Monitoring process-related impurities in biologics–host cell protein analysis
Notice bibliographique
Résumé
During biologics development, manufacturers must demonstrate clearance of host cell impurities and contaminants to ensure drug purity, manufacturing process consistency, and patient safety. Host cell proteins (HCPs) are a major class of process-related impurities and require monitoring and documentation of their presence through development and manufacturing. Even in residual amounts, they are known to affect product quality and efficacy as well as patient safety. HCP analysis using enzyme-linked immunosorbent assay (HCP-ELISA) is the standard technique, due to its simple handling, short analysis time, and high sensitivity for protein impurities. Liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS) is an orthogonal method for HCP analysis and is increasingly included in regulatory documentation. LC-MS offers advantages where HCP-ELISA has drawbacks, e.g., the ability to identify and quantify individual HCPs. This article summarizes the available knowledge about monitoring HCPs in biologics and presents the newest trends in HCP analysis with current state-of-the-art HCP measurement tools. Through case studies, we present examples of HCP control strategies that have been used in regulatory license applications, using an MS-based coverage analysis and HCP-ELISA and LC-MS for HCP quantification. This provides novel insight into the rapid evolving strategy of HCP analysis. Improvements in technologies to evaluate HCP-ELISA suitability and the implementation of orthogonal LC-MS methods for HCP analysis are important to rationally manipulate, engineer, and select suitable cell lines and downstream processing steps to limit problematic HCPs.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».