Белок агрегации и лиофилизации

Агрегаты образуются в процессе производства и хранения белковых препаратов, и связаны с повышенным риском иммуногенности и терапевтического недостаточности у пациентов. Понимание структурные свойства белков, которые приводят к агрегации имеет решающее значение для разработки безопасных и эффективных белковых продуктов наркотиков. Прямо сейчас, несколько подходов для прогнозирования агрегации склонность с достаточной степенью точности были разработаны, которые могут разделить на два основных методов: эвристические основе методов и моделирования на основе методов.
Эвристические подходы пытаться связанных свойств белка в экспериментальных данных по агрегации белка в разработке предикторы для агрегации склонности , которая является предсказанием модель или алгоритм , который возвращает агрегации склонность даныприблизительно структуры белка . Несколько алгоритмов были разработаны для прогнозирования агрегацию белка в растворе в зависимости от конструктивных параметров . Например, AGGRESCAN использует внутреннюю агрегации склонность аминокислот , полученных из экспериментальной агрегации данных мутированных амилоидных пептидов . Белок первичная структура ( последовательность аминокислот ) используется для возврата одного или более параметров забивать которые указывают на склонность белка к агрегации . AGGRESCAN возвращает количество агрегации регионах, подверженных или «горячих точек» в белке. Количество горячих точках затем используется для качественно указывает на вероятность белка агрегации происходит, с большим числом точек доступа , соответствующих более высокой вероятностью . Поэтому , зал марка современных методов является качественные результаты в виде агрегации предсказателей , которые должны быть интерпретированы .
Моделирование на основе методов использовать любой из множества доступных молекулярных программных пакетов моделирования или вновь разработанных инструментов для расследования взаимодействия между белковыми молекулами или динамики с в одной молекуле белка. Моделирование на основе метода могут исследовать динамику одной белковой молекулы, чтобы определить, если свойства белка может стать поддаются агрегации. Например, пространственное агрегирование склонность (SAP) алгоритм использует молекулярного моделирования для определения средней подвергается гидрофобный площадь поверхности для данного белка, с более крупными, подверженных гидрофобных участков поверхности, представляющих повышенную склонность агрегации.
Моделирование на основе методов требуют трехмерную структуру белка для определения агрегации склонности и поэтому требуют больше структурной информации, чем эвристической методов, описанных ранее. Моделирование подходы имеют преимущества по сравнению с нынешним подходов эвристической из-за способности к качественных оценок и включения условий рецептуры через явную растворителя и растворенного вещества моделирования. Недавно гибридные подходы были разработаны, чтобы объединить результаты моделирования с эвристической модели на основе прогнозов.Разработка способность Индекс был построен для моноклональных антител с использованием суммарный заряд и пространственное агрегации склонность (SAP). Кроме того, осмотическое второй вириальный коэффициент (B22) также используется для прогнозирования белка самоассоциация в агрегации, хотя она основана на экспериментальных измерений и не на априорных дескрипторов структуры белка.
Описанные подходы к предсказывая агрегацию всех предположить среду решение . Около 40% существующих продуктов белка наркотиков продаются в виде твердых веществ , многие в виде лиофилизированных порошков для восстановления. Кроме того, белковые препараты , которые были экспрессировали и очищали, часто хранятся в лиофилизированной форме до конечного препарата и упаковки. Будь агрегации предсказатели , разработанные для решения можно эффективно применять для лиофилизированных твердых неизвестно. Лиофилизации включает замораживание белкового раствора с последующим удалением льда по сублимации. Процесс подвергает белок к стрессам , таких как денатурации на поверхности льда , рН сдвигов и концентрации замерзания . Удаление воды и потери водородных связей во время стадии сушки может производить внутри-и межмолекулярные взаимодействия , отличные от тех, в растворе. Лиофилизированные белки восстанавливают до введения или композиции , и может или не может восстановить свою первоначальную конформацию и активность при регидратации. Поскольку этот массив напряжений и средах значительно отличается от водного раствора , целесообразно вопрос о том, также важны свойства , которые предрасполагают к агрегации белков в растворе в лиофилизированных твердых веществ.
Эта статья взята из Брок С. Roughton и т.д. 2013.