生物制品稳定性试验高通量筛选技术

生物制品稳定性试验高通量筛选技术演讲人01生物制品稳定性试验高通量筛选技术02引言：生物制品稳定性试验的行业痛点与技术革新需求引言：生物制品稳定性试验的行业痛点与技术革新需求作为深耕生物制药研发十余年的从业者，我始终认为生物制品的稳定性是其从实验室走向临床应用的生命线。无论是单克隆抗体、重组蛋白疫苗，还是细胞与基因治疗产品，其稳定性直接关系到药效、安全性及患者用药体验。然而，传统稳定性试验的“长周期、高成本、低通量”三大痛点，长期制约着研发效率的提升——以单抗药物为例，其长期稳定性试验通常需要持续24个月以上，加速试验也需3个月，期间涉及多时间点、多条件（温度、湿度、光照等）的样本检测，不仅耗费大量人力物力，更导致研发早期难以快速筛选出最优配方或工艺，甚至可能在后期因稳定性问题淘汰候选分子，造成千万级研发投入的浪费。正是在这样的行业背景下，高通量筛选（High-ThroughputScreening,HTS）技术逐步渗透至生物制品稳定性试验领域，成为破解痛点的关键突破口。引言：生物制品稳定性试验的行业痛点与技术革新需求通过微量化、自动化、智能化的技术体系，高通量筛选能够在短时间内并行评估数百甚至数千种条件对生物制品稳定性的影响，将传统“月级”筛选周期压缩至“天级”，极大加速了研发进程。本文将结合行业实践，系统阐述生物制品稳定性试验高通量筛选技术的核心原理、技术平台、应用场景及未来趋势，以期为同行提供参考与启发。03生物制品稳定性试验的传统挑战与高通量筛选的应运而生1生物制品稳定性的科学内涵与试验目的生物制品稳定性是指其在特定条件下（如温度、pH值、光照、剪切力等），保持物理、化学、生物学及免疫学特性不发生显著变化的能力。根据《中国药典》《美国药典》等法规要求，稳定性试验需涵盖影响因素试验、加速试验与长期试验，评估指标包括：-物理稳定性：如外观、澄清度、浊度、聚体含量、粒径分布等；-化学稳定性：如主药含量、降解产物、氧化程度、脱酰胺化等；-生物学稳定性：如生物活性、免疫原性、效价等；-微生物学稳定性：如无菌、细菌内毒素等（尤其对注射剂而言）。其核心目的在于确定产品的储存条件、有效期，并为生产工艺优化、包装设计提供依据。然而，传统试验模式在实现上述目标时面临诸多局限。2传统稳定性试验的三大核心痛点试验周期冗长，延迟研发决策传统稳定性试验依赖“真实时间”数据积累，加速试验虽通过提高温度（如40℃±2℃）加速降解，但仍需1-3个月；长期试验则需在25℃±2℃/60%RH±5%条件下持续监测24-36个月。对于生物类似药或创新药研发而言，漫长的稳定性周期直接导致后续临床申报、生产准备的延迟，错失市场窗口期。2传统稳定性试验的三大核心痛点样本消耗量大，增加研发成本传统试验中，每个时间点、每个条件均需独立取样检测，单次试验样本量可达数百甚至数千毫升（尤其对高浓度生物药而言）。若需对比10种不同配方，总样本量将突破万毫升，不仅导致原材料（如原料药、辅料）消耗巨大，也增加了纯化、冻干等制备成本及检测成本（如HPLC、SEC-HPLC等仪器分析费用）。2传统稳定性试验的三大核心痛点通量低下，难以支持早期快速筛选在研发早期，需快速评估多种变量（如缓冲液种类、pH值、稳定剂浓度、冻干保护剂配方等）对稳定性的影响。传统方法一次仅能测试数个条件，若需筛选20种缓冲液与5种稳定剂的组合，需进行100次独立试验，耗时数月，无法满足“早期淘汰、快速优化”的研发逻辑。3高通量筛选：稳定性试验的“效率革命”1高通量筛选技术最初源于制药领域的药物发现，其核心是通过微量化、自动化、并行化的实验设计，实现对海量样本的快速检测与分析。