基于液质联用技术的抗化疗抗体大鼠体内定量分析方法研究
本文选题:单克隆抗体 切入点:液相色谱质谱法 出处:《国际药学研究杂志》2017年04期 论文类型:期刊论文
【摘要】:目的建立准确、灵敏、可靠的液质分析方法对以单克隆抗体为代表的蛋白药物进行血药浓度测定和临床前药代动力学研究。方法以抗化疗抗体(ACA-06)为模型药物,采取即时正交优化(OAO)策略建立选择反应监测(SRM)技术的定向质谱分析方法,并在此基础上对ACA-06大鼠体内药代动力学进行研究。结果通过单次进样同时完成最优信号肽段选择和质谱条件的优化,根据OAO优化结果选定分别定位于ACA-06轻链和重链互补决定区(CDR)的2个高特异性、高灵敏度的肽段FSGVPDR和VNSAAFPAPIEK作为质谱检测的信号肽段。方法确证结果表明,本法在12.9~32 250 ng/ml浓度范围内线性良好(r2:0.9819~0.9946),在血浆用量仅为2μl的情况下,定量下限为12.9 ng/ml。日内精密度(RSD)11.5%,日间RSD6%,准确度在-4.0%~4.3%之间。结论本研究建立了LC/SRM-MS方法测定大鼠血浆中ACA-06,本方法特异、准确、灵敏,适用于ACA-06在大鼠体内的药代动力学研究。
[Abstract]:Objective to establish an accurate, sensitive and reliable liquid quality analysis method for the determination of serum concentration and preclinical pharmacokinetics of protein drugs represented by monoclonal antibodies. Methods the anti-chemotherapeutic antibody ACA-06 was used as the model drug. A method for directional mass spectrometry analysis of selective reaction monitoring (SRM) was established by adopting the immediate orthogonal optimization (OAO) strategy. The pharmacokinetics of ACA-06 rats in vivo was studied. Results the optimal signal peptide segment selection and mass spectrum conditions were optimized by single sample injection at the same time. According to the optimized results of OAO, two highly specific and highly sensitive peptide segments, FSGVPDR and VNSAAFPAPIEK, located in ACA-06 light chain and heavy chain complementary determinant region respectively, were selected as signal peptides for mass spectrometry. The method has a good linearity in the concentration range of 12.9 ~ 32 250 ng/ml, and the plasma dosage is only 2 渭 l. The lower limit of quantification is 12.9 ng / ml. The precision of ACA-06 is 11.55.The accuracy of RSD6is between -4.00.Conclusion A LC/SRM-MS method was established for the determination of ACA-06in rat plasma. This method is specific, accurate and sensitive. It is suitable for the pharmacokinetic study of ACA-06 in rats.
【作者单位】: 沈阳药科大学;军事医学科学院毒物药物研究所;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(81302739) 北京市科技新星计划资助项目(Z16110004916163)
【分类号】:R965
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