JP7431933B2 - 質量分析を使用する低存在量のポリペプチドの絶対定量のための方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2017年6月2日に出願された米国仮特許出願第62/514,587号の優先権を主張し、その開示を、その全体を参照によって本明細書に組み入れる。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定することを含む、方法を提供する。
て計算されるか、またはMSシグナルの合計を使用してすべて計算され;ならびに(c)以下の式:
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定することを含む、方法を提供する。
プチドを消化して、ペプチド産物を産生させること;ならびに(e)ペプチド産物を精製すること、を含む。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定する、システムを提供する。いくつかの実施形態において、本システムは、液体クロマトグラフをさらに含む。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定する、媒体を提供する。
求の範囲から明らかになるだろう。本明細書に記載の各種の実施形態の1つ、いくつかまたはすべての性質は、組み合わせて、本発明の他の実施形態を形成することができることが理解されるべきである。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D
)/(B)]
によって決定される。
ペプチド定量のための適格なペプチド産物イオンを選択すること(例えば、第1のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット、第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット、ならびに第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセット);ならびに(c)MSシグナル(例えば、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドのペプチド産物からのMSシグナル)を使用して、低存在量のポリペプチドの絶対ポリペプチド量を決定すること、を含む方法を提供する。
本発明は、所望のアッセイのダイナミックレンジにわたるサンプルのローディング研究を行うための方法を提供する。ローディング研究から得られるMSシグナル情報は、例えば、第1のポリペプチドのペプチド産物が検出可能である(第1のポリペプチドは、第2のポリペプチドと比べて低い存在量である)第1のサンプルローディング量の選択、第2のポリペプチドの適格な最も高い存在量のペプチド産物イオンの上位数nがMS検出器を飽和しない第2のサンプルローディング量の選択、ならびに第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセットが定量誤差の低減(すなわち、最も豊富なペプチド産物イオンと比べて、線形の挙動の増加)を実証する第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量の選択を可能にする。
μg、約5μg、約5.5μg、約6μg、約6.5μg、約7μg、約7.5μg、約8μg、約8.5μg、約9μg、約9.5μg、約10μg、約10.5μg、約11μg、約11.5μg、約12μg、約12.5μg、約13μg、約13.5μg、約14μg、約14.5μg、約15μg、約16μg、約17μg、約18μg、約19μg、約20μg、約21μg、約22μg、約23μg、約24μg、約25μg、約26μg、約27μg、約28μg、約29μg、または約30μgである。
本発明は、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含むサンプル中の第1のポリペプチドの絶対定量のためのペプチド産物の適格なイオンのセットを選択するための方法であって、第1のポリペプチドは、第2のポリペプチドと比べて低い存在量である方法を提供する。例えば、本発明は、第1のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット、第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット、ならびに第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセットのいずれか1つの選択のための方法を提供する。
濃度でサンプル中に存在することができない)。
本発明は、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含むサンプル中の第1のポリペプチドの絶対ポリペプチド量を計算するための方法であって、方法は、第1のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する第1のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(A);第2のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(B);第1のサンプルローディング量で、第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセット(C);ならびに第2のサンプルローディング量で、第2のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位のセット(D)についてのMSシグナルの平均または合計に基づいてサンプル中の第1のポリペプチドの絶対量を決定することを含み、ここで、A、B、CおよびDが、MSシグナルの平均を使用してすべて計算されるか、またはMSシグナルの合計を使用してすべて計算される、方法を提供する。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
