基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的系统和方法技术方案

披露了用于基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的基于紫外线(UV)的成像方法。在各种实施例中，处理器接收如由检测器记录的一组标准波长数据和一组未知波长数据中的每一个。该组标准波长数据和该组未知波长数据各自定义了跨从UV光谱的一系列单波长光束中选择的第一波长范围的一系列吸光度与波长值对。该处理器基于该组标准波长数据的第一系列第一吸光度与波长值对中的每一个生成多波长校准模型。该处理器实施该多波长校准模型，以针对给定未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品确定多个蛋白质浓度值。知蛋白质样品确定多个蛋白质浓度值。知蛋白质样品确定多个蛋白质浓度值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求于2019年8月6日提交的美国申请号62/883,320的优先权，该申请题为“SYSTEMS AND METHODS FOR DETERMINING PROTEIN CONCENTRATIONS OF UNKNOWN PROTEIN SAMPLES BASED ON AUTOMATED MULTI
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WAVELENGTH CALIBRATION[基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的系统和方法]”，将其通过引用以其全文并入本文。


[0003]本披露内容总体上涉及与治疗药物的自动化和工程化相关的基于紫外线(UV)的成像系统和方法，并且更具体地，涉及基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的基于UV的成像系统和方法。

技术介绍

[0004]在药物治疗产品的制备和开发中，过程监测和产品质量属性控制是常规执行的。例如，通常使用关于过程监测和产品质量属性控制的技术来确保此类药物治疗产品的功效。
[0005]当前的仪器(包括当前的固定路径长度和可变路径长度的仪器(例如，机械仪器))是围绕着应用而设计的，并且受限于对本质上是线性的比尔
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朗伯定律公式的依赖。具体地，由于吸光度的线性范围有限，因此当吸光度超出线性范围时，此类仪器可能无法正确测量样品的浓度。
[0006]下面的公式说明了比尔
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朗伯定律：/>[0007]A＝ε*C*l
[0008]在上述公式中，A是吸光度值，ε是消光系数，C是浓度值，并且l是光束通过样品的路径长度。吸光度值(A)通常作为光束穿过样品的响应因子来测量。消光系数(ε)衡量物质对给定波长的光的吸收强度。关于治疗剂测量，消光系数(ε)通常是蛋白质的固有特性，并且不会改变。
[0009]浓度值(C)是指给定样品(例如，治疗产品或其他基于蛋白质的产品的样品)的浓度。更一般地说，浓度是组分的丰度除以混合物的总体积。浓度可以指几种不同的类型，包括质量浓度、摩尔浓度、计数浓度(number concentration)和/或体积浓度。浓度通常可以针对任何类型的化学混合物，但最常见的是溶质或溶剂溶液。
[0010]如上所述，比尔
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朗伯定律公式假设线性，使得当前的蛋白质测量仪器和技术限于样品浓度值、固定消光系数和静态光路长度的线性函数。应用比尔
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朗伯公式可能无法正确测量非线性样品的浓度与吸光度比率，这可能导致过程监测和产品质量属性控制过程中的偏差、假阳性和/或假阴性。
[0011]由于比尔
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朗伯局限性，制备用于测量的样品并用固定路径长度的UV光谱仪进行
产品质量属性控制典型地既耗时又容易出错。例如，产品质量属性的测量可能需要连续稀释，直到样品浓度落入动态范围。这种稀释可能容易产生误差，尤其是在测量几个产品样品的值时，因为在整个过程中可能需要不同的样品稀释因子，并且使用稀释因子进行浓度计算可能容易出错。应用于几个产品样品的稀释过程以及典型地由这种过程引入的误差，通常在相关产品质量属性的测量中产生差异。在过程监测和产品质量属性控制过程中，此类错误的测量可能导致不可接受数量的假阳性和假阴性。
[0012]已开发了可变路径长度仪器，以允许在可变路径长度下测量UV吸光度(与传统的固定路径长度UV吸光度测量相反)。在此类仪器中，路径长度定义为光传输光纤(Fibrette)尖端和样品容器内部底部之间的距离。通过集成硬件装置，通过在样品中上下移动光纤，动态控制路径长度。可变路径长度仪器解决了直接测量的浓度范围问题。在固定路径长度仪器中，直接测量范围很窄，因此，实际上总是需要样品稀释。然而，使用可变路径长度仪器，由于此类仪器可以扫描可变路径长度，因此它可以直接测量高蛋白质浓度，而不需要任何稀释。然而，此类仪器的获取和维护典型地是昂贵的，并且从根本上说，还容易由于光传输光纤的机械运动和操纵而导致测量误差。例如，光纤的常规校准或维护的缺乏和/或可变光仪器的机械部件的轻微变化通常导致误差，其中测量结果由于机械故障、错误校准或机械变化的程度而发生偏移。这些误差通常导致样品测量的差异，并且使得无法获得可重复结果并且无法在可接受限度内进行充分校准，包括例如用于产品测量和质量控制目的。
[0013]出于前述原因，需要基于UV的成像系统和方法，用于基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度。

