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单扇形高通量SV-AUC方法搭配AUC cGMP软件:大分子质控的双重助力(AAV篇)

来源:贝克曼库尔特商贸(中国)有限公司 更新时间:2025-10-22 16:15:19 阅读量:126
导读:单扇形高通量SV-AUC方法搭配AUC cGMP软件:大分子质控的双重助力(AAV篇)


在基因治疗领域,重组腺相关病毒(rAAV)因其独特的优势和特性已成为最重要的基因治疗载体之一。然而,rAAV的空壳与完整包装病毒比例是其关键质量属性,准确评估这一比例对于确保基因治疗产品的安全性、有效性至关重要。经典的沉降速度分析超速离心(SV-AUC)方法被公认为是识别rAAV空壳与完整包装病毒比例的金标准,本文将介绍一种新的单扇形高通量SV-AUC方法升级版Optima cGMP Suite数据分析管理软件


在rAAV的生产和包装过程中,会产生不同类型的病毒颗粒,包括完整包装病毒、部分包装和空壳病毒颗粒等。其中,空壳和部分包装病毒颗粒等被视为产品相关杂质,不仅降低了产品的纯度,还可能增加免疫原性,影响治疗的安全性和有效性。因此,准确控制rAAV的空壳与完整包装病毒比例对于确保基因治疗产品的质量至关重要。为了突破传统SV-AUC方法在通量上的限制,中国食品药品检定研究院重组药物室携手信念医药、中国科学技术大学以及的研究人员,成功开发出一种创新的单扇形高通量SV-AUC方法。这一创新方法通过将AUC的光强数据转换为准吸光度数据,显著提高了AUC分析通量。 


具体方法原理如下:径向扫描的透射光强I (r) 和参考光强I0 (r) 可以从样品池扇形中获得。在经典的沉降速度分析超速离心(SV-AUC)中,当检测通道吸收紫外光时,它们通常根据公式A (r) = log10 (I0 (r) / I (r) )转换为吸光度值,所测量的吸光度遵循朗伯-比尔定律A = εlc,其中ε是每厘米的摩尔消光系数,c是摩尔浓度。而光程长度l由样品池的类型决定,通常使用1.2 cm的中心件。


经典SV和单扇型SV数据处理原理


在经典SV-AUC设置中,样品被加载到右侧扇形中,而参考缓冲液被加载到左侧扇形中。紫外可见吸收检测器从径向位置5.8厘米(对应“池顶部”)开始收集1400个数据点,到径向位置7.2厘米(对应“池底部”),径向间隔为10微米。对于每个径向位置,测量通过样品扇形的光强I (r) 和通过参考扇形的光强I0 (r) ,从而可以使用上述公式可获得每个采样的1400个径向位置的吸光度值信息。


而光强数据转换为吸光度数据可以通过几种不同的方法完成。

第一种方法利用了AUC样品池未装满到顶部的事实。因此,在样品池的顶部总有一个小的“空气间隙”区域。这通常从5.8到6.0厘米(取决于用户的加样体积)。通过空气间隙的光强是完整的灯强度,仅被AUC样品池窗口的光学密度所减弱。因此,如果用户手动选择空气间隙区域内的一个小径向范围,例如5.85到5.9厘米,那么在该区域内所有50个点处测量的光强可以被平均并指定为Iairgap。现在,所有径向位置的准吸光度可以通过公式A (r) = log10 (Iairgap/I[r]) 计算。注意,相同的Iairgap值用于计算所有径向位置的准吸光度。这种方法在软件包Ultrascan中得以实现。

第二种方法则更简单。在这里,所有径向位置的准吸光度可以通过公式A (r) = log10 (1000/I[r]) 计算。在这种方法中,Iairgap的值被替换为所有径向位置的标准值1000。这是Sedfit采用的方法,并在本研究中使用。


对于沉降速度的研究,样品可以添加到两个扇形区域中,这允许在扫描光强数据时为每个通道生成两个独立的光强数据集。当然,由于没有记录参考透射光强值,它被简单地设置为默认值1000。这些数据不是真正的吸光度数据,因此被称为准吸光度。这种类型的数据具有类似于干涉检测器的系统噪声。因此,它们可以使用RI和TI噪声进行拟合和分析。采用Sedfit分析软件分析过程为:光强数据被导入到Sedfit软件(sedfit 16p50)中,然后从“加载选项和工具”菜单中选择“将光强保存为2个准吸光度数据集”,并将相应池的光强数据分为两类:Runld和Sunld准吸光度数据。Runld(缩写为R)是右侧扇形中的数据,Sunld(缩写为S)是左侧扇形中的数据。升级后的Optima cGMP Suite数据分析管理软件已新增了单扇形高通量分析模块,具体详见下文。