または数学的に等価な式に基づいて決定される。
別および定量することができると考えられる。例えば、上記に開示された式から、第1のサンプルローディング量で最も強いMSシグナルを有する第1のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(A)を、第1のサンプルローディング量で最も強いMSシグナルを有する別のポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセットで置き換えて、他のポリペプチドの量を計算することができる。
本発明の方法は、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含むサンプル中の第1のポリペプチドの絶対定量のために有用であり、ここで、第1のポリペプチドは、第2のポリペプチドと比べて低い存在量である。
)サンプル中の複数のポリペプチドを精製すること;(c)その後の処理およびLC/MS分析と不適合の構成成分をサンプルから除去すること;(d)複数のポリペプチドを消化して、ペプチド産物を産生させること;ならびに(e)LC/MS分析の前にペプチド産物を精製することの1つまたはそれ以上を含む。
本発明は、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含むサンプルのタンデム質量スペクトルを発生させるためのLC/MS技術の多様なアレイを考慮する。
レーイオン化、ナノエレクトロスプレーイオン化またはマトリックス支援レーザー脱離イオン化(MALDI)を含む。
本明細書に開示されるMSに基づく無標識絶対定量方法は、低存在量のポリペプチドおよび比較的高存在量の別のポリペプチドを含むサンプル中の低存在量のポリペプチドの定量を含む使用のために、特に適している。本明細書に開示されるMSに基づく無標識絶対定量方法は、例えば、治療用タンパク質の精製における低存在量のタンパク質の定量など
の複数工程のプロセス中の1つの工程を構成することができる。
本発明は、第1のポリペプチドおよび第2のポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含むサンプル中の第1のポリペプチドの絶対ポリペプチド量を決定するために有用なシステムおよび非一時的なコンピューター可読媒体を提供する。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定する、システムを提供する。いくつかの実施形態において、本システムは、液体クロマトグラフをさらに含む。
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での第2のポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の第1のポリペプチドの絶対量を決定する、媒体を提供する。
プチドは、酵素的に媒介された修飾および/または化学的修飾(例えば、アセチル化、リン酸化、ユビキチン化、ホルミル化、グリコシル化、酸化)をさらに含むことができる。このような修飾は、例えば、細胞系の環境中で、またはサンプルの処理および/もしくは分析技術の結果として、生じる。
本実施例は、第1のサンプルローディング量および第2のローディング量の選択のためのスフィンゴミエリンホスホジエステラーゼ(ASM)を含むサンプルを使用するローディング研究を実証した。さらにまた、本実施例は、ASMの最も高い存在量のペプチド産物イオンの上位のセットと比較して、ASMのペプチド産物イオンの中位のセットの改善された線形MSシグナル応答を実証した。
。上位40個の最も豊富なASMのペプチド産物イオンのサンプル量の範囲にわたる、それぞれのペプチド産物イオンについてのMSピーク面積および平均パーセント誤差を計算した。
本実施例は、4つの異なるオケージョンでアッセイされた治療用タンパク質産物の4つのタンパク質製造ロットを使用して、Hi-3方法と比較して、Mid-3方法の定量の再現性の改善を実証した。
[(高サンプル量のロードでのHCPの上位3つのペプチド産物イオンのピーク面積の合計)/(高サンプル量のロードでの治療用タンパク質産物の中位3つのペプチド産物イオンのピーク面積の合計)]×(高サンプル量のロードでの治療用タンパク質産物のfmol)×[(低サンプル量のロードでの治療用タンパク質産物の中位3つのペプチド産物イオンのピーク面積の合計)/(低サンプル量のロードでの治療用タンパク質産物の上位3つのペプチド産物イオンのピーク面積の合計)]
が、酵素消化における相違も生じた。カラム上に10μgで、ペプチド産物の中位のセットが、それらが線形に挙動するので、定量のために使用するのにより適していた。
本実施例は、ハイスループット検出のために本明細書に開示されたMid-3定量方法の適用、および細胞培養物の回収から収集されたサンプルから最終脱塩プロトコール後に収集されたサンプルを含む、治療用タンパク質の精製プロセスの間の複数の段階での混入した宿主細胞タンパク質(HCP)の追跡を実証した。本実施例は、後の段階の精製サンプル中のHCPの無標識定量のための保持時間およびm/zによるHCPのペプチドの追跡のためのソフトウェアの使用、ならびにさらにスループットを改善するため、および絶対定量を最適化するためのスペクトルライブラリーに基づく検索の使用をさらに実証した。
治療用タンパク質(タンパク質X)の細胞培養系の製造の後、サンプルを細胞培養の回収から、および最終の薬物サンプルを含む5段階のタンパク質精製プロセスで収集した。三反復で使用して、再現性および収率のデータを含む、下流の測定の統計的検出力を提示した。サンプルを収集した後、回収サンプルを、製造者の指示書に従って3k MWCO
