通过动态光散射和机器学习预测和评估治疗性蛋白质制剂的稳定性

报告人:Lorenzo Gentiluomo,PIPPI联盟成员
时间:2018年10月23日

PIPPI代表蛋白质与辅料的相互作用和蛋白质与蛋白质的相互作用,是欧洲的一个学术界联盟,致力于解决基于蛋白质的药物配方方面的挑战。它的总体目标是开发方法,工具和数据库,以指导基于蛋白质的疗法的合理制定。在PIPPI下进行的许多努力都利用了动态光散射(DLS),这是一种以高通量方式筛选聚集的主要生物物理技术。

由于资源的有效利用和高度灵活性,DLS可以多种方式应用,以增加新药候选药物进入1期临床试验的进程。在此网络研讨会中,提出了一系列DLS方法,用于评估不同配方(包括标准方案和最新应用)下的稳定性。所有这些方法都是使用方便的微孔板以高通量方式进行的,以便测试多种候选物和配制条件。

由于高通量技术(例如基于板的DLS)可提供大量数据,因此寻找数据模式的机会急剧增加。这种模式有助于从头开始预测稳定性指示参数。显示了一个机器学习应用程序,该应用程序开发用于识别那些模式,并使用标准配方筛选数据集进行了训练。

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