当这一技术理念应用于稳定性试验时，恰好解决了传统模式的痛点：2-微量化：通过微孔板、微流控芯片等工具，将单次试验样本量从毫升级（mL）降至微升级（μL）甚至纳升级（nL），降低样本与试剂消耗；3-自动化：借助液体处理机器人、温控孵育器、检测仪器集成平台，实现样本前处理、孵育、检测的全流程自动化，减少人为误差；4-并行化：通过96孔板、384孔板、1536孔板等高通量载体，同时测试数百种条件，单次试验即可覆盖传统方法数月的工作量；3高通量筛选：稳定性试验的“效率革命”-智能化：结合机器学习算法，对海量稳定性数据进行建模与预测，快速识别关键影响因素，优化试验设计。可以说，高通量筛选技术将稳定性试验从“经验驱动”转变为“数据驱动”，为生物制品研发带来了革命性的效率提升。04生物制品稳定性试验高通量筛选的核心原理与关键技术1高通量筛选的技术原理与核心要素生物制品稳定性试验高通量筛选的本质是“模拟真实条件下的稳定性过程，并通过高灵敏度、高通量的检测手段快速评估结果”。其技术原理可概括为“三要素”：01-样本微量化与阵列化：将不同配方、不同条件的样本以微量形式（如几微升至几十微升）均匀分配至微孔板或微流控芯片的阵列孔中，实现“一孔一条件”的高通量布局；02-环境精准控制：通过集成温控模块（如37℃、40℃、50℃梯度孵育）、湿度控制模块、光照模拟模块等，确保每个孔位的环境条件一致且可重复；03-快速检测与数据分析：采用自动化检测仪器（如酶标仪、微流控检测芯片）对样本进行多指标（如浊度、聚体含量、活性等）并行检测，并通过软件系统实现数据的实时采集、分析与可视化。042关键技术模块详解样本前处理与分配技术高通量筛选的首要环节是实现样本的微量、精准分配，这直接关系到试验的重复性与可靠性。目前主流技术包括：-非接触式液体处理：如声液滴分配（AcousticDropletEjection,ADE）技术，通过声波将孔板中的样本精准转移至目标孔位，避免交叉污染，最低分配体积可达10nL；-接触式针头分配：如高精度移液机器人（BeckmanBiomek、HamiltonStar等），采用一次性针头或洗涤式针头，实现1μL以下的精准分配，重复性CV值（变异系数）可控制在2%以内；-微流控芯片预封装：对于稳定性条件固定的筛选试验（如不同pH值缓冲液的对比），可预先将不同样本封装于微流控芯片的微通道中，通过集成阀门控制样本与试剂的混合，实现“即开即用”的高通量测试。2关键技术模块详解环境模拟与控制技术生物制品的稳定性受温度、湿度、光照、振动等多种因素影响，高通量筛选需精准模拟这些条件，目前技术方案包括：-多梯度温控孵育：如ThermoScientific、Eppendorf等公司的高通量孵育器，支持96孔板或384孔板的独立温区控制（范围从4℃到70℃），温度精度±0.1℃，满足加速试验与长期试验的模拟需求；-湿度控制模块：针对对湿度敏感的生物制品（如冻干粉针），通过饱和盐溶液或湿度发生器，实现孔板内相对湿度的精确控制（如10%RH、60%RH、75%RH等）；-光照模拟系统：如氙灯、LED光源模拟系统，可调节光照强度（如1000-12000lux）与波长（紫外-可见光范围），评估光照对生物制品（如疫苗、光敏性蛋白）稳定性的影响。2关键技术模块详解高灵敏度快速检测技术高通量筛选的核心优势在于“快速检测”，需在短时间内完成数百个样本的多指标分析。