Amicon Ultra-15フィルター(EMD Millipore)を通して濾過して濃縮し、残りのサンプルを用いて変性および消化される前に、質量分光分析を妨げる添加物を除去した。簡潔には、Amiconデバイスの水すすぎ工程を終え、次いで、サンプルあたり400μgの総タンパク質または治療用タンパク質を、15mLの総容積まで、トップに添加された50mMの重炭酸アンモニウム(Ambic)とともに添加した。その後、最終の遠心分離工程の前に、15mLの50mMのAmbicの洗浄を終えた。最終濃度は、1.4および1.7mg/mLの総タンパク質または治療用タンパク質の間として測定された。それぞれのサンプル(Amiconで濾過した回収物から原薬(DS)、同様にブランク消化)からの三反復のアリコートを、50mMのAmbic中1mg/mLに希釈し、Rapigest(Waters、0.1%の濃度に50mMのAmbicで再構成した)と1:1で混合し、0.05%のRapigest、50mMのAmbic中0.5mg/mLのタンパク質の最終溶液を作成した。サンプルを60℃で15分間インキュベートして、タンパク質の変性を確実にした。ジスルフィドの還元を、50mMのAmbic中10mMの1,4-ジチオスレイトール(DTT)(Pierce)を用いて、60℃で1時間行った。サンプルを、室温まで放冷した後、50mMのAmbic中20mMの2-ヨードアセトアミド(IAA)(Pierce)でアルキル化し、暗所で30分間、室温でインキュベートした。Lys-C(Promega、15μg/バイアル)を、0.125μg/μLの濃度で50mMのAmbic中で再構成し、酵素:基質比が1:50でそれぞれのサンプルに添加した。サンプルを37℃で終夜インキュベートした。翌朝、トリプシン(Promega、100μg/バイアル)溶液を、50mMのAmbic中0.4μg/μLで調製し、1:25の比でサンプルに添加し、37℃で3時間インキュベートした。Rapigestを、2.05%のギ酸(EMD
Millipore)の添加による酸切断によって除去した。サンプルを37℃で30分間インキュベートした後、12,000rpmで15分間遠心分離して、切断されたRapigestおよび任意の未消化タンパク質をペレット化した。それぞれのオートサンプラーバイアルを、20μgの消化サンプル、400fmolのHi3大腸菌標準(Waters)で調製し、LC-MSへの注入のために、0.1%のギ酸で60μLの最終容積に希釈した。
ラム(2.1mm×150mm、Waters)を使用するLC-MS分析のために、Waters XEVO G2-XS QTof質量分析計が取り付けられたWaters
ACQUITY H-Class UPLCシステムに注入した。質量分析計をセットして、感度モードにおいて0.3秒のスキャンで、500~2000の質量範囲にわたってMSEデータを収集した。すべてのサンプルを、清浄段階内で無作為な順序で実行した(すなわち、ブランクおよび原薬を、最初に、一緒に無作為化して実行し、mid-プロセスカラム溶出サンプルを、次に、無作為化して実行し、最後に細胞培養の回収物を無作為化および実行した)。UPLCは、添加物として0.1%のギ酸を有する水およびアセトニトリル(ACN)、ならびに30分にわたって5~40%のACN、5分にわたって85%のACNの勾配、2分間の保持、3分にわたって初期状態に戻り、5分間の保持の、250μL/分の流速での、45分の総グラジエント時間のグラジエントを使用した。
治療用タンパク質の製造混合物中で比較的低存在量のHCPの分析のためにプロテオミクス発見ソフトウェアのツールを使用する1つの危険性は、治療用タンパク質からの豊富なイオンが、HCPとして間違って識別されることである。最近、豊富なタンパク質に対する人為現象が、デコイの割合よりも非常に高い割合で他のタンパク質として間違って識別されていることが示された(Kongら、Nature methods.、2017年;14巻(5号):513~520頁)。HCPもタンパク質レベルで正しく識別されるが、それらのHCPに対するいくつかのペプチドは、不正確である可能性があるか、または他のイオンに干渉される可能性があり、したがって、これらは、定量のために使用するべきではない。
プチドを含むすべてのペプチドの識別の手作業での検証には、およそ2週間かかった。検証後、治療用タンパク質製造サンプルからの識別されたHCPの最終リストを定量した。図4に示すように、通常のHCPは、7つの製造ロットの間で識別された。精製プロセス、例えば、精製プロセスのそれぞれの工程の間でのHCPの除去の説明を提供する主成分分析(PCA)を理解するために、統計解析を行った。さらなるHCPの分析は、精製プロセスの間で類似の挙動をするタンパク質をグループ化する階層的クラスタリングを含んでいた。階層的クラスタリングは、精製プロセスのそれぞれの工程の間で除去されるタンパク質を発見するために、ノードの調査を可能にした。これらのデータを使用して、特定のHCPが最終の治療用タンパク質産物から除去されたことを確実にする精製プロセスを理解および最適化した。治療用タンパク質から適切に精製されないHCPを、例えば、pI、分子量、疎水性、活性および免疫原性を含むHCPの物理化学的性質に基づいて、精製プロセスを最適化することによって除去した。ソフトウェアも、精製プロセスの過程にわたってHCPの存在を自動的に監視するために使用した。
Claims (20)
- 治療用ポリペプチドを製造する方法であって、
該方法は、
a.治療用ポリペプチドの製造プロセスの段階から治療用ポリペプチドを含むサンプルを得ること;および
b.サンプル中の混入ポリペプチドのレベルを決定すること
を含み、
混入ポリペプチドのレベルは、混入ポリペプチドの絶対定量法を用いた、サンプル中の混入ポリペプチドの絶対定量に基づき、
