稳定性评估

在现代医药领域，药品的研发、生产和质量控制是一个高度复杂且精密的过程，常常受到诸多外界因素的挑战与考验。药品存放的时间长短、存放环境的空气质量、温度波动、湿度变化以及光照强度等因素，都可能对药品质量产生影响，使得药品中的有效成分逐渐降解，药品的疗效大打折扣，甚至完全失效，产生有害物质。 因此，深入研究药品的稳定性，全面了解影响药品质量的各种因素，显得尤为重要。通过科学的稳定性研究，我们可以为药品的生产、包装、贮存、运输等环节提供有力的科学依据，为患者提供安全、有效的用药保障。 为了全面而精准地评估药品在不同环境条件下的稳定性表现，科研人员常常借助稳定性试验箱这一关键设备来进行测试。这种试验箱具备模拟多种环境条件的强大功能，能够精确控制温度、湿度、光照等重要参数，从而为试验药品提供一个稳定且标准化的测试环境。通过将测试样品置于试验箱中，并暴露于特定环境条件下一段时间后，科研人员可以评估样品是否发生变化，确认其在不同环境下的稳定性表现。Aralab是欧洲标准环境控制设备、药物稳定测试设备和特殊测试设备的主要供应商之一，凭借逾30年的专业研发与生产经验，其各类箱体设备和步入式房间品质卓越，一直深受客户赞誉。「Aralab葡萄牙总部」Aralab FitoClima 600 & 1200系列箱体，为药品稳定性试验提供了卓越而全面的解决方案：这一系列箱体分为600L和1200L两种规格，内部配置灵活多变，可分别搭载4层和8层不锈钢搁板，更可按需升级至10层和20层。每层搁板均可轻松拆卸，清洗维护极为方便。为了满足科研人员在稳定性测试中的多样化需求，FitoClima 600&1200系列还提供了多种型号选择：&bull FitoClima 600/1200 P：专为精准温度控制而设计。&bull FitoClima 600/1200 PH：在温度控制的基础上增加了湿度控制功能，可模拟更加复杂的环境条件。&bull FitoClima 600 PLH：集温度、湿度、紫外线和可见光控制于一体，满足更加全面的需求。&bull FitoClima 600 PLH-R：在PLH的基础上，通过集成辐射计和光传感器，实现了辐照暴露程度的自动控制。&bull FitoClima 1200 PN/PNH：可控制零下温度(-20℃)，湿度控制功能可选配。此外，箱体还配备了7英寸的彩色触摸屏，使得科研人员能够直观、便捷地设置所有环境变量。无论是温度、湿度还是光照，都能轻松调节，满足各种实验需求。利用这一系统，科研人员能够设计复杂而全面的环境模拟程序。例如，在生物医药领域，由于疫苗、血清、抗体、细胞因子和酶等制品对温度变化异常敏感，冻融过程可能引发蛋白质变性、聚集或活性丧失等风险，因此冻融测试成为必不可少的环节。借助FitoClima 1200 PN/PNH试验箱，科研人员可通过程序预先设置好从-20℃至60℃的不同温度区间，分别模拟冷冻和融化阶段的环境条件，然后一键启动，即可直接进行冻融循环测试，无需频繁更换试验箱，大大提高了实验效率和准确性。FitoClima 600&1200系列试验箱 技术参数&bull 温度范围：-5℃ 至 60℃1200 PN/PHN型号可以扩展至-20℃至60℃&bull 温度波动 (随时间变化)：±0.1°C 至 ±0.2°C&bull 空间温度均匀性：± 0.15°C 至 ± 1.0°C&bull 湿度范围：20% 至 95% rH&bull 湿度波动 (随时间变化)：± 1%rH&bull 空间湿度均匀性：± 2%rH作为Aralab的中国区授权经销商，上海昊扩提供Aralab旗下各类高精度的环境控制设备，包括： &bull 低温培养箱/恒温恒湿箱/光照培养箱 &bull 步入式恒温恒湿房间 &bull 环境试验箱 &bull 步入式环境测试室 &bull 高低温冲击箱 &bull 人工气候箱/室想要了解更多相关产品信息，欢迎来电咨询！

