使用ASTRA 6软件工具进行药物-抗体成分分析

主办单位惠悦科技2013年8月16日

抗体-药物结合物（ADC）的发展势头强劲，因为其在癌症治疗中作为靶向治疗剂的潜在用途。药物抗体比率（DAR）是有效ADC设计的关键因素之一。

DAR定义了直接影响治疗效力和潜在毒性的附加药物的水平，并可对聚集性和稳定性等特性产生相当大的影响。因此，确定DAR对于创新ADC疗法的发展至关重要。

现有药物-抗体成分分析的缺陷

紫外光谱法或质谱法（MALDI-TOF或ESI-MS）通常用于DAR测定。由于小分子和抗体的消光系数相似，基于紫外吸收的计算通常比较复杂。虽然质谱是一种强大的技术，为M_W测定时，它依赖于化合物之间的同质电离和回收。ADC并不总是存在这种情况。

本文介绍了一种基于SEC-MALS结合紫外吸收和微分折射率检测的DAR检测技术。图1描述了两个adc模型的紫外痕迹。整个ADC配合物的分子量直接由光散射数据计算。

使用SEC-MALS分析确定两种不同ADC配方的摩尔质量。

图1。使用SEC-MALS分析确定两种不同ADC配方的摩尔质量。

组件分析在阿斯特拉6通过使用微分折射率增量(dn/dc)和消光系数，从文献或经验计算的每个物种，以计算整个ADC复合物和复合物的每个组成部分的摩尔质量。

在这里，抗体的烷基化是用标称分子量为1250 Da的化合物完成的，如图2所示。所有抗体组分的摩尔质量相似，这意味着两种配方之间的总体差异揭示了不同的平均dar，这与通过正交技术得到的值是一致的。

基于每个成分的消光系数和dn/dc的先验知识，在ASTRA软件包中计算抗体和总附加药物的摩尔质量，允许基于1250 Da的标称Mw对单个药物进行DAR测定。

图2。抗体和总附加药物的摩尔质量在ASTRA软件包中根据每个成分的消光系数和dn/dc的先验知识进行计算，从而允许基于标称M_W每种药物1250达卡。

结合基团的总数量由共轭部分的摩尔质量痕迹表示，而水平趋势表明修饰在该峰的总体洗脱中是均匀的。

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