目前主流检测技术包括：-光谱学技术：-紫外-可见分光光度法：通过酶标仪快速检测样本的吸光度（如280nm蛋白浓度、350nm聚体含量），单次检测384孔板仅需2-3分钟；-动态光散射（DLS）：如MalvernZetasizerUltra高通量版，可同时测定样本的粒径分布与Zeta电位，单次检测96孔板需10-15分钟；-差示扫描荧光（DSF）：通过检测蛋白折叠过程中荧光染料（如SYPROOrange）的荧光强度变化，评估蛋白的熔解温度（Tm），判断其稳定性，单次可检测384个样本。2关键技术模块详解高灵敏度快速检测技术-色谱-质谱联用技术：-微量高效液相色谱（μ-HPLC）：采用微升进样量（1-10μL）的色谱系统，结合二极管阵列检测器（DAD）或质谱检测器（MS），快速测定主药含量与降解产物，如WatersACQUITYH-ClassUPLC系统可实现96孔板样本的自动化进样与分析；-毛细电泳（CE）：如BeckmanPA800plus高通量毛细电泳系统，仅需纳升级样本即可检测电荷异构体，分析速度较传统HPLC提升5-10倍。-生物活性检测技术：-细胞活性法：如基于CCK-8或MTT法的细胞增殖实验，通过酶标仪检测细胞活性间接评估生物制品的生物学功能，适用于细胞因子、生长因子等；2关键技术模块详解高灵敏度快速检测技术-受体结合法：如表面等离子体共振（SPR）技术的微流控芯片版（如Biacore8K+），可同时检测8个样本与受体的结合动力学，通量较传统SPR提升10倍。2关键技术模块详解数据整合与智能分析技术高通量筛选产生的数据量巨大（单次试验可达GB级），需借助生物信息学与机器学习技术进行深度挖掘：-数据标准化与预处理：通过自动化软件（如GeneDataScreener、Dotmatics）对原始数据进行去噪、归一化、异常值剔除，确保数据质量；-多变量统计分析：采用主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等算法，识别影响稳定性的关键变量（如某缓冲液pH值对聚体形成的贡献度）；-机器学习预测模型：基于历史稳定性数据，训练预测模型（如随机森林、神经网络），实现“配方-工艺-稳定性”的关联预测，如通过输入缓冲液种类、pH值、稳定剂浓度等参数，预测该配方的长期稳定性货架期，将筛选效率提升50%以上。05生物制品稳定性试验高通量筛选的主要技术平台与实现路径1基于微孔板的高通量筛选平台微孔板（96孔、384孔、1536孔）是高通量筛选最经典的载体，因其兼容性强、成本低、易于自动化操作，目前仍是稳定性试验的主流平台。1基于微孔板的高通量筛选平台平台组成-核心载体：96孔板（单样本量100-200μL）、384孔板（单样本量20-50μL）、1536孔板（单样本量5-10μL），板材质通常为聚苯乙烯（PS）或聚丙烯（PP），需低蛋白吸附以减少样本损失；-自动化操作单元：包括液体处理机器人（如BeckmanBiomekFX）、自动封板机（防止蒸发）、自动洗板机（如用于ELISA检测）；-检测模块：集成酶标仪（吸光度、荧光、化学发光）、微板reader（DLS、DSF）、HPLC-MS自动进样器等，实现“样本分配-孵育-检测”全流程闭环。1231基于微孔板的高通量筛选平台实现路径以单抗药物配方筛选为例：1.样本制备：将候选单抗（浓度10mg/mL）与不同缓冲液（如磷酸盐、组氨酸、柠檬酸盐，pH范围5.0-7.0）、稳定剂（如蔗糖、海藻糖，浓度0-10%）混合，共设计10×5=50种配方；2.阵列化分配：采用液体处理机器人将50种配方分别分配至96孔板的A-H行（每行6个重复），剩余孔位加入对照样本；3.加速孵育：将孔板置于40℃±2℃孵育箱中，分别于0、1、2、4周取出；4.