话题介绍如何预测稳定性实验？对于ADC研发人员来讲，通过进行一系列蛋白质评估将有助于降低早期开发过程中最终产物不稳定的风险，特别是在优化偶联过程中，这些评估策略显得尤为重要。在本期文章中，我们来重点讲讲如何进行预测稳定性实验。借助PR Panta蛋白稳定性分析仪来推断低浓度样本在提高剂量, 并在更高浓度下用于临床给药后的表现。因为，这对于降低筛选过程的风险和确保筛选过程中获得最稳定的候选分子至关重要。一起看看PR Panta提供的真实数据示例，它们比较了裸抗--Trastuzumab（或称Herceptin），与ADC药物分子Kadcyla，和另一种来源于同类裸抗的ADC药物分子 RC48之间的多个维度预测信息。实验热稳定性实验背景 首先，很重要的第一步，我们要先了解标准的热稳定性实验。在PR Panta上进行这些实验很简单，使用相同的样本收集信息，根据候选分子的热稳定性（如Tm和Ton）以及通过PDI、Tsize和Tagg 的胶体稳定性参数对其进行排名。简单地说，首先比较每种的热变性曲线。Herceptin，裸抗，具有最高的热稳定性，与ADC药物分子Kadcyla相比具有更高的Tm1和更清晰的变性展开转变Kadcyla和RC48都表现出Tm1的峰增宽，表明大多数药物与该展开转变相关的结构域缀合--这是个好现象，因为Tm1对应CH2结构域，而Tm2和Tm3分别是Fab结构域和CH3--尽管它们通常很接近，仅显示单个Tm2RC48是一种由另一个母版裸抗构建的ADC药物，与Kadcyla相比，Tm1略有进一步降低。此外，可以判断它是一种与Herceptin不同的裸抗，因为变性展开的曲线轮廓有很大的变化，包括分别展现出的Tm2和Tm3PR Panta高分辨率的热变性展开数据，对每个ADC或mAb的变性结构展开提供了高度精细的分辨率，使其能够在结构域水平上体现出低至0.2°C的差异。这三种药物都经过了优化，可用于临床，因此稳定性的变化是最佳的，不像在开发过程的早期，需要比较候选药物分子--比如，需要筛选不同的偶联策略。因此，这些数据是了解偶联过程如何影响ADC稳定性的好方法。实验预测数据:3个实验了解ADC当我们已经了解了热变性曲线的数据，接下来是时候看看PR Panta可以解锁的预测参数了。1自缔合自缔合参数kD和第二维里系数B22都是告知生物在高浓度下可能如何表现的参数。其中任何正值都表明药物分子不太可能自我缔合--这是一个理想的结果。自缔合会导致聚集和高粘度，由于许多治疗方法在临床上是以高浓度给药，因此，最好在开发过程的早期就了解ADC是否容易发生自缔合。 自缔合参数kD自缔合参数kD是利用PR Panta的DLS检测模块导出的关于扩散常数的信息，来评估分子与自身相互作用的可能性。正kD表示排斥力（这是好的）；负kD是有吸引力的（要避免）。数据显示：裸抗（mAb）具有高度自排斥性，表现出具有强趋势线的正kD。这意味着它不太可能在高浓度下的发生自缔合。在PR Panta中表征的数据结果与其他已发表的数据结果一致Kadcyla也有正kD，尽管它没有那么强的自我排斥。然而，它仍然被认为是一个“好”的结果，kD为正RC48表现出自缔合的倾向，kD为负第二维里系数B22第二维里系数B22是利用PR Panta的SLS检测模块得出的，是着眼于整体情况下自身相互作用的强度。尽管B22和kD之间存在关系，但它们是相互独立的进行判断，因此并不总是完美地一致。SLS的散射数据在用于低浓度样本下更容易出错。然而，一些研究人员更喜欢B22而不是kD，因为B22的数据被认为是对样本内相互作用的更“全局”的测量。如下图所示， B22的趋势看起来与kD的趋势非常相似。PR Panta数据计算出的Herceptin自缔合数值较好地反映了文献值，所提供的自缔合数值为您的分子，在放大工艺生产之前，提供了更宝贵的预测信息。2动力学稳定性动力学稳定性实验，着眼于表征以不同的升温速率设置热变性展开实验时，候选分子的热稳定性行为。通过测量蛋白质随着热升温速率的变化而展开的速度，可以计算出展开的活化能。只需以不同的速率设置一系列热变性曲线，然后比较熔化展开温度如何随速率变化即可。之后，使用Arrhenius方程，将这些信息用于预测构建的分子在不同储存温度下的半衰期。 这三位候选分子的比较情况：&bull 显示动力学稳定性Herceptin Kadcyla RC48，这与自缔合行为趋势相呼应&bull 与Herceptin相比，Kadcyla的半衰期显著缩短，但仍在两个月左右&bull RC48的半衰期非常低，表明偶联方法极不稳定362°C下的等温稳定性等温稳定性是进行加速稳定性研究的另一种方法。与动力学稳定性实验类似，可以使用高温下较短时间的稳定性来推断-20°C、4°C或RT（室温）下的长期稳定性。