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單扇形高通量SV-AUC方法搭配AUC cGMP軟件:大分子質控的雙重助力(AAV篇)

點擊次數:332 更新時間:2025-10-23
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在基因治療領域,重組腺相關病毒(rAAV)因其獨特的優勢和特性已成為最重要的基因治療載體之一。然而,rAAV的空殼與完整包裝病毒比例是其關鍵質量屬性,準確評估這一比例對于確保基因治療產品的安全性、有效性至關重要。經典的沉降速度分析超速離心(SV-AUC)方法被為是識別rAAV空殼與完整包裝病毒比例的金標準,本文將介紹一種新的單扇形高通量SV-AUC方法升級版Optima cGMP Suite數據分析管理軟件


在rAAV的生產和包裝過程中,會產生不同類型的病毒顆粒,包括完整包裝病毒、部分包裝和空殼病毒顆粒等。其中,空殼和部分包裝病毒顆粒等被視為產品相關雜質,不僅降低了產品的純度,還可能增加免疫原性,影響治療的安全性和有效性。因此,準確控制rAAV的空殼與完整包裝病毒比例對于確保基因治療產品的質量至關重要。為了突破傳統SV-AUC方法在通量上的限制,中國食品藥品檢定研究院重組藥物室攜手信念醫藥、中國科學技術大學以及貝克曼庫爾特生命科學的研究人員,成功開發出一種創新的單扇形高通量SV-AUC方法。這一創新方法通過將AUC的光強數據轉換為準吸光度數據,顯著提高了AUC分析通量。


具體方法原理如下:徑向掃描的透射光強I (r) 和參考光強I0 (r) 可以從樣品池扇形中獲得。在經典的沉降速度分析超速離心(SV-AUC)中,當檢測通道吸收紫外光時,它們通常根據公式A (r) = log10 (I0 (r) / I (r) )轉換為吸光度值,所測量的吸光度遵循朗伯-比爾定律A = εlc,其中ε是每厘米的摩爾消光系數,c是摩爾濃度。而光程長度l由樣品池的類型決定,通常使用1.2 cm的中心件。


經典SV和單扇型SV數據處理原理


在經典SV-AUC設置中,樣品被加載到右側扇形中,而參考緩沖液被加載到左側扇形中。紫外可見吸收檢測器從徑向位置5.8厘米(對應“池頂部")開始收集1400個數據點,到徑向位置7.2厘米(對應“池底部"),徑向間隔為10微米。對于每個徑向位置,測量通過樣品扇形的光強I (r) 和通過參考扇形的光強I0 (r) ,從而可以使用上述公式可獲得每個采樣的1400個徑向位置的吸光度值信息。


而光強數據轉換為吸光度數據可以通過幾種不同的方法完成。

第一種方法利用了AUC樣品池未裝滿到頂部的事實。因此,在樣品池的頂部總有一個小的“空氣間隙"區域。這通常從5.8到6.0厘米(取決于用戶的加樣體積)。通過空氣間隙的光強是完整的燈強度,僅被AUC樣品池窗口的光學密度所減弱。因此,如果用戶手動選擇空氣間隙區域內的一個小徑向范圍,例如5.85到5.9厘米,那么在該區域內所有50個點處測量的光強可以被平均并指定為Iairgap。現在,所有徑向位置的準吸光度可以通過公式A (r) = log10 (Iairgap/I[r]) 計算。注意,相同的Iairgap值用于計算所有徑向位置的準吸光度。這種方法在軟件包Ultrascan中得以實現。

第二種方法則更簡單。在這里,所有徑向位置的準吸光度可以通過公式A (r) = log10 (1000/I[r]) 計算。在這種方法中,Iairgap的值被替換為所有徑向位置的標準值1000。這是Sedfit采用的方法,并在本研究中使用。


對于沉降速度的研究,樣品可以添加到兩個扇形區域中,這允許在掃描光強數據時為每個通道生成兩個獨立的光強數據集。當然,由于沒有記錄參考透射光強值,它被簡單地設置為默認值1000。這些數據不是真正的吸光度數據,因此被稱為準吸光度。這種類型的數據具有類似于干涉檢測器的系統噪聲。因此,它們可以使用RI和TI噪聲進行擬合和分析。采用Sedfit分析軟件分析過程為:光強數據被導入到Sedfit軟件(sedfit 16p50)中,然后從“加載選項和工具"菜單中選擇“將光強保存為2個準吸光度數據集",并將相應池的光強數據分為兩類:Runld和Sunld準吸光度數據。Runld(縮寫為R)是右側扇形中的數據,Sunld(縮寫為S)是左側扇形中的數據。升級后的Optima cGMP Suite數據分析管理軟件已新增了單扇形高通量分析模塊,具體詳見下文。


