生物製藥分析
生物治療藥物，也被稱為生物製劑或生物製藥，來源於植物、微生物和轉基因細胞等生物體。它們包括由核苷酸聚合物（即RNA或DNA）或氨基酸(多肽和蛋白質)組成的高分子藥物。
基於核酸的生物治療藥物，如小干擾RNA（siRNA）和DNA，由於其持久和潛在的療效而受到越來越多的關注，但目前很少有基於核酸的藥物被批准用於治療用途。肽和蛋白質代表了主要的一類生物治療藥物，因為它們具有多種生理功能。
“各種分析技術，例如色譜和質譜，以及各種工具，例如克隆、CRISPR/Cas、一次性裝置、機器學習和使用先進的感測器和自動化，有助於推進生物製藥研究，”弗勞恩霍夫研究所生物工藝工程系主任、亞琛工業大學副教授Johannes Buyel博士說。Buyel的工作重點是重組蛋白表達、整體生物過程整合、製造過程建模及其數字化。
在整個開發過程中，各種生物藥物分析技術被用來獲得對複雜生物療法的組成、質量、穩定性和安全性的重要見解。在這篇文章中，我們將仔細研究科學家在該領域所採用的一些策略。
生物製藥的興起
基因組挖掘
基因組挖掘涉及識別與微生物中新的生物合成途徑相關的基因。識別這種途徑的一個常見瓶頸是重新發現以前已經發現的化合物。基因簇分析以及光譜技術可以加速未知天然產物的鑑定，並確定代謝物的立體化學。
幫助從單個基因組到整個屬的基因組挖掘的平臺的例子是BiG-SCAPE和CORASON。BiG-SCAPE 提供生物合成基因簇的序列相似性分析，而CORASON透過系統基因組方法幫助闡明基因簇之間的進化關係。CRISPR-Cas9是一種非常重要的技術，可以有效地啟用多個鏈黴菌中的生物合成基因簇而產生獨特的代謝物，例如鏈黴菌中的新聚酮。這項技術導致了罕見和未知的抗生素變種的產生，如別黴素、乳黴素、phenanthroviridin和5-氯-3-甲醯基吲哚。
METLIN是一個重要的代謝物鑑定平臺，包括具有片段相似性搜尋功能的高解析度MS/MS資料庫。它極大地幫助了未知化合物的快速鑑定。生物製藥研究中使用的其他計算機工具是化合物結構識別（CSI）：FingerID 和輸入-輸出核心迴歸（IOKR）。科學家們正在開發先進的基於分子網路的資料庫，其中包含來自生物活性化合物的分類資訊，以提高註釋的可信度。
基於代謝組學的方法
色譜和光譜等分析工具的最新進展與計算方法相結合，使代謝組學能夠在基於天然產物的藥物發現中得到應用。
基於代謝組學的方法允許同時分析生物樣品中的許多代謝物，從而提供有關粗提物中代謝物組成的準確資訊。這使得未知化合物的快速解釋和鑑定成為可能。 基於代謝組學的方法還可以檢測細胞和生物體不同生理狀態的代謝物組成之間的差異，生成詳細的代謝物譜，以提供分子水平的表型表徵。這些概況對於瞭解生物活性化合物的分子作用機制很重要。
生物製藥過程中使用的分析工具
生物療法的開發和製造過程離不開廣泛的分析技術。這些方法對於生物治療產品的持續評估是必要的，有助於識別和表徵翻譯後修飾（例如糖基化）、結構異質性、穩定性和構象等。透過此類評估，開發人員能夠評估和調整生物製造中涉及的上游和下游生物工藝，並根據需要實施變更，以確保工藝效率和最終產品的純度。
生物活性化合物可以使用各種方法分析，例如NMR光譜法和高解析度質譜法（HRMS）。NMR分析可對產品進行定量和結構表徵。但是它的靈敏度相對較低，因此通常用於分析主要成分。離子交換與親和凝膠過濾色譜等多種色譜工具可用於純化基於重組蛋白的生物製藥產品。
生物製藥中的質譜成像
質譜成像（MSI）用於確定生物體內生物活性化合物的空間分佈。不同型別的MSI以用於藥物發現研究，如基質輔助鐳射解吸/電離（MALDI、解吸電噴霧電離（DESI）、奈米粒子鐳射解吸/電離（nano-PALDI）和二次離子質譜（SIMS）。這些工具在空間解析度和分子資訊方面有所不同。與化合物分佈相關的研究對於臨床前安全性評估、臨床研究和機理理解尤為重要。