我们可以看到候选分子的变化趋势：&bull 根据累积半径（Cumulant radius，即纵坐标），可以明显检测到轻微的去折叠展开的变化&bull 在62°C下800分钟（13小时以上）后，Herceptin没有明显的大小变化&bull 两个ADC有着显著尺寸变化，RC48有着更明显的大小变化，再次表明它是所有候选分子中最不稳定的实验总结以上结果展示了除热变性试验参数外，PR Panta提供的其他多维度参数，对于预测长期稳定性是极有价值的。在早期开发和风险评估期间， PR Panta提供了关于如何选择的最佳候选药物的额外预测信息，可以用于进一步推进药物开发。并且与许多其他下游分析技术相比，PR Panta所需的样本更少，因此，从预测分析进而深入了解偶联过程对ADC的影响，PR Panta将会是研究者优先考量的选择。PR Panta蛋白稳定性分析仪（仪器价格咨询）欢迎联系我们，进一步了解PR Panta如何为您的ADC和其他生物制品提供高分辨率、高质量的数据。

#本文由马尔文帕纳科医药业务发展经理 韩佩韦博士供稿# 蛋白质的热稳定性研究对于加深对蛋白质的结构和功能的了解有着非常重要的意义。差示扫描量热技术（DSC）是直接测量热转变过程焓变（ΔH）唯一的分析方法，例如蛋白质，核酸或其他生物多聚物的热变性过程，为表征蛋白质及其他生物分子的热稳定性建立“金标准”技术。 一、焓变对于蛋白质的稳定性意味着什么？ 1，什么是焓（hán）变（ΔH）？ ΔH（焓变）是在恒压状态下将系统升高至温度T过程中摄取的总能量。对于蛋白质而言，这意味着用于使蛋白质发生去折叠所花费的能量（热量），此过程中 ΔH 是为正值，代表这是一个吸热过程。这种能量与蛋白质中所有原子和分子运动相关，以及维系蛋白质保持折叠构象中的键能。 通过将吸热谱图下方的面积进行积分（见图 1）可以计算得到焓变（ΔH）。焓变用每摩尔蛋白质的吸收的卡路里（或焦耳）来表示。由于蛋白质在 DSC 实验中暴露于升高的温度，因此蛋白质开始发生热变性，并伴随着非共价键的断裂。焓变（ΔH）与维系蛋白质天然（折叠）构象中所需的价键数量有关。焓变（ΔH）也取决于我们测量总蛋白质浓度的准确程度。如果蛋白质浓度不是很准确, 则会影响到计算出的ΔH值。 2，焓变（ΔH）值可以在实践中告诉我们什么？ 当您比较不同蛋白质的DSC结果时，具有较大ΔH值的蛋白质不一定比具有较小ΔH的蛋白质更稳定。由于ΔH值会对蛋白质摩尔浓度归一化，因此该值通常与蛋白质的尺寸成比例。大多数蛋白质具有相同的键密度（单位体积内的价键数量），因此，期待具有较大分子量的蛋白质也具有较大的焓变（ΔH）值也是合理的。 3，焓变（ΔH）的决定因素是什么？ 焓变（ΔH）取决于溶液中天然蛋白质的百分比。 一个非常重要的考虑是DSC仅测量初始处于折叠（天然）构象中的蛋白质的ΔH值。ΔH值取决于具有折叠（活性）构象的浓度。如果初始折叠蛋白质组分小于总蛋白质浓度（即活性浓度小于100％），则计算出的ΔH值将相应地变小。 下图显示了在储存期间的不同时间测量的相同蛋白质的DSC图谱。蓝色曲线图谱表示新鲜制备的蛋白质，是100％天然（折叠）蛋白质。当蛋白质样品在储存期间发生部分变性时，溶液中的天然蛋白质的比例开始下降，导致DSC图谱的焓变降低。当我们拥有100％天然蛋白质的参考DSC图谱时，我们可以根据不同状态样品的相对ΔH值来估计每个样品中的折叠蛋白质比例。 4，如何判断蛋白质是否失活？ 到目前为止，我们已提及的焓变是指通过DSC仪器直接测量到的“热”焓，也就是热力学焓变，通常表示为ΔHcal，这是其他任何非量热技术，例如圆二色谱（CD），表面等离子共振（SPR）等技术不能获取的焓变量。 还有另一种其他技术可以获取的焓变类型，即范霍夫焓变 - ΔHVH，我们同样可以通过DSC数据计算得出。范霍夫焓变（ΔHVH）可从通过DSC非两状态模型（non-2-state model）拟合得到。 两种不同的焓变对蛋白质热稳定性的测定又有什么实际意义呢？ 在DSC技术中，ΔHcal仅由DSC热转变峰曲线积分的面积来确定，而ΔHVH仅通过热转变峰曲线的形状来确定。转变峰形越尖锐，ΔHVH越大，反之亦然。ΔHcal是具有浓度依赖性的，但ΔHVH不是。 若ΔHcal/ΔHVH比例为1，通常意味着所研究的热转变状态符合两状态去折叠（Two-state unfolding model）模型。