基于高通量优化的重组人血白蛋白纯化过程研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21476198
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    90.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0812.生物化工与合成生物工程
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Aiming at the requirement of high purity of recombinant human serum albumin (rHSA) for the pharmaceutical applications, new strategy based on the high-throughput process development (HTPD) and optimization would be introduced and used to improve the efficiency of process development. A HTPD-based platform would be established for the development and optimization of chromatographic separation of rHSA. The experimental factors and the screening space would be enhanced significantly. The optimized separation conditions for single-step chromatography and the combination of several chromatographic steps would be studied. The complicated impurities in the yeast culture broth would be removed efficiently. On the other hand, new concept of displacement separation would be proposed for the purification of the binding impurities on rHSA. With the computer-aided molecular simulation methods, the structure of displacement molecules would be designed and analyzed. The hydrophobic interactions would be forcued to improve the binding of displacement molecule onto rHSA and the electrostatic repulsion would be used for the departure of displacement molecule from rHSA. With the displacement molecules designed, the binding impurities on rHSA would be removed significantly. Based on the separation of the fermentation impurities and the binding impurities on rHSA, the downstream process would be designed for the production of rHSA with high purity from the yeast culture broth. The process efficiency would be improved significantly. In this project new methods based on HTPD and molecular simulation-aided design would be established, which would certainly improve the optimization of downstream process and develop new process for bioseparation.
针对临床药用重组人血白蛋白(rHSA)分离纯化的高要求,引入高通量的过程开发和优化方法,提高过程开发效率,实现分离过程的最优化。一方面,构建适用于层析分离优化的高通量过程开发方法,显著提高实验通量和优化空间,探讨酵母发酵液中复杂杂质的有效去除,实现单级层析优化和多级优化组合;另一方面,针对难分离的rHSA结合杂质,提出置换分离新概念,借助计算机分子模拟的高通量筛选,优化设计置换分子,组合疏水和静电作用,协调疏水结合和静电排斥解离,实现rHSA结合杂质的置换分离;在此基础上,优化rHSA分离流程,提高过程整体效率,实现高纯rHSA制备。本项目将建立基于"高通量过程开发"和"分子模拟辅助设计"的研究新方法,为生物分离过程优化和新方法构建提供指导,可推广到其它药用蛋白和生物活性物质的分离纯化过程。

结项摘要

针对重组人血白蛋白(rHSA)的高效分离,集中于高通量过程开发和分离新方法,一方面从高通量方法入手,构建高通量实验筛选平台,筛选分离介质,优化分离条件;另一方面从分子模拟入手,探讨配基-HSA相互作用,实现计算机辅助配基筛选和结构设计;在此基础上,针对毕赤酵母发酵液中分离rHSA,构建混合模式层析分离新方法,优化分离过程,提高分离效率。主要成果包括三个方面:第一,高通量过程开发和HSA分离条件优化:针对蛋白分离纯化,基于微孔过滤板,建立了高通量过程开发实验方法,系统分析了典型离子交换介质和混合模式介质的HSA吸附性能,优化了酵母发酵液中分离rHSA的工艺参数,发现混合模式介质MX-Trp-650M的rHSA吸附容量高,洗脱纯度达到97%,宿主细胞蛋白去除率约98%。第二,HSA-配基相互作用的分子模拟和配基设计:采用计算机分子模拟方法,探讨了HSA-有机小分子的结合机制,实现了结合过程的动态模拟,针对HSA位点II进行配基虚拟筛选,开展了HSA-色胺配基的相互作用研究,并基于HSA位点II进行了配基理性设计,实现多种相互作用的优化组合。第三,酵母发酵液rHSA的分离新方法和过程优化:基于分子模拟辅助配基设计,制备了系列混合模式介质,发现色胺介质性能最优,实现了介质制备优化和过程放大;完成了混合模式层析从毕赤酵母发酵液中分离rHSA,进一步提出了混合模式扩张床吸附新方法,直接从含酵母细胞的发酵液中分离rHSA,rHSA纯度和收率分别为99%和92%,显示出良好的应用潜力;此外,针对rHSA微量杂质,实现混合模式层析分离,有效去除宿主细胞蛋白,为高纯rHSA制备提供了备选方案。本项目研究对高通量过程开发、分子模拟辅助配基设计、新型混合模式介质研发、重组蛋白药物分离纯化等具有很好的指导和推广作用。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(26)
专利数量(5)
Mixed-Mode Expanded-Bed Adsorption for Human Serum Albumin Separation
混合模式膨胀床吸附分离人血清白蛋白
  • DOI:
    10.1021/acs.iecr.7b03799
  • 发表时间:
    2018-01
  • 期刊:
    Industrial & Engineering Chemistry Research
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Wu Qi Ci;Zhang Qi Lei;Gao Dong;Nie Lei;Wang Hai Bin;Yao Shan Jing;Lin Dong Qiang
  • 通讯作者:
    Lin Dong Qiang
Characterization of dextran-grafted hydrophobic charge-induction resins: Structural properties, protein adsorption and transport
葡聚糖接枝疏水电荷感应树脂的表征:结构特性、蛋白质吸附和运输
  • DOI:
    10.1016/j.chroma.2017.07.090
  • 发表时间:
    2017-09-29
  • 期刊:
    JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY A
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Liu, Tao;Angelo, James M.;Yao, Shan-Jing
  • 通讯作者:
    Yao, Shan-Jing
Selectivity evaluation and separation of human immunoglobulin G, Fab and Fc fragments with mixed-mode resins
使用混合模式树脂选择性评估和分离人免疫球蛋白 G、Fab 和 Fc 片段
  • DOI:
    10.1016/j.jchromb.2016.11.036
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Chromatography B-Analytical Technologies in the Biomedical and Life Sciences
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Luo Ying-Di;Zhang Qi-Lei;Yuan Xiao-Ming;Shi Wei;Yao Shan-Jing;Lin Dong-Qiang
  • 通讯作者:
    Lin Dong-Qiang
Evaluation on adsorption selectivity of immunoglobulin G with 2-mercapto-l-methyl-imidazole-based hydrophobic charge-induction resins
2-巯基-L-甲基-咪唑基疏水电荷诱导树脂对免疫球蛋白G的吸附选择性评价
  • DOI:
    10.1016/j.bej.2016.12.005
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Biochemical Engineering Journal
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Lu Hui -Li;Lin Dong-Qiang;Zhang Qi-Lei;Yao Shan-Jing
  • 通讯作者:
    Yao Shan-Jing
High-throughput screening and optimization of mixed-mode resins for human serum albumin separation with microtiter filter plate
微量滴定滤板分离人血清白蛋白混合模式树脂的高通量筛选和优化
  • DOI:
    10.1016/j.bej.2017.12.001
  • 发表时间:
    2018-03-15
  • 期刊:
    BIOCHEMICAL ENGINEERING JOURNAL
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Chu, Wen-Ning;Wu, Qi-Ci;Lin, Dong-Qiang
  • 通讯作者:
    Lin, Dong-Qiang

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其他文献

混合模式扩张床吸附从牛乳清中分离乳铁蛋白
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    王红寅;林东强;姚克俭;贠军贤;姚善泾
  • 通讯作者:
    姚善泾

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林东强的其他基金

模型辅助的抗体连续分离过程设计和控制新方法研究
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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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