の生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。
＜２＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す屈折率測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜３＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す紫外吸収測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜４＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す赤外吸収測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜５＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蛍光測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜６＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す電気化学的測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜７＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す伝導度測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜８＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す化学発光測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜９＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す放射測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１０＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蒸発光散乱測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１１＞ 前記濃度データを得ることが、サイズ排除クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１２＞ 前記濃度データを得ることが、ゲル電気泳動クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１３＞ 前記濃度データを得ることが、イオン交換クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１４＞ 前記クロマトグラフィーが、まず保持時間の関数としての濃度データを集めること、及び分子量−保持時間の較正曲線を用いて前記保持時間の値を分子量の値に変換すること、を含む、前記＜１１＞〜＜１３＞のいずれか一項に記載の方法。
＜１５＞ 正規化された濃度データを結び付けることが、前記正規化された濃度データを所定の重み付けで結びつけること、を含む、前記＜１＞〜＜１４＞のいずれか一項に記載の方法。
＜１６＞ 前記所定の重み付けが、前記複数の投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを結びつけ、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク分子量の少なくとも１つを提供すること、を含む複数のシミュレーションに基づく、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１７＞ 前記所定の重み付けが、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク平均分子量の少なくとも１つについて解明することにより得られる、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１８＞ 前記所定の重み付けは、所定の式に基づく、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１９＞ 前記所定の重み付けに従って前記複数の投入生体ポリマー組成物を混合し混合生体ポリマー組成物を得ること、をさらに含む、前記＜１５＞に記載の方法。
＜２０＞ 前記方法は、前記濃度データを得る前に前記投入生体ポリマー組成物から不要な不純物を除去すること、をさらに含む、前記＜１＞〜＜１９＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２１＞ 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、前記＜１＞〜＜２０＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２２＞ 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、前記＜１＞〜＜２０＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２３＞ 混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること、
前記第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること、
前記第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、前記ベース投入生体ポリマー組成物の前記分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
各第２の複数の投入生体ポリマー組成物のそれぞれの正規化された濃度データと前記ベース投入生体ポリマー組成物を選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。
＜２４＞ 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、前記＜２３＞に記載の方法。
＜２５＞ 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、前記＜２３＞に記載の方法。
＜２６＞ 少なくとも２つの投入生体ポリマー組成物から単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法であって、
各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること、
前記投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみを前記ベース投入生体ポリマー組成物と混合すること、
を含む方法。
本開示の態様は、以下を含む。
＜１＞ 混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
各投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、及び
各投入生体ポリマー組成物の前記正規化された濃度データを、選択された数のマッチング分子量値で結び付け、前記複数の投入生体ポリマー組成物に対応する予測の生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。
＜２＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す屈折率測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜３＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す紫外吸収測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜４＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す赤外吸収測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜５＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蛍光測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜６＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す電気化学的測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜７＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す伝導度測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜８＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す化学発光測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜９＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す放射測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１０＞ 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蒸発光散乱測定シグナルを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１１＞ 前記濃度データを得ることが、サイズ排除クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１２＞ 前記濃度データを得ることが、ゲル電気泳動クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１３＞ 前記濃度データを得ることが、イオン交換クロマトグラフィーを含む、前記＜１＞に記載の方法。
＜１４＞ 前記クロマトグラフィーが、まず保持時間の関数としての濃度データを集めること、及び分子量−保持時間の較正曲線を用いて前記保持時間の値を分子量の値に変換すること、を含む、前記＜１１＞〜＜１３＞のいずれか一項に記載の方法。
