一种快速、精确且适用于多种赋形剂的台式1H-NMR方法,用于监测药物活性成分及制剂工艺的一致性

时间:2026年3月15日
来源:Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis

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本研究开发了一种使用90 MHz benchtop 1H NMR技术快速定量分析疫苗或生物制剂中蔗糖、丙二醇和亮氨酸的方法,通过内标法简化样品前处理,适用于过程分析技术(PAT)的在线检测,准确度达100%以上,精度低于5%,且非破坏性,可评估复杂基质中辅料浓度与稳定性。

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Kyle Esposito|Adam T. Sutton|Richard R. Rustandi|Matthew Schombs
分析研究与发展部,默克公司(Merck & Co., Inc.),新泽西州拉威(Rahway, NJ, USA)

摘要

疫苗和生物制剂的制造过程及配方包括一系列纯化、过滤和缓冲液交换步骤。当药物产品含有多种成分时,这些过程的复杂性会增加。来自治疗性蛋白培养基的辅料、缓冲液和配方成分在稳定性、冷冻保护及渗透压调节方面发挥着关键作用。本文介绍了一种简单快速的1H核磁共振(1H NMR)定量方法,该方法使用台式90 MHz仪器即可同时测定水基配方中的辅料含量,无需复杂的样品制备或纯化步骤。该方法仅需少量样品处理,并通过内部标准进行精确定量,非常适合用于过程分析技术(Process Analytical Technology, PAT),适用于在线测量或过程中控制测试。尽管90 MHz系统的光谱分辨率较低,但仍能成功分辨并定量特征性质子共振峰,从而可靠地测定蔗糖、丙二醇(PG)和亮氨酸的浓度,即使在存在治疗性成分的情况下也是如此。测试结果显示:蔗糖的回收率平均为100.4%,丙二醇为101.1%,亮氨酸为100.5%,相对标准偏差均小于5%;蔗糖的浓度范围为4.5-27% w/v,丙二醇为0.25-1.5% w/v,亮氨酸为12.5-75 mM。这种方法是常规辅料分析的一种经济有效的替代方案,且具有非破坏性的优点。通过NMR测定的辅料浓度可以直接与渗透压相关联,特别适用于评估疫苗、生物制剂和治疗性蛋白等复杂基质中的配方稳定性。

引言

治疗性和预防性药物通过引发强烈而持久的免疫反应,在预防传染病方面发挥着关键作用[1],[2],[3],[4](例如,高滴度的中和抗体、长期存在的记忆B细胞和T细胞反应以及持续的免疫力)。因此,确保整个制造过程的一致性和质量对于产品的安全性和有效性至关重要。例如,活病毒疫苗的评估主要集中在效力检测上,如定量聚合酶链反应(qPCR)[5],[6]和基于斑块的检测(如µPlaque)[7],这些方法分别用于测量病毒基因组拷贝数和传染性病毒颗粒数量。虽然这些方法对于评估病毒活性不可或缺,但它们无法提供关于配方成分(如辅料)的具体信息——辅料的作用包括稳定药物、改善递送效果或延长保质期。辅料会显著影响疫苗的化学和物理稳定性以及效力;因此,监测辅料含量对于保持批次间的一致性以及确保最终产品符合监管标准至关重要。主动验证原料和投入物(“一次做对”)可以降低因配方错误而导致的下游生产问题风险;在问题出现之前识别并纠正这些偏差,能够防止批次失败和产品召回。这种预防性方法通过减少材料浪费、劳动力成本和生产停机时间来降低产品成本,同时支持可预测的调度和合规性。
核磁共振(NMR)光谱是一种非破坏性的分析技术,它利用原子核的磁性质提供详细的分子信息。在治疗领域应用时,该技术能够在无需复杂样品制备或化学修饰的情况下对辅料(如稳定剂、培养基和防腐剂)进行定量分析。Rustandi[8]曾使用高场600 MHz NMR技术测量了类似病毒的人类乳头瘤病毒疫苗产品中组氨酸和聚山梨酯80的浓度及其稳定性。NMR光谱在治疗分析中的优势在于:抗原(通常是大分子和颗粒)的信号通常较宽,因为其横向弛豫时间较短(T2值小)且强度较低,因此在光谱中不易被观察到。而辅料峰则作为独立信号保留下来,其峰面积与其浓度成正比。此外,还可以应用水抑制技术来测量具有类似化学位移的信号。
尽管使用高场NMR进行溶剂或辅料定量较为常见,但由于成本高昂、维护要求高以及需要特定的技术技能,该技术在工业应用中尚未得到广泛普及。近期,台式NMR技术的进步提供了紧凑、经济且用户友好的解决方案,适用于治疗过程开发。这些设备使用永磁体和先进的射频电子设备,在实验室或生产环境中提供NMR光谱,几乎无需维护,可直接集成到过程开发或生产系统中进行在线监测。最近的台式NMR应用包括测量脂质体和脂质纳米颗粒中的残留乙醇[9]、结合疫苗中的三乙酰氧基硼酸钠(STAB)活性[10],以及人血清和血浆中的脂蛋白[11],[12]。研究表明,台式低场NMR(40–80 MHz)是药品产品定量NMR(qNMR)分析的实用且可靠的平台[13]。通过使用内部标准和适当的优化参数(弛豫延迟、扫描次数、信噪比),台式qNMR能够为33种非处方药品提供高精度结果[13]。60 MHz台式NMR在适当的内部校准、弛豫和积分条件下,已被证明能够可靠地支持氨基酸(精氨酸、组氨酸、鸟氨酸、赖氨酸及其盐类)的身份和纯度检测[14]。法医领域的研究也使用了60 MHz台式qNMR,实现了3,4-亚甲基二氧甲基苯丙胺片剂的低毫克水平定量(LOQs),具有良好的线性和准确性,并与液相色谱-质谱法结果高度一致[15]。此外,台式qNMR还被证明是一种经济有效的杂质/含量分析方法,可补充高场NMR和色谱技术[16]。
当前的台式NMR系统集成了自动调谐、自动采样器(用于多样品分析)、自动峰值分配、相位校正和计算功能,以简化工作流程[17]。总体而言,台式NMR是一种实用且高效的工具,适用于治疗制剂中实时的定量辅料分析。
台式NMR在样品的天然液态下进行分析,既保持了治疗产品的完整性,又通过信号强度提供了与核数量成比例的定量结果。这种非破坏性方法允许在需要时对同一样品进行后续测试。由于一维1H NMR光谱由具有不同化学位移的信号组成,因此可以在水溶液中存在大分子的情况下识别和定量辅料。
治疗制剂通常包含多种辅料,以控制粘度、防止聚集并维持pH值和渗透压平衡。常用的添加剂包括糖类(蔗糖、海藻糖)和多元醇(甘油、丙二醇)作为冷冻保护剂;氨基酸(组氨酸、亮氨酸)用于提高稳定性;表面活性剂(聚山梨酯20和80)用于减少应力和聚集;以及缓冲盐(磷酸盐、柠檬酸盐)用于维持目标pH值。
蔗糖作为稳定剂在治疗制剂中广泛应用,主要在冷冻干燥过程中起到冷冻保护作用,从而提高储存稳定性[18],[19],并有助于保持蛋白质的结构完整性。通常采用高效液相色谱(HPLC)结合蒸发光散射检测[20]或旋光法[21]对其进行定量。丙二醇(PG)是一种小分子亲水性二醇,常用作冷冻保护剂和稳定剂[22],通常通过气相色谱(GC)结合火焰离子化检测器进行测定,但这需要高温、多条气体管路和较长的运行时间[23]。亮氨酸是一种必需的分支链氨基酸,用于提高冻干产率,通常通过HPLC进行测定[24],该方法涉及有害化学物质和溶剂处理。
本研究探讨了使用90 MHz台式1H NMR方法在存在治疗性成分的情况下测定蔗糖、丙二醇和亮氨酸的浓度,并展示了该方法对其他辅料的定量潜力。本研究旨在提供一种改进的方法,以提高生产过程中的一致性和质量控制,同时遵循绿色化学理念,消除传统分析技术所需的苛刻样品制备条件和长时间劳动。