サンプルは、治療用ポリペプチドと混入ポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含み、
混入ポリペプチドは、治療用ポリペプチドよりも少なくとも10倍低い存在量であり、
絶対定量法は、
(a)複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ること、
ここで、前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して、複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られ、
ペプチド産物のMSシグナルは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量を含む複数のサンプルローディング量のそれぞれについて得られ、
第1のサンプルローディング量は、第2のサンプルローディング量よりも多く;
(b)(i)第1のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する混入ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(A);
(ii)第2のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する治療用ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(B);
(iii)第1のサンプルローディング量で、治療用ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセット(C);
ここで、治療用ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位のセットは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量について、治療用ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位のセットよりも定量誤差が小さく;
(iv)第2のサンプルローディング量で、治療用ポリペプチドのペプチド産物の
適格なイオンの中位のセット(D)
についてのMSシグナルの平均または合計を計算すること、
ここで、A、B、CおよびDは、MSシグナルの平均を使用してすべて計算されるか、またはMSシグナルの合計を使用してすべて計算され;
(c)以下の式:
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での治療用ポリペプチドのモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の混入ポリペプチドの絶対量を決定すること
を含む、前記方法。 - 複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ることをさらに含み、
前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られる、請求項1に記載の方法。 - 治療用ポリペプチドを精製することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 製造プロセスの段階が精製工程である、請求項3に記載の方法。
- 混入ポリペプチドが、宿主細胞タンパク質である、請求項1に記載の方法。
- 治療用ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの中位のセットを選択することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- ペプチド産物の適格なイオンの上位のセットのそれぞれは、適格なイオンの中位のセットのそれぞれと相違する、請求項1に記載の方法。
- MSシグナルは、イオン化強度、ピーク高さ、ピーク面積またはピーク体積である、請求項1に記載の方法。
- 第2のポリペプチドの絶対量を決定することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- nおよび/またはmは3である、請求項1に記載の方法。
- 遺伝子治療製品を製造する方法であって、
該方法は、
a.遺伝子治療製品の製造プロセスの段階から遺伝子治療製品を含むサンプルを得ること;および
b.サンプル中の混入ポリペプチドのレベルを決定すること
を含み、
混入ポリペプチドのレベルは、混入ポリペプチドの絶対定量法を用いた、サンプル中の混入ポリペプチドの絶対定量に基づき、
サンプルは、遺伝子治療製品と混入ポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含み、
混入ポリペプチドは、遺伝子治療製品よりも少なくとも10倍低い存在量であり、
絶対定量法は、
(a)複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ること、
ここで、前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して、複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られ、
ペプチド産物のMSシグナルは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量を含む複数のサンプルローディング量のそれぞれについて得られ、
第1のサンプルローディング量は、第2のサンプルローディング量よりも多く;
(b)(i)第1のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する混入ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(A);
