DSC Derived (Ea & ΔG) Energetics and Aggregation Predictions for mAbs

能量学 化学 生物物理学 热力学 生物 物理
作者
Ralf Joe Carrillo,Andy Semple
出处
期刊:Journal of Pharmaceutical Sciences [Elsevier BV]
卷期号:113 (8): 2140-2150 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.xphs.2024.05.009
摘要

The Arrhenius energy of activation of unfolding Ea unfolding and Gibbs free energy of unfolding ΔG unfolding have been calculated utilizing DSC differential scanning calorimetry for 4 mAbs (1 biosimilar) in 3 formulations. DSC derived ΔTm melting temperature changes for each mAb domain (CH2, Fab, CH3) at calorimetric scan rates at 60°C, 90°C, 150°C and 200°C / hr. were utilized to calculate the kinetic Ea unfolding. The DSC derived Ea trend with observed aggregate formation and can be used to predict %HMW formation post 9-month storage at 5°C and 40°C for all formulations analyzed. Additionally, thermodynamic ΔG unfolding energies were also derived (Tm, ΔCp and ΔH measurements) for each mAb at every scan rate to observe scan rate dependence of ΔG and for extrapolation to 0°C/hr. (to report ΔG at true equilibrium conditions). Both derived thermodynamic ΔG and kinetic Ea energies were combined to build full energetic landscapes for mAb unfolding and aggregation. Statistical multivariate analysis of kinetic (Ea CH2, Ea Fab, Ea CH3) energies, thermodynamic (ΔG5°C and ΔG40°C) energies and in-silico modeled surface properties was also performed. Analysis revealed key significant parameters contributing to aggregation. These parameters were utilized to build predictive aggregation models for 25 mg/mL mAb formulations stored 9-months at 5°C and 40°C.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
牛波一完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
小二郎应助机智寒云采纳,获得10
刚刚
酷波er应助潇洒的凝梦采纳,获得30
1秒前
1秒前
bpi完成签到,获得积分10
1秒前
Hello应助天天向上采纳,获得10
1秒前
传奇3应助角逐采纳,获得10
1秒前
森森发布了新的文献求助10
2秒前
qianfengming发布了新的文献求助10
2秒前
NaHe发布了新的文献求助30
2秒前
2秒前
张冰倩发布了新的文献求助30
3秒前
3秒前
3秒前
善良友安完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
旋影发布了新的文献求助10
5秒前
炙热的雨双完成签到,获得积分10
6秒前
Hello应助高贵振家采纳,获得10
6秒前
6秒前
jjdeng发布了新的文献求助10
7秒前
孤独的自中完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
传奇3应助哈哈就是你哦采纳,获得10
8秒前
欢欢完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
ai幸完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
lgy发布了新的文献求助10
11秒前
wang5945发布了新的文献求助10
11秒前
liu完成签到,获得积分10
12秒前
森森完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
14秒前
15秒前
aumppae发布了新的文献求助10
16秒前
天天向上发布了新的文献求助10
16秒前
机智寒云发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Merrill's Atlas of Radiographic Positioning and Procedures - 3-Volume Set, 16th Edition 2000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
Virus-like particles empower RNAi for effective control of a Coleopteran pest 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7074166
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8734645
关于积分的说明 18484265
捐赠科研通 6610218
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3129330
关于科研通互助平台的介绍 2227945
邀请新用户注册赠送积分活动 2104537