Development and biophysical characterization of a humanized FSH–blocking monoclonal antibody therapeutic formulated at an ultra-high concentration
Notice bibliographique
Résumé
Highly concentrated antibody formulations are oftentimes required for subcutaneous, self-administered biologics. Here, we report the development of a unique formulation for our first-in-class FSH-blocking humanized antibody, MS-Hu6, which we propose to move to the clinic for osteoporosis, obesity, and Alzheimer’s disease. The studies were carried out using our Good Laboratory Practice (GLP) platform, compliant with the Code of Federal Regulations (Title 21, Part 58). We first used protein thermal shift, size exclusion chromatography, and dynamic light scattering to examine MS-Hu6 concentrations between 1 and 100 mg/mL. We found that thermal, monomeric, and colloidal stability of formulated MS-Hu6 was maintained at a concentration of 100 mg/mL. The addition of the antioxidant L-methionine and chelating agent disodium EDTA improved the formulation’s long-term colloidal and thermal stability. Thermal stability was further confirmed by Nano differential scanning calorimetry (DSC). Physiochemical properties of formulated MS-Hu6, including viscosity, turbidity, and clarity, confirmed with acceptable industry standards. That the structural integrity of MS-Hu6 in formulation was maintained was proven through Circular Dichroism (CD) and Fourier Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy. Three rapid freeze–thaw cycles at –80 °C/25 °C or –80 °C/37 °C further revealed excellent thermal and colloidal stability. Furthermore, formulated MS-Hu6, particularly its Fab domain, displayed thermal and monomeric storage stability for more than 90 days at 4°C and 25°C. Finally, the unfolding temperature (T m ) for formulated MS-Hu6 increased by >4.80 °C upon binding to recombinant FSH, indicating highly specific ligand binding. Overall, we document the feasibility of developing a stable, manufacturable and transportable MS-Hu6 formulation at a ultra-high concentration at industry standards. The study should become a resource for developing biologic formulations in academic medical centers.
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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) | 0,000 | 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 ».