Theodore Alexandrov是德國海德堡歐洲分子生物學實驗室（EMBL）結構和計算生物學部門的團隊負責人，他參與了用於空間和單細胞代謝組學等新領域的實驗和計算工具的開發。他說：“在過去十年中，MSI已成為在組織切片中定位藥物和藥物代謝物的首選工具。”根據 Alexadrov的說法，這是因為MSI比FDA批准的原始藥物定位方法—全身放射自顯影 (WBAR) 更快、更敏感。
Alexandrov指出：“MSI 可以檢測WBAR可能遺漏但具有生物活性的藥物代謝物。”他進一步解釋說，這種分析工具有助於加快生物治療開發的臨床前和臨床階段。
生物製藥中的液相色譜
液相色譜（LC）是一種基於液體流動相的分離技術，在液體流動相中，樣品中的分子和離子被溶解。含有溶解樣品的液相透過填充有吸收性顆粒的色譜柱，稱為固定相。分離基於每個組分對流動相的親和力—親和力會影響組分透過色譜柱的遷移速度。LC可與各種檢測器相結合，例如熒光、紫外-可見 (UV-Vis) 和光散射檢測器，用於在開發過程中對生物治療藥物進行表徵。它可用於識別特定蛋白質並有助於確定其結構。離子交換色譜與紫外檢測器結合可用於確定天然狀態下的蛋白質-蛋白質相互作用。爲了對粗提物中大量存在的異構體進行分離以及定性和定量分析，科學家們通常使用LC結合HRMS的方法。
在過去的十年中，高效液相色譜和質譜儀的結合已被證明是發現生物製品的一種寶貴的分析工具。這些技術用於識別活性化合物以及確定藥物的純度。此外，液相色譜與質譜聯用 （LC-MS）在確定藥物純度方面表現出廣泛的適用性。該技術通常用於蛋白質生物藥物的表徵，並應用於肽圖分析。
LC-MS有助於提高分析的可信度，並最大限度地減少與資料解釋相關的歧義。最近，科學家們透過規範實驗程式、最佳化儀器引數和升級質譜儀，成功地提高了此類實驗的資料質量。在蛋白質生物治療中，將LC-MS與紫外線（UV）檢測工具結合可提供紫外線指紋，該指紋可用於質量控制（QC）和研究藥物釋放。
提高生物製藥生產的戰略
傳統上的生物治療研究從“粗”提取物的生物篩選開始，最終分離出具有生物活性的有前景的化合物。由於這一過程既耗時又費力，研究人員現在已經採用了各種策略來克服這些缺點。
其中一種方法是建立與高通量篩選相協調的庫。這一過程加速了為生物靶點（如病毒蛋白、酶等）尋找特定藥物的過程。
生產過程的最佳化較複雜，即從粗提物中分離生物活性代謝物到純化的過程。爲了克服這種複雜性，科學家們將該過程微型化（例如，微型淨化技術、微型生物反應器等）。這樣他們就可以更仔細地觀察整個過程，並進行必要的調整，以開發最佳化的生產方法。
生物製藥分析的挑戰和展望
一般來說，藥物開發是一個極其複雜和昂貴的過程。根據塔夫茨藥物開發研究中心的資料，一種藥物的開發需要近12-15年的廣泛研究，生產成本可能超過20億美元。未來的目標之一是開發可縮短此時間範圍和相關成本的方法。
然而，生物製藥分析方面的挑戰仍然存在。重組蛋白是透過基因工程細胞開發的，維持這些細胞的最佳生長條件對於獲得高質量的產品很重要。此外，重組蛋白的工業規模生產非常昂貴。與生物製藥相關的另一個挑戰是生物分子在生產、儲存和運輸過程中受到多重壓力時會發生變性和聚集。降解或聚集的蛋白質成分可能會失去功效，也可能變得有毒。蛋白質結構的這些變化可能非常小，可用的分析工具可能不夠靈敏，無法檢測到它們。因此，需要不斷開發高精度的分析工具，以確保卓越的質量並降低生產成本。
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