Purification of chimeric heavy chain monoclonal antibody EG2‐hFc using hydrophobic interaction membrane chromatography: An alternative to protein‐A affinity chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Heavy chain monoclonal antibodies are being considered as alternative to whole-IgG monoclonal antibodies for certain niche applications. Protein-A chromatography which is widely used for purifying IgG monoclonal antibodies is also used for purifying heavy chain monoclonal antibodies as these molecules possess fully functional Fc regions. However, the acidic conditions used to elute bound antibody may sometimes also leach protein-A, which is immunotoxic. Low pH conditions also tend to make the mAb molecules unstable and prone to aggregation. Moreover, protein-A affinity chromatography does not remove aggregates already present in the feed. Hydrophobic interaction membrane chromatography (or HIMC) has already been studied as an alternative to protein-A chromatography for purifying whole-IgG monoclonal antibodies. This paper describes the use of HIMC for capturing a humanized chimeric heavy chain monoclonal antibody (EG2-hFC). Binding and eluting conditions were suitably optimized using pure EG2-hFC. Based on this, an HIMC method was developed for capture of EG2-hFC directly from cell culture supernatant. The EG2-hFc purity obtained in this single-step process was high. The glycan profiles of protein-A and HIMC purified monoclonal antibody samples were similar, clearly demonstrating that both techniques captured similarly glycosylated population of EG2-hFc. Moreover, this technique was able to resolve aggregates from monomeric form of the EG2-hFc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».