指标检测：用酶标仪检测280nm吸光度（蛋白浓度）、350nm吸光度（聚体含量），用DLS检测粒径分布，用DSF检测Tm值；5.数据分析：通过计算聚体含量变化率、Tm值下降幅度，筛选出稳定性最优的配方（如pH6.0组氨酸缓冲液+5%蔗糖）。1基于微孔板的高通量筛选平台优势与局限性-优势：技术成熟、设备成本低（整套平台约50-200万元）、通量高（单次可测试数百种条件）；-局限性：样本量相对较大（μL级），对珍贵样本（如早期研发阶段的毫克级原料药）仍不友好；微孔板边缘效应可能导致孔间温度/湿度差异，影响结果准确性。2微流控芯片高通量筛选平台微流控芯片通过微米级通道、反应腔等结构，实现样本的“芯片实验室”（Lab-on-a-Chip）式处理，是当前高通量筛选的前沿方向。2微流控芯片高通量筛选平台平台组成01-芯片设计：根据稳定性试验需求设计芯片结构，如“混合-反应-检测”一体化微通道，可集成温度传感器、电极（用于电泳分离）等；02-驱动与控制：通过微泵、微阀控制样本流动，或利用离心力（如离心微流控芯片）实现样本自动分配；03-检测集成：在芯片上直接集成光学检测窗口（如荧光检测）、电化学检测窗口，或与质谱联用实现在线分析。2微流控芯片高通量筛选平台实现路径以mRNA-LNP疫苗稳定性筛选为例：1.芯片封装：将mRNA-LNP样本与不同浓度的可电离脂质、PEG脂质混合液预封装于离心微流控芯片的微通道中；2.离心分配：通过转速控制（1000-3000rpm），将样本分配至芯片末端的反应腔（单腔体积50-100nL）；3.稳定性孵育：将芯片置于37℃孵育模块中，分别孵育0、6、12、24小时；4.在线检测：通过芯片集成的荧光检测模块（标记mRNA的荧光染料）检测mRNA降解率，通过动态光散射检测模块测定LNP粒径变化；5.数据输出：芯片直接连接数据采集系统，实时输出各反应腔的稳定性指标。2微流控芯片高通量筛选平台优势与局限性-优势：样本量极低（nL级），适合珍贵样本；反应速度快（微通道内扩散距离短，反应效率高）；集成度高，可实现“样本进-结果出”的全自动化；-局限性：芯片设计与制造工艺复杂，成本较高（单芯片成本约数百至数千元）；通量受芯片集成度限制（目前单次可测试数十至数百个条件）；对操作人员技能要求较高。3自动化机器人整合平台自动化机器人整合平台通过将液体处理、环境控制、检测仪器等模块串联，构建“无人化”的高通量筛选系统，尤其适用于大规模工业化稳定性试验。3自动化机器人整合平台平台组成1-机器人手臂：如ABBIRB6700机器人，负责样本在不同模块间的转移；2-液体工作站：集成多通道移液器，实现高精度样本分配；3-环境控制模块：包括-80℃冷冻库、4℃冷藏库、25℃恒温箱、40℃加速孵育箱等，支持多温度条件并行测试；4-检测仪器集群：串联HPLC、MS、电泳仪等大型仪器，通过机器人自动进样；5-中央控制系统：采用MES（制造执行系统）或LIMS（实验室信息管理系统）实现全流程调度与数据管理。3自动化机器人整合平台实现路径01以重组蛋白药物大规模工艺稳定性验证为例：1.试验设计：设计20种工艺参数（如细胞培养温度、pH值、纯化层析条件），每种参数3个重复，共60个样本；2.自动化制备：液体工作站根据工艺参数自动配制培养液、层析缓冲液，机器人将细胞接种至生物反应器；0203043.过程监控：机器人每隔24小时从反应器中取样，转移至4℃冷藏库保存；4.自动检测：到期后，机器人将样本从冷藏库转移至HPLC-MS系统，自动分析主药含量与降解产物；5.报告生成：LIMS系统自动整合数据，生成稳定性趋势报告，标注异常样本。