如果ΔHcal/ΔHVH比例大于1，则意味着存在显著密集的中间体存在 而ΔHcal/ΔHVH比小于1，则意味着存在分子间相互作用。 使用ΔHcal/ΔHVH可以帮我们估测是否有很大部分蛋白质是失活的。如果我们有一个简单的单结构域蛋白质，并且假定没有中间体，则我们可以预测，其去折叠过程的ΔHcal/ΔHVH的比值不会远离1。因此，如果ΔHcal显著低于ΔHVH，可以表明很大部分蛋白质已经失活。 综上所述，对DSC中ΔH数据的分析可以让我们了解蛋白质的去折叠机制，以及多少蛋白质处于其活性的天然构象。 二、TM值如何与和蛋白质稳定性相关？ 中点转变温度TM我们可以从DSC数据中提取多个热力学参数，例如ΔH，ΔHVH（范霍夫焓变），ΔCP和ΔG，但最广泛使用的参数是TM。顺便提一下，这也是最容易和最准确的值 - TM是最大峰值所对应的温度。 “蛋白质稳定性”有多种定义。最常见的是，对于工业上有重要意义的蛋白质，该术语是指在生理温度下的功能（或操作）稳定性 即，他们可以在37°C下发挥多长时间的生物功能？这可以通过需要花几天或数周时间的等温研究来评估，或者，如果使用差示扫描量热法（DSC），则可以在几分钟内变性蛋白质。 通过DSC获得的哪个热力学参数与功能稳定性相关度最佳？事实证明，是TM值。 热力学稳定性（ΔG）是功能稳定性的较差的预测因子 技术上，ΔG仅适用于可逆去折叠过程，此外，它由TM，ΔH和ΔCP计算得到，后者可能很难获取。 一个例子是TM和ΔG与人肉杆菌蛋白抗原血清型C的半数聚集时间(half time)（作为功能稳定性的量度）的相关性，用作模型蛋白。ΔG与T1 / 2 agg. 相关系数（R）仅为0.4，而TM 与 T1 / 2 agg.的相关系数是0.92。（来自J Pharm Sci的数据，2011 Mar 100（3）：836-48） 思考TM的一种方式： 如下图所示，假设我们用 DSC 扫描两种不同配方中的蛋白质或两种不同的蛋白质构建体，则 TM 值向低温方向 5℃ 的负偏移（稳定性下降）实际上反映了在 37℃ 条件下的 Fu （蛋白去折叠比例）由2％增加到 3％。温度 T 下的 Fu 蛋白可以通过图像化的方式估算，即温度 T 以下的曲线下阴影区域面积和整个曲线下方面积的百分比。 由于聚集体的生成可能是浓度依赖的过程，因此较高浓度的去折叠蛋白质（红色扫描曲线）将导致较快的聚合（更大组分的去折叠状态（U）才能转换为不可逆变性状态（I）。参见下面的原理图。 这种解析的一个推论是，曲线的整体形状应该是相似的。我们假定这种情况是对于在不同配方中的相同蛋白质或由一个母分子衍生出来的具有相似构建体的蛋白质。但是，对于完全不同的蛋白质，使用TM值作为用于稳定性比较的预测指标则应该谨慎使用。 扩展阅读（www.malvernpanalytical.com）Differential Scanning Calorimetry (DSC): Theory andpracticeDifferential Scanning Calorimetry (DSC) forBiopharmaceutical Development: Versatility and PowerThe Power of Heat: Digging Deeper with DifferentialScanning Calorimetry to Study Key Protein Characteristics PEAQ-DSC 微量热差示扫描量热仪：DSC差式扫描量热法（DSC）是一种直接分析天然蛋白质或其他生物分子热稳定性的技术，无需外在荧光素或者内源荧光，它通过测定在恒定的升温速率下使生物分子发生热变性过程中的热容变化来实现。 马尔文帕纳科 MICROCLA PEAQ-DSC 微量热差示扫描量热仪能够帮助用户快速确认维持高级结构稳定性的最佳条件，提供简介、无缝的工作流程和自动化批量数据分析，其所提供的热稳定性信息被业内视为“金标准”技术，是一种非标记、全局性的数据。 关于马尔文帕纳科马尔文帕纳科的使命是通过对材料进行化学、物性和结构分析，打造出更胜一筹的客户导向型创新解决方案和服务，从而提高效率和产生可观的经济效益。通过利用包括人工智能和预测分析在内的最近技术发展，我们能够逐步实现这一目标。这将让各个行业和组织的科学家和工程师可解决一系列难题，如最大程度地提高生产率、开发更高质量的产品，并缩短产品上市时间。