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微流控+拉曼光譜+機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)蛋白質(zhì)顆粒的智能鑒定

微流控 ? 來源:微流控 ? 2023-08-04 10:41 ? 次閱讀
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藥品溶液中存在的顆?;蚓奂w可能會引起免疫反應(yīng)并影響產(chǎn)品安全性。隨著越來越多的高濃度治療性單克隆抗體(mAb)產(chǎn)品的開發(fā)和推出,根據(jù)美國藥典<788>,在規(guī)格范圍內(nèi)需要控制亞可見顆粒水平,并且每個容器中粒徑大于等于10 μm的顆粒不超過6000個,粒徑大于等于25μm的顆粒不超過600個。單克隆抗體在應(yīng)力條件下容易降解(例如聚集、片段化和氧化),從而產(chǎn)生多種蛋白質(zhì)顆粒。在制造和儲存過程中存在多種應(yīng)力條件,例如振搖、高溫暴露、化學(xué)或光誘導(dǎo)氧化以及極端pH值等。因此,在足夠長的保質(zhì)期內(nèi),實現(xiàn)對亞可見顆粒物的控制,變得極具挑戰(zhàn)性。除了確定亞可見顆粒的數(shù)量以外,準確有效地表征蛋白質(zhì)顆粒并了解其可能暴露的應(yīng)力條件,在制造和儲存期間采取補救措施并實施顆??刂撇呗?,對延長產(chǎn)品的保質(zhì)期至關(guān)重要。

據(jù)麥姆斯咨詢報道,近期,復(fù)旦大學(xué)馬炯教授團隊和中國科學(xué)院長春光機所李備研究團隊在Talanta期刊上發(fā)表了題為“Closed, one-stop intelligent and accurate particle characterization based on micro-Raman spectroscopy and digital microfluidics”的論文。該研究提出了一種基于顯微拉曼光譜技術(shù)和數(shù)字微流控芯片(DMF)對蛋白質(zhì)顆粒進行智能表征的新方法,并且利用該方法以及機器學(xué)習(xí)模型成功地將多種應(yīng)力條件下產(chǎn)生的蛋白質(zhì)顆粒進行了分類,分類的精準度高于93%。

具體而言,在該研究中,研究人員提出了一種在DMF芯片上通過顯微拉曼光譜對蛋白質(zhì)顆粒進行智能表征的新方法。研究人員首先制備了八種應(yīng)力類型誘導(dǎo)的蛋白質(zhì)顆粒溶液,其中包括振搖、冷凍-解凍(FT10)、高溫40°C、高溫80°C、pH3振搖、pH10振搖、氧化振搖和2000 KLH的光暴露。利用以上應(yīng)力條件進行誘導(dǎo)之后,研究人員將每種顆粒溶液加載到DMF芯片上進行電流控制,并且基于一組預(yù)先設(shè)計的指令(例如,電壓、持續(xù)時間、速度和順序等)進行分液,分出的液滴體積約為100 nL。該研究中的DMF芯片的頂板由石英制備制成,以最大程度地減少拉曼背景噪聲,獲取的拉曼光譜數(shù)據(jù)用于開發(fā)各種機器學(xué)習(xí)算法模型,以預(yù)測應(yīng)力誘導(dǎo)條件下引起的蛋白質(zhì)顆粒的分類。

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圖1 蛋白質(zhì)顆粒智能表征流程圖 在該研究中,研究人員收集了不同應(yīng)力條件下誘導(dǎo)產(chǎn)生的每種蛋白質(zhì)顆粒溶液的220個拉曼光譜,并且選擇波數(shù)為600cm?1~1800 cm?1的拉曼光譜以用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和機器學(xué)習(xí)分析,其中波數(shù)為1200cm?1~ 1700cm?1的拉曼光譜區(qū)域揭示了酰胺I、酰胺II和酰胺III的蛋白二級結(jié)構(gòu)信息。在不同應(yīng)力誘導(dǎo)條件下,8種蛋白質(zhì)顆粒樣品中的酰胺I、酰胺II和酰胺III的蛋白二級結(jié)構(gòu)信息以及C骨架信息,呈現(xiàn)出不同的變化,利用機器學(xué)習(xí)方法可以很好的進行檢測分類,分類精準度大于98%。

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圖2 蛋白質(zhì)顆粒表征的拉曼光譜分析

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圖3 不同應(yīng)力條件下形成的蛋白顆粒平均拉曼光譜及機器學(xué)習(xí)主成分分析

綜上所述,該研究結(jié)合機器學(xué)習(xí),開發(fā)了一種基于DMF的拉曼光譜顆粒表征分析方法,并成功表征和分類了8種應(yīng)力誘導(dǎo)條件下的蛋白質(zhì)顆粒。這種方法具有以下幾個明顯的優(yōu)點。首先,封閉的DMF平臺可以很好地防止樣品制備和測試過程中的顆粒污染,以提高檢測準確度。其次,它可以同時提供具有形態(tài)和化學(xué)結(jié)構(gòu)信息的顆粒表征的一站式檢測,以節(jié)省成本和時間并提高效率。此外,該方法僅消耗少量樣品,并且DMF芯片上的顆粒液滴可以在拉曼測試后回收并重復(fù)使用,用于其他研究目的。最后,機器學(xué)習(xí)算法簡化了復(fù)雜的拉曼光譜解析,并提供具有高分類精度的智能顆粒表征。這種新穎的顆粒表征方法可以極大地支持科學(xué)家確定顆粒形成的可能根本原因,并開發(fā)準確的數(shù)據(jù)驅(qū)動的顆??刂撇呗裕罱K延長高濃度抗體產(chǎn)品在全生命周期管理期間的保質(zhì)期。






審核編輯:劉清

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原文標題:微流控+拉曼光譜+機器學(xué)習(xí),實現(xiàn)蛋白質(zhì)顆粒的智能鑒定

文章出處:【微信號:Micro-Fluidics,微信公眾號:微流控】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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