05063自动化机器人整合平台优势与局限性-优势：通量极高（单次可测试数千个样本）、全流程无人化操作（减少人为误差）、数据追溯性强（LIMS系统记录每一步操作）；-局限性：初始投入巨大（整套平台约1000-3000万元）、占地面积大、需专业团队维护，主要适用于大型药企或CDMO（合同研发生产组织）。4人工智能辅助高通量筛选平台人工智能（AI）技术通过深度学习、强化学习等算法，赋予高通量筛选“智能决策”能力，进一步优化试验设计、提升预测准确性。4人工智能辅助高通量筛选平台技术架构21-数据层：整合历史稳定性数据（包括配方、工艺、环境、稳定性指标等）、文献数据、专利数据；-决策层：通过强化学习算法，根据预测结果动态调整试验设计（如推荐下一轮需要测试的配方组合），减少无效试验。-模型层：构建预测模型（如卷积神经网络CNN处理光谱数据，图神经网络GNN处理分子结构数据），实现“输入配方-预测稳定性”；34人工智能辅助高通量筛选平台实现路径以抗体偶联药物（ADC）稳定性筛选为例：1.数据训练：收集1000个ADC样本的稳定性数据（包括连接子类型、抗体载药量、linker稳定性、聚体含量等），训练GNN模型；2.虚拟筛选：输入20种新型连接子结构，模型预测其与抗体的结合稳定性及降解风险，筛选出5个候选连接子；3.实验验证：高通量平台对5种连接子进行加速试验（40℃，4周），验证模型预测准确性；4.模型优化：根据实验结果更新模型，提升下一次虚拟筛选的准确率。4人工智能辅助高通量筛选平台优势与局限性-优势：减少实验次数（降低30%-50%成本）、预测未知配方的稳定性、加速优化迭代；-局限性：依赖高质量历史数据（数据量不足时模型准确性下降）、黑箱模型难以解释预测结果（需结合领域知识验证）。06生物制品稳定性试验高通量筛选的应用场景与案例分析1单克隆抗体药物的配方优化单抗药物是生物制品中占比最大的类别（约占全球生物药销售额的50%），但其稳定性易受pH值、离子强度、聚体形成等因素影响。高通量筛选在单抗配方优化中应用最为成熟。案例：某国产PD-1单抗研发早期，需快速筛选最优缓冲液配方。传统方法需测试5种缓冲液（pH5.0-7.0）×3种稳定剂（浓度0-8%）=15种配方，每个配方3个重复，共45个样本，采用传统HPLC检测聚体含量，需3个月完成。采用高通量微孔板平台后：-样本量：每个配方100μL，总样本量15mL（较传统方法减少80%）；-通量：384孔板一次可测试15种配方（每配方16个重复），剩余孔位加入对照；-检测：酶标仪350nm吸光度检测聚体（2分钟/板）+DSF检测Tm值（15分钟/板）；1单克隆抗体药物的配方优化-周期：加速试验4周，每周检测一次，总耗时1个月，较传统方法缩短67%；-结果：成功筛选出pH6.0组氨酸缓冲液+5%蔗糖配方，40℃加速4周聚体含量<2%（传统方法筛选的配方聚体含量>5%）。2疫苗产品的稳定性评估疫苗（如mRNA疫苗、病毒载体疫苗）对温度敏感，稳定性直接关系到冷链成本与可及性。高通量筛选可快速评估不同配方、储存条件对疫苗稳定性的影响。案例：某mRNA-LNP新冠疫苗研发中，需优化LNP配方以提高mRNA稳定性。传统方法需测试10种脂质组合×3种mRNA浓度=30种条件，每个条件样本量1mL，共30mL，采用qPCR检测mRNA降解率，需6周完成。采用高通量微流控芯片平台后：-样本量：每个条件50nL，总样本量1.5μL（较传统方法减少99.5%）；-通量：单芯片集成96个反应腔，可测试30种条件（每条件3个重复）；-检测：芯片集成荧光检测模块，实时监测mRNA降解（每6小时一次）；-周期：37℃加速孵育7天，总耗时1周，较传统方法缩短88%；2疫苗产品的稳定性评估-结果：筛选出可电离脂质SM-102与PEG脂质DMG-2001摩尔比50:1的配方，37℃孵育7天后mRNA回收率>80%（传统配方回收率<50%）。