(ii)第2のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(B);
(iii)第1のサンプルローディング量で、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセット(C);
ここで、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位のセットは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量について、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの上位のセットよりも定量誤差が小さく;
(iv)第2のサンプルローディング量で、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位のセット(D)
についてのMSシグナルの平均または合計を計算すること、
ここで、A、B、CおよびDは、MSシグナルの平均を使用してすべて計算されるか、またはMSシグナルの合計を使用してすべて計算され;
(c)以下の式:
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での遺伝子治療製品のモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の混入ポリペプチドの絶対量を決定すること
を含む、前記方法。 - 複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ることをさらに含み、
前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られる、請求項11に記載の方法。 - 遺伝子治療製品がウイルスタンパク質を含む、請求項11に記載の方法。
- ウイルスタンパク質がキャプシドポリペプチドである、請求項13に記載の方法。
- 遺伝子治療製品を精製することをさらに含む、請求項11に記載の方法。
- 製造プロセスの段階が精製工程である、請求項15に記載の方法。
- 混入ポリペプチドが、宿主細胞タンパク質である、請求項11に記載の方法。
- 治療用ポリペプチドを精製する方法であって、
該方法は、
a.精製プロセスの段階から治療用ポリペプチドを含むサンプルを得ること;および
b.サンプル中の混入ポリペプチドのレベルを決定すること
を含み、
混入ポリペプチドのレベルは、混入ポリペプチドの絶対定量法を用いた、サンプル中の混入ポリペプチドの絶対定量に基づき、
サンプルは、遺伝子治療製品と混入ポリペプチドを含む複数のポリペプチドを含み、
混入ポリペプチドは、遺伝子治療製品よりも少なくとも10倍低い存在量であり、
絶対定量法は、
(a)複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ること、
ここで、前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して、複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られ、
ペプチド産物のMSシグナルは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量を含む複数のサンプルローディング量のそれぞれについて得られ、
第1のサンプルローディング量は、第2のサンプルローディング量よりも多く;
(b)(i)第1のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する混入ポリペプチドのペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(A);
(ii)第2のサンプルローディング量で、最も強いMSシグナルを有する遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの上位の数nのセット(B);
(iii)第1のサンプルローディング量で、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位の数mのセット(C);
ここで、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位のセットは、第1のサンプルローディング量および第2のサンプルローディング量について、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの上位のセットよりも定量誤差が小さく;
(iv)第2のサンプルローディング量で、遺伝子治療製品のペプチド産物の適格なイオンの中位のセット(D)
についてのMSシグナルの平均または合計を計算すること、
ここで、A、B、CおよびDは、MSシグナルの平均を使用してすべて計算されるか、またはMSシグナルの合計を使用してすべて計算され;
(c)以下の式:
[(A)/(C)]×(第1のローディング量での遺伝子治療製品のモル)×[(D)/(B)]
またはその数学的に等価な式に基づいて、第1のサンプルローディング量中の混入ポリペプチドの絶対量を決定すること
を含む、前記方法。 - 複数のポリペプチドのペプチド産物のイオンのMSシグナルを得ることをさらに含み、
前記ペプチド産物のイオンのMSシグナルは、液体クロマトグラフィー/質量分析法(LC/MS)の技術を使用して複数のポリペプチドのペプチド産物を分析することによって得られる、請求項18に記載の方法。 - 混入ポリペプチドが、宿主細胞タンパク質である、請求項18に記載の方法。
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