微流控+拉曼光譜+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)顆粒的智能鑒定

藥品溶液中存在的顆?；蚓奂w可能會(huì)引起免疫反應(yīng)并影響產(chǎn)品安全性。隨著越來(lái)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(guó)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(gè)容器中粒徑大于等于10 μm的顆粒不超過(guò)6000個(gè)，粒徑大于等于25μm的顆粒不超過(guò)600個(gè)。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(chǔ)存過(guò)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(zhǎng)的保質(zhì)期內(nèi)，實(shí)現(xiàn)對(duì)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(zhǔn)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(chǔ)存期間采取補(bǔ)救措施并實(shí)施顆?？刂撇呗?，對(duì)延長(zhǎng)產(chǎn)品的保質(zhì)期至關(guān)重要。

據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近期，復(fù)旦大學(xué)馬炯教授團(tuán)隊(duì)和中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光機(jī)所李備研究團(tuán)隊(duì)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(duì)蛋白質(zhì)顆粒進(jìn)行智能表征的新方法，并且利用該方法以及機(jī)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(jìn)行了分類，分類的精準(zhǔn)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(guò)顯微拉曼光譜對(duì)蛋白質(zhì)顆粒進(jìn)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(jìn)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(jìn)行電流控制，并且基于一組預(yù)先設(shè)計(jì)的指令（例如，電壓、持續(xù)時(shí)間、速度和順序等）進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法模型，以預(yù)測(cè)應(yīng)力誘導(dǎo)條件下引起的蛋白質(zhì)顆粒的分類。

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(gè)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(jī)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(jí)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(jí)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(jī)器學(xué)習(xí)方法可以很好的進(jìn)行檢測(cè)分類，分類精準(zhǔn)度大于98%。

圖2 蛋白質(zhì)顆粒表征的拉曼光譜分析

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(jī)器學(xué)習(xí)主成分分析

綜上所述，該研究結(jié)合機(jī)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(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)。首先，封閉的DMF平臺(tái)可以很好地防止樣品制備和測(cè)試過(guò)程中的顆粒污染，以提高檢測(cè)準(zhǔn)確度。其次，它可以同時(shí)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(cè)，以節(jié)省成本和時(shí)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(cè)試后回收并重復(fù)使用，用于其他研究目的。最后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)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(zhǔn)確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的顆?？刂撇呗裕罱K延長(zhǎng)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