3细胞与基因治疗（CGT）产品的稳定性研究CGT产品（如CAR-T细胞、AAV载体）对稳定性要求极高，需在细胞活性、病毒滴度、载体完整性等方面精准控制。高通量筛选可解决传统方法样本量需求大、检测周期长的问题。案例：某AAV基因治疗药物需评估不同冻干保护剂对AAV载体稳定性的影响。传统方法需测试8种保护剂×3种浓度=24种配方，每个配方样本量2mL（共48mL），采用qPCR检测病毒滴度，需8周完成。采用高通量自动化机器人平台后：-样本量：每个配方200μL，总样本量4.8mL（减少90%）；-通量：96孔板一次测试24种配方（每配方4个重复）；-检测：机器人自动进样至qPCR仪，检测病毒滴度（通量提升10倍）；3细胞与基因治疗（CGT）产品的稳定性研究-周期：冻干后-80℃储存4周，每周检测一次，总耗时1个月，较传统方法缩短62.5%；-结果：筛选出海藻糖+甘氨酸混合保护剂配方，-80℃储存4周病毒滴度下降<1log（传统配方下降>2log）。4生物类似药的质量一致性评价生物类似药需证明其与原研药在稳定性方面具有相似性，需对比两者在不同条件下的稳定性差异。高通量筛选可实现“原研-类似药”的平行对比，提高评价效率。案例：某英夫利昔单抗生物类似药需对比原研药在不同pH值缓冲液中的稳定性。传统方法需测试原研药与类似药各5种pH值（5.0-7.0）=10种样本，每个样本3个重复，共30个样本，采用SEC-HPLC检测聚体含量，需6周完成。采用高通量微孔板平台后：-样本量：原研药与类似药各100μL/条件，总样本量2mL；-通量：384孔板同时测试原研药与类似药（每样本16个重复）；-检测：酶标仪+微板reader并行检测聚体含量与粒径（5分钟/板）；-周期：40℃加速4周，总耗时1个月，较传统方法缩短50%；4生物类似药的质量一致性评价-结果：类似药在pH6.0缓冲液中的聚体含量变化趋势与原研药一致（R²>0.95），证明质量相似性。07生物制品稳定性试验高通量筛选的技术优势与现存挑战1核心技术优势效率革命：从“月级”到“天级”的周期压缩高通量筛选通过并行化检测与自动化操作，将传统稳定性试验的3-6个月周期压缩至1-4周，尤其适合研发早期的快速筛选，加速候选分子优化与工艺定型。1核心技术优势成本节约：样本与试剂消耗大幅降低微量化技术将单次试验样本量从毫升级降至微升级甚至纳升级，结合自动化减少人工成本，整体研发成本可降低30%-60%。1核心技术优势数据驱动：提升稳定性预测准确性机器学习算法整合多维度数据（配方、工艺、环境、稳定性指标），构建预测模型，可提前6-12个月预测产品长期稳定性，减少后期失败风险。1核心技术优势灵活适配：覆盖多类生物制品从蛋白多肽、抗体疫苗到细胞基因治疗产品，高通量筛选平台均可根据产品特性（如样本量、检测指标）定制方案，适用范围广。2现存技术挑战微量化环境的“代表性”问题微孔板、微流控芯片等微量化环境可能导致样本挥发、表面吸附（如蛋白吸附至孔壁）或微环境差异（如边缘孔温度不均），与常规规模（如冻干瓶、西林瓶）的稳定性结果存在偏差，需通过“微-常”关联研究验证代表性。2现存技术挑战设备与维护成本高昂自动化机器人、微流控芯片检测系统等设备初始投入高（数百万元至数千万元），且需专业团队维护，对中小型生物企形成门槛。2现存技术挑战数据标准化与互操作性不足不同高通量平台（如微孔板、微流控