Novel mass spectrometry methods for characterizing antibodies and antibody-drug conjugates
Notice bibliographique
Résumé
Monoclonal antibodies (mAbs) and related products such as antibody-drug conjugates (ADCs) are the fastest evolving calss of therapeutic agents today. They are also amongst the most difficult to analyze effectively which can pose significant challenges during the the development process and when attempting to demonstrate regulatory compliance. Increasingly, the power of mass spectrometry (MS) is being exploited to create novel and effective solutions for characterizing biotherapeutics. "Middle-up" LC-MS is a simple technique that is effective for characterizing glycosylation and for mapping other modifications and sequence abnormalities to specific regions of the antibody. Antibodies are selectively cleaved into a handful of large polypeptides which are then analyzed by LC-MS. "Middle-up" LC-MS provided an elegant and rapid solution for separately profiling Fc and Fab N-glycosylation on anti-EGFR antibodies. Furthermore, the resulting glycan profiles are less likely to be biased by the presence of certain sugars such as sialic acid and are more representative of their true abundances. "Middle-up" LC-MS analysis has also been effective for monitoring the results of efforts to remodel Fc glycosylation through glycoengineering. An example will be presented here for Trastuzumab. LC-MS is also an effective method for measuring the drug-antibody ration (DAR) of ADCs provided that the additional molecular diversity due to PTMs can be eliminated. We developed a procedure that simplifies the molecular profiles of antibodies containing multiple sites of glycosylation using conditions that are compatible with LC-MS. The antibody is treated with a combination of exo- and endoglycosidases as well as a carboxypeptidase to remove C-terminal lysines. In this manner the complex mass profile of the antibody collapses into one major peak. Employing this approach for ADCs derived from these antibodies will enable their DAR to be determined.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».