使用Sedfit软件对准吸光度数据进行处理和分析。选择连续C (s) 分布模型,并输入与经典SV-AUC数据处理一致的参数。通过拟合C (s) 分布图,可以得到rAAV样品的沉降系数分布以及空壳、部分包装和完整包装病毒的比例。这一过程不仅提高了检测效率,还确保了检测结果的准确性和可靠性。


单扇形高通量方法学优势:高效、准确、稳定


高效检测:

检测通量的大幅提升是该方法最突出的特点。在实际应用中,研究人员可以在短时间内对大量rAAV样品进行检测,这对于基因治疗产品的研发、生产过程中的质量控制以及大规模临床试验样品的检测都具有极其重要的意义。例如,在一个典型的实验中,使用单扇形高通量SV-AUC方法可以在一次运行中同时分析7个独立样品的14个扇形,相较于经典方法,检测效率提高了近一倍。这意味着在相同的实验时间内,研究人员可以获得更多的数据,加速基因治疗产品的开发进程,更快地将有效的治疗方案推向市场。


准确可靠:

尽管检测通量得到了提高,但单扇形高通量SV-AUC方法在检测结果的准确性方面毫不逊色于经典的金标准方法。通过对不同浓度rAAV样品的多次重复实验,以及与经典SV-AUC方法的对比验证,结果表明该方法在测定rAAV空壳、部分包装和完整病毒颗粒比例时具有极高的准确性和重复性。实验数据显示,无论是同一样品在不同扇形中的检测结果,还是不同样品之间的检测结果,其相对标准偏差均能保持在较低水平,通常在5%以内。这表明该方法能够稳定地提供可靠的检测数据,为基因治疗产品的质量评估提供了坚实的依据。而且,该方法在检测过程中无需对样品进行复杂的预处理,避免了因样品处理不当而引入的误差,进一步提高了检测结果的准确性。


单扇形高通量与经典的金标准方法对比结果


抗干扰能力强:

在实际的检测环境中,样品的制备、装载以及实验设备的状态等因素都可能对检测结果产生一定的误差或干扰。然而,单扇形高通量SV-AUC方法展现出了强大的抗干扰能力。实验研究表明,即使在样品体积存在轻微波动、样品量装载不完全准确或者实验设备的窗口出现明显的污染等情况下,该方法仍然能够稳定地输出准确的检测结果。这种抗干扰能力的提升,极大地提高了检测的稳定性和可靠性,减少了因外部因素导致的检测失败或结果偏差的可能性,从而降低了检测成本,提高了检测效率。


测试条件扰动对高通量SV-AUC方法实验结果的影响


Optima cGMP Suite数据分析管理软件即将升级上市


除了创新的实验方法本身,即将推出的升级后的Optima cGMP Suite数据分析管理软件,将为单扇形高通量SV-AUC方法学提供强大的支持。这款软件集成了先进的数据处理算法和友好的用户界面,能够自动完成从原始光强数据采集到准吸光度数据转换,经过拟合运行可输出数据处理结果。用户只需按照软件的提示进行简单的操作,即可快速获得准确的检测结果。


单扇形高通量分析模块


在基因治疗产品的研发阶段,研究人员需要对大量的rAAV样品进行检测和优化,以确定最佳的生产工艺和参数。单扇形高通量SV-AUC方法的高效检测能力使得研究人员能够在更短的时间内完成更多的实验,从而加速基因治疗产品的研发进程,缩短从实验室到临床应用的时间周期。在基因治疗产品的生产过程中,质量控制是确保产品安全性和有效性的关键环节。经典的质量控制方法由于检测通量有限,往往难以满足大规模生产的需求。而单扇形高通量SV-AUC方法的出现,使得生产过程中的质量控制更加高效、精准。通过对每一批次rAAV样品的快速检测,及时发现并纠正生产过程中可能出现的问题,确保每一瓶基因治疗产品都符合严格的质量标准,从而提升整个基因治疗行业的质量控制水平。



还在为传统SV-AUC通量低、操作繁琐而烦恼?11月13日下午14:00-15:00,我们特别带来一场干货满满的线上分享“单扇形高通量SV-AUC方法与升级版AUC cGMP软件介绍”。扫描下方海报二维码,即可报名!



相关阅读:新品上市 | Optima cGMP Suite 数据分析管理软件正式发布


参考文献

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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