化学物质和试剂

已知浓度的DSS-d6(钠1,1,2,2,3,3-六氘-3-(三甲基硅基)-1-丙烷磺酸,浓度为87.5 mM,纯度>98%)购自Cambridge Isotope Laboratories, Inc.(美国马萨诸塞州特克斯伯里,Tewksbury)。蔗糖(纯度>99.5%)、亮氨酸(纯度>99.5%)、二碱式磷酸钾(纯度>98%)和一碱式磷酸钾(纯度>99.0%)购自Sigma-Aldrich, Inc.(美国密苏里州圣路易斯,St. Louis)。丙二醇(纯度>99.5%)购自Spectrum Chemical Mfg. Corp.(新泽西州新不伦瑞克,New Brunswick)。Wilmad-LabGlass™薄壁高

1H NMR辅料定量方法开发

三种目标辅料为蔗糖、丙二醇和亮氨酸(见图1)。该方法的目标是实现最小化的样品制备过程和不超过5分钟的仪器运行时间。
方法开发的第一步是识别可以用90 MHz台式NMR光谱仪分辨的每种目标分析物的1H信号。对于蔗糖,其分子结构中含有多个糖环质子(异构质子、环质子和羟基质子),这些质子在NMR光谱中会产生复杂的多重峰。

结论

研究表明,90 MHz台式1H NMR方法在准确性、精确度和重复性方面表现良好,适用于水基治疗制剂中蔗糖、丙二醇和亮氨酸的同时定量。该方法所需的样品制备量少、自动采样器、<5分钟的采集时间以及非破坏性特点使其非常适合用于生产过程中的在线过程分析(PAT)和过程控制测试。该方法还能及时验证原料投入,从而减少潜在问题。

未引用的参考文献

[28]

CRediT作者贡献声明

Matthew Schombs:撰写、审稿与编辑、监督。Adam T. Sutton:撰写、审稿与编辑、方法学设计、数据整理、概念构思。Richard R. Rustandi:撰写、审稿与编辑、监督、方法学设计、概念构思。Kyle Esposito:撰写、审稿与编辑、初稿撰写、方法学设计、数据分析、概念构思。

写作过程中生成式AI和AI辅助技术的使用声明

声明:在准备本文档时,作者使用了默克公司的内部AI工具来优化语法、标点和文本流畅性。使用该工具/服务后,作者对内容进行了必要的审查和编辑,并对发表文章的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的研究结果。

致谢

特别感谢Kristin Ploeger、Ray McClain、Anjali Joshi和Nicholas Cunningham在疫苗过程开发方面的鼎力协助,以及默克公司(美国宾夕法尼亚州West Point)的同事们提供的材料支持,同时感谢Kartik Narayan博士和Caroline McGregor在科学讨论和研发支持方面的贡献。
声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的研究结果。

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