Separation of monoclonal antibody alemtuzumab monomer and dimers using ultrafiltration
Notice bibliographique
Résumé
This article examines the feasibility of using ultrafiltration to separate the monomer of the monoclonal antibody alemtuzumab (Campath or Campath-1H) from a mixture of dimer and higher-order oligomers (collectively called "dimers" here). Using parameter scanning ultrafiltration, we initially assessed the suitability of the following membranes: 100 kDa and 300 kDa polyethersulfone (PES) membranes, and a 100 kDa polyvinylidene fluoride (PVDF) membrane. A detailed study was then carried out to examine the effects of operating conditions (such as solution pH, ionic strength, stirring speed, and permeate flux) on the separation of the monomer from the dimers using 300 kDa PES and 100 kDa PVDF membranes. Results of the experiments carried out in the carrier phase ultrafiltration (CPUF) mode indicate that the size-based protein-protein separation critically depends on the membrane used as well as the system hydrodynamics. The separation of the monoclonal antibody monomer and dimers using 100 kDa PVDF membranes in the diafiltration mode was also examined. Experimental results demonstrate that under suitable conditions, it is feasible to obtain the alemtuzumab monomer with a purity of more than 93% and a yield of more than 85% (from a mixture of 75% monomer and 25% dimers, which is the typical composition obtained after affinity chromatography). Simulation study indicates that this could be further improved to a purity of more than 96% and a monomer yield of more than 96% by increasing the selectivity of separation or by employing a two-stage diafiltration process.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».