This research proposal aims to develop efficient and economic bioseparation methods for antibody purification. Hydrophobic charge-induction chromatography (HCIC) will be integrated with peptide biomimetic chromatography to prepare a new hybrid biomimetic chromatography technique, which combines the advantages of peptide biomimetic chromatography with high selectivity and HCIC with high elution efficiency. Molecular simulation will be applied to help the design and screening of chromatographic matrices with high selectivity, strong affinity and easy elution. The collaboration between the functional groups and also ligand-protein interaction will be discussed, and ligand synthesis and matrix preparation methods will be investigated. It is encouraged to develop an integrated process combining ligand design, preparation and antibody purification that can provide alternative approaches for the purification of monoclonal antibody and other bioproducts.
围绕抗体的经济高效分离,结合短肽仿生层析和疏水性电荷诱导层析(HCIC)来研究组合型仿生层析新方法。新型仿生配基利用短肽基团提高抗体结合的选择性,通过疏水性电荷诱导效应促进抗体的高效洗脱。从分子机制出发,构建短肽-HCIC基团配基库,借助计算机分子模拟方法分析配基-抗体间分子相互作用,探讨配基结构对抗体结合的影响,实现不同基团的协同作用,筛选和优化组合型仿生配基。在此基础上,合成新型仿生配基,制备新型介质,研究蛋白质吸附和解吸机制。通过优化分离条件,实现细胞培养液中高效分离单克隆抗体,探讨抗体药物分离的新过程。本项目将建立基于分子模拟的组合型配基设计新方法,为生物分离介质和新过程开发提供指导,可推广到其它生物活性物质的分离纯化过程。
生物药物,特别是抗体类药物是未来医药行业发展的重要方向,也是在治疗一些重大疾病方面最具潜力的药物种类。目前全球销售额前十的药物中,生物药物已经占据绝对主导地位。生物技术的发展也推动了相关产业的发展。然而抗体药物的分离工艺作为抗体药物生产的重要环节在近年内发展较为缓慢。世界各大生物技术公司和研究机构都在积极寻求Protein A亲和层析的替代技术,要求新技术具有吸附容量高、选择性好、配基稳定、适合高流速操作、成本低廉、抗体通用等优点。本项目主要研究并设计了一种具有疏水电荷诱导效应的组合型仿生层析方法,来补充目前由Protein A为主导的抗体分离纯化技术。通过相关配基设计和机理分析,深化抗体分离中的分离介质和工艺的研究。项目首先通过分子动力学模拟研究了蛋白A和抗体Fc片段之间的结合模式,之后通过自由能分解法,筛选出蛋白A配基上的热点残基,以及各个残基与Fc片段的相互作用能。通过分子模拟的方法研究配基-蛋白间的相互作用以及结合模式。在此基础上设计了一系列以FYQ-ABI(苯丙氨酸-酪氨酸-谷氨酰胺-5氨基苯并咪唑)为代表的组合型配基。分子动力学模拟表明,相关配基在中性条件下能稳定地结合在Fc片段上,疏水相互作用和静电相互作用在结合过程中起到了重要的作用。以抗体/BSA混合蛋白溶液为模型,从中分离抗体纯度超过99%。 此外,项目也对新型配基偶联工艺进行研究,通过分析配基密度、溶液性质以及离子强度等因素对分离吸附的影响,明确相关作用机理,为类似组合配基的设计和研究提供理论基础。最终通过实际料液等研究,明确优化配基方向,获得比商业化分离产品具有更佳洗脱条件的配基结构。项目研究中也发现一些特殊的实验现象,如配基上谷氨酰胺的酰胺基团在一定条件下会发生水解而提高配基的选择性,并对相关结果进行了大量的机理探索,明确配基分离过程,提供抗体分离理论基础。
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数据更新时间:2023-05-31
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