＜１５＞ 正規化された濃度データを結び付けることが、前記正規化された濃度データを所定の重み付けで結びつけること、を含む、前記＜１＞〜＜１４＞のいずれか一項に記載の方法。
＜１６＞ 前記所定の重み付けが、前記複数の投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを結びつけ、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク分子量の少なくとも１つを提供すること、を含む複数のシミュレーションに基づく、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１７＞ 前記所定の重み付けが、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク平均分子量の少なくとも１つについて解明することにより得られる、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１８＞ 前記所定の重み付けは、所定の式に基づく、前記＜１５＞に記載の方法。
＜１９＞ 前記所定の重み付けに従って前記複数の投入生体ポリマー組成物を混合し混合生体ポリマー組成物を得ること、をさらに含む、前記＜１５＞に記載の方法。
＜２０＞ 前記方法は、前記濃度データを得る前に前記投入生体ポリマー組成物から不要な不純物を除去すること、をさらに含む、前記＜１＞〜＜１９＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２１＞ 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、前記＜１＞〜＜２０＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２２＞ 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、前記＜１＞〜＜２０＞のいずれか一項に記載の方法。
＜２３＞ 混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること、
前記第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること、
前記第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、前記ベース投入生体ポリマー組成物の前記分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
各第２の複数の投入生体ポリマー組成物のそれぞれの正規化された濃度データと前記ベース投入生体ポリマー組成物を選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。
＜２４＞ 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、前記＜２３＞に記載の方法。
＜２５＞ 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、前記＜２３＞に記載の方法。
＜２６＞ 少なくとも２つの投入生体ポリマー組成物から単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法であって、
各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること、
前記投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみを前記ベース投入生体ポリマー組成物と混合すること、
を含む方法。
Claims (26)
- 混合生体ポリマー組成物の分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
各投入生体ポリマー組成物に対し、分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、及び
各投入生体ポリマー組成物の前記正規化された濃度データを、選択された数のマッチング分子量値で結び付け、前記複数の投入生体ポリマー組成物に対応する予測の生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。 - 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す屈折率測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す紫外吸収測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す赤外吸収測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蛍光測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す電気化学的測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す伝導度測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す化学発光測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す放射測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データが、分子量の関数としての投入生体ポリマー組成物の濃度を示す蒸発光散乱測定シグナルを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データを得ることが、サイズ排除クロマトグラフィーを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データを得ることが、ゲル電気泳動クロマトグラフィーを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記濃度データを得ることが、イオン交換クロマトグラフィーを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記クロマトグラフィーが、まず保持時間の関数としての濃度データを集めること、及び分子量−保持時間の較正曲線を用いて前記保持時間の値を分子量の値に変換すること、を含む、請求項１１〜請求項１３のいずれか一項に記載の方法。
- 正規化された濃度データを結び付けることが、前記正規化された濃度データを所定の重み付けで結びつけること、を含む、請求項１〜請求項１４のいずれか一項に記載の方法。
- 前記所定の重み付けが、前記複数の投入生体ポリマー組成物の正規化された濃度データを結びつけ、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク分子量の少なくとも１つを提供すること、を含む複数のシミュレーションに基づく、請求項１５に記載の方法。
- 前記所定の重み付けが、所望の重量平均分子量、数平均分子量、及びピーク平均分子量の少なくとも１つについて解明することにより得られる、請求項１５に記載の方法。
- 前記所定の重み付けは、所定の式に基づく、請求項１５に記載の方法。
- 前記所定の重み付けに従って前記複数の投入生体ポリマー組成物を混合し混合生体ポリマー組成物を得ること、をさらに含む、請求項１５に記載の方法。
- 前記方法は、前記濃度データを得る前に前記投入生体ポリマー組成物から不要な不純物を除去すること、をさらに含む、請求項１〜請求項１９のいずれか一項に記載の方法。
- 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、請求項１〜請求項２０のいずれか一項に記載の方法。
- 前記予測の生体ポリマー分子量分布が、実質的に異なる分子量分布を有する前記投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、請求項１〜請求項２０のいずれか一項に記載の方法。
- 混合生体ポリマー組成物の単峰型分子量分布を予測する方法であって、
実質的に異なる分子量分布を有する第１の複数の投入生体ポリマー組成物を提供すること、
各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての濃度データを得ること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量の関数としての前記濃度データを正規化し、正規化された濃度データを提供すること、
前記各第１の複数の投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差及び数平均分子量を決定すること、
前記第１の複数の投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を識別すること、
前記第１の複数の生体ポリマー組成物の中から、前記ベース投入生体ポリマー組成物の前記分子量分布標準偏差の２倍未満まで異なる数平均分子量を有する第２の複数の投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
各第２の複数の投入生体ポリマー組成物のそれぞれの正規化された濃度データと前記ベース投入生体ポリマー組成物を選択された数のマッチング分子量値で結び付け、予測の単峰型混合生体ポリマー分子量分布を得ること、
を含む方法。 - 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の６％以内である、請求項２３に記載の方法。
- 前記予測の単峰型生体ポリマー分子量分布が、前記ベース投入生体ポリマー組成物及び前記第２の複数の投入生体ポリマー組成物の実際の混合物の４％以内である、請求項２３に記載の方法。
- 少なくとも２つの投入生体ポリマー組成物から単峰型混合生体ポリマー組成物を得る方法であって、
各投入生体ポリマー組成物の数平均分子量及び分子量分布標準偏差のデータを決定すること、
前記投入生体ポリマー組成物の中からベース投入生体ポリマー組成物を選択すること、並びに
ベース投入生体ポリマー組成物の数平均分子量と、ベース投入生体ポリマー組成物の分子量分布標準偏差の最大で約２倍まで異なる数平均分子量を有する投入生体ポリマー組成物のみを前記ベース投入生体ポリマー組成物と混合すること、
を含む方法。
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