使用Sedfit軟件對準吸光度數據進行處理和分析。選擇連續C (s) 分布模型,并輸入與經典SV-AUC數據處理一致的參數。通過擬合C (s) 分布圖,可以得到rAAV樣品的沉降系數分布以及空殼、部分包裝和完整包裝病毒的比例。這一過程不僅提高了檢測效率,還確保了檢測結果的準確性和可靠性。


單扇形高通量方法學優勢:高效、準確、穩定


高效檢測:

檢測通量的大幅提升是該方法突出的特點。在實際應用中,研究人員可以在短時間內對大量rAAV樣品進行檢測,這對于基因治療產品的研發、生產過程中的質量控制以及大規模臨床試驗樣品的檢測都具有極其重要的意義。例如,在一個典型的實驗中,使用單扇形高通量SV-AUC方法可以在一次運行中同時分析7個獨立樣品的14個扇形,相較于經典方法,檢測效率提高了近一倍。這意味著在相同的實驗時間內,研究人員可以獲得更多的數據,加速基因治療產品的開發進程,更快地將有效的治療方案推向市場。


準確可靠:

盡管檢測通量得到了提高,但單扇形高通量SV-AUC方法在檢測結果的準確性方面毫不遜色于經典的金標準方法。通過對不同濃度rAAV樣品的多次重復實驗,以及與經典SV-AUC方法的對比驗證,結果表明該方法在測定rAAV空殼、部分包裝和完整病毒顆粒比例時具有高的準確性和重復性dian。實驗數據顯示,無論是同一樣品在不同扇形中的檢測結果,還是不同樣品之間的檢測結果,其相對標準偏差均能保持在較低水平,通常在5%以內。這表明該方法能夠穩定地提供可靠的檢測數據,為基因治療產品的質量評估提供了堅實的依據。而且,該方法在檢測過程中無需對樣品進行復雜的預處理,避免了因樣品處理不當而引入的誤差,進一步提高了檢測結果的準確性。


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單扇形高通量與經典的金標準方法對比結果


抗干擾能力強:

在實際的檢測環境中,樣品的制備、裝載以及實驗設備的狀態等因素都可能對檢測結果產生一定的誤差或干擾。然而,單扇形高通量SV-AUC方法展現出了強大的抗干擾能力。實驗研究表明,即使在樣品體積存在輕微波動、樣品量裝載不全部準確或者實驗設備的窗口出現明顯的污染等情況下,該方法仍然能夠穩定地輸出準確的檢測結果。這種抗干擾能力的提升,極大地提高了檢測的穩定性和可靠性,減少了因外部因素導致的檢測失敗或結果偏差的可能性,從而降低了檢測成本,提高了檢測效率。


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測試條件擾動對高通量SV-AUC方法實驗結果的影響


Optima cGMP Suite數據分析管理軟件即將升級上市


除了創新的實驗方法本身,貝克曼庫爾特生命科學即將推出的升級后的Optima cGMP Suite數據分析管理軟件,將為單扇形高通量SV-AUC方法學提供強大的支持。這款軟件集成了先進的數據處理算法和友好的用戶界面,能夠自動完成從原始光強數據采集到準吸光度數據轉換,經過擬合運行可輸出數據處理結果。用戶只需按照軟件的提示進行簡單的操作,即可快速獲得準確的檢測結果。


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單扇形高通量分析模塊


在基因治療產品的研發階段,研究人員需要對大量的rAAV樣品進行檢測和優化,以確定最佳的生產工藝和參數。單扇形高通量SV-AUC方法的高效檢測能力使得研究人員能夠在更短的時間內完成更多的實驗,從而加速基因治療產品的研發進程,縮短從實驗室到臨床應用的時間周期。在基因治療產品的生產過程中,質量控制是確保產品安全性和有效性的關鍵環節。經典的質量控制方法由于檢測通量有限,往往難以滿足大規模生產的需求。而單扇形高通量SV-AUC方法的出現,使得生產過程中的質量控制更加高效、精準。通過對每一批次rAAV樣品的快速檢測,及時發現并糾正生產過程中可能出現的問題,確保每一瓶基因治療產品都符合嚴格的質量標準,從而提升整個基因治療行業的質量控制水平。


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參考文獻

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Li X, Yu Q, Bi H, Pei D, Zhang D, Jiang W, Ye X, Cai Z, Hou W, Bhattacharya A, Yang Y, Wang C, Ye M, Qin X, Huo D, Liang C. A Single-Sector Higher Throughput Sedimentation Velocity Analytical Ultracentrifugation Method for Recombinant Adeno-Associated Virus Empty and Full Ratio Analysis. Hum Gene Ther. 2025


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