[发明专利]原料的光谱指纹识别

说明书

本文报道了在接到培养材料组分时，在进行测试培养前并且不需要进行测试培养，对其产品产量方面进行评估的方法。

发明背景

自从20世纪80年代早期，重组DNA技术使得在不同类型的微生物例如细菌、酵母或哺乳动物细胞中表达重组蛋白质变得可能后，重组生物药物产品市场在持续增长。从那时起，这类蛋白质产品被用于多种诊断和药物应用。

由于对重组蛋白质的需求增加，对高效和稳健的生产方法的需求极为迫切。对稳健和可重现的生产方法最重要的影响因素之一是起始材料例如培养基的组分。大部分培养基是除了别的之外无机盐、糖、氨基酸、维生素、有机酸和缓冲剂的复杂混合物。许多情况下，使用复杂的，化学上未限定的原料例如源自植物或细菌的蛋白质水解物来促进细胞生长和蛋白质生产。

通常，原料以粉末混合物的形式供应，然后溶于水以形成培养基。许多情况下，对于化学上未限定的蛋白质水解物和化学上限定的基础培养基混合物，可观察到显著的批次间变异，导致重组生产的治疗蛋白质产量的巨大变化。

快速光谱“指纹识别”技术，例如近红外光谱、中红外光谱、拉曼光谱或2D荧光光谱相对便宜，并非常适于分析复杂混合物。这些方法生成非常大量的高维度数据，所述数据只能用化学计量学方法例如主成分分析（PCA）或偏最小二乘法（PLS）建模处理。复杂光谱学方法和化学计量学的组合通常用于原料的身份测试或用作原料分类的工具。

T.等人报道了主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）用于处理和模建复杂数据的用途（T.等人,NIR Publications,(2002)）。在WO2009/086083中报道了用PLS分等级地组织数据的方法。在WO2008/146059中报道了用于确定生物混合物的级分的相对重要性的分析仪和方法。在WO2009/061326中报道了对色谱材料的评价。

在US2009/0306932中报道了多变量数据阵列的快速分类方法。在EP2128599中报道了分析光谱数据用于选择校准模型。在US5,498,875中报道了样品化学分析的信号处理。在US2008/0177481中报道了分类科学材料例如硅酸盐材料、聚合物材料和/或纳米材料的方法。在US2010/0129857中报道了分离和鉴定微生物的方法。

发明概述

已经发现，能够根据培养基组分（例如蛋白质水解物和/或用作复杂培养基的组分的化学上限定的培养基制剂）的NIR和2D荧光光谱的组合预测重组蛋白质生产方法的性能。

如本文报道的一方面是选择待用于培养表达目标蛋白质的哺乳动物细胞的培养基组分批或批次的方法，其中培养使用至少两种不同组分，用两种不同光谱技术的融合的光谱数据进行此类选择。

在一个实施方式中，选择待用于培养表达目标蛋白质的哺乳动物细胞的培养组分批次的方法包括以下步骤，其中培养中使用至少两种不同的培养组分：

a）提供用第一种光谱学方法获得的不同批次的第一种组分的光谱、用不同于第一种光谱学方法的第二种光谱学方法获得的不同批次的第二种组分的光谱，以及在使用这些不同批次的第一种和第二种组分的组合的培养中获得的目标蛋白质的培养上清产量，

b）鉴定计算光谱PCA分数后融合的光谱与培养产量的关系，

c）提供用第一种光谱学方法获得的其他批次的第一种组分的光谱和/或用第二种光谱学方法获得的其他批次的第二种组分的光谱，和

d）如果基于b)中鉴定的计算光谱PCA分数后融合的光谱关系预测的培养上清产量在a)中提供的平均产量的+/-10%内，选择提供的第一种组分和提供的第二种组分的组合。

在一个实施方式中，选择待用于培养表达目标蛋白质的哺乳动物细胞的培养组分批次的方法包括以下步骤，其中培养中使用至少两种不同培养组分：

a）提供用第一种光谱学方法获得的不同批次的第一种组分的光谱、用不同于第一种光谱学方法的第二种光谱学方法获得的不同批次的第二种组分的光谱，以及在使用这些不同批次的第一种和第二种组分的组合的培养中获得的目标蛋白质的培养上清产量，

b）处理光谱，过滤光谱，平滑光谱，并将光谱转化为其一阶导数，

c）鉴定光谱中的图式，

d）鉴定c)中鉴定的图式与培养的产量的关系，

e)提供用第一种光谱学方法获得的其他批次的第一种组分的光谱和/或用第二种光谱学方法获得的其他批次的第二种组分的光谱，