技术实现思路

[0014]本披露内容总体上涉及治疗药物的自动化和测试，包括与此类治疗药物相关的开发、加工、监测和/或产品质量属性控制。在各种实施例中，披露了基于UV的成像系统和方法，用于基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度。测定的蛋白质浓度可以是治疗药物或产品的未知样品的浓度。此类蛋白质浓度的测定可以用于过程监测和产品质量属性控制，例如，在治疗剂或其他基于蛋白质的产品的制造过程中。此类蛋白质浓度的测定也可以用于与产品质量控制相关的过程监测和产品质量属性控制，和/或确保此类产品的规则性符合性或其他功效。
[0015]因此，如本文所述，在各种实施例中，基于UV的成像系统可以被配置成基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度。基于UV的成像系统可以包括被配置成投射多波长光束的光源。另外，基于UV的成像系统可以包括单色仪，其被配置成接收多波长光束，并且基于多波长光束投射UV光谱的一系列单波长光束。
[0016]基于UV的成像系统可以进一步包括可操作用于接收蛋白质样品的样品保持器。在各种实施例中，蛋白质样品可以是(1)选自一组标准蛋白质样品的标准蛋白质样品，或者(2)选自一组未知蛋白质样品的未知蛋白质样品。如本文所述，未知蛋白质样品具有未知蛋白质浓度。样品保持器通常被定位成允许该系列单波长光束穿过蛋白质样品的至少一部分，无论蛋白质样品是标准蛋白质类型还是未知蛋白质类型。
[0017]基于UV的成像系统可以进一步包括检测器，其可操作以检测穿过蛋白质样品的至少一部分的该系列单波长光束。
[0018]基于UV的成像系统可以进一步包括存储程序指令的存储器和通信地耦合到存储器的处理器。处理器可以被配置成执行程序指令，以使处理器接收如由检测器为该组标准蛋白质样品中的每个标准蛋白质样品记录的一组标准波长数据。对于每个标准蛋白质样品，该组标准波长数据可以包括跨从该系列单波长光束中选择的第一波长范围的第一系列第一吸光度与波长值对。另外，每个第一吸光度与波长值对可以包括UV吸光度值和波长值。
[0019]另外，基于UV的成像系统的处理器可以进一步被配置成执行程序指令，以使处理器基于该组标准波长数据的第一系列第一吸光度与波长值对中的每一个生成多波长校准模型。
[0020]基于UV的成像系统的处理器可以进一步被配置成执行程序指令，以使处理器接收如由检测器为该组未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品记本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种基于紫外线(UV)的成像系统，其被配置成基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度，该基于UV的成像系统包括：光源，其被配置成投射多波长光束；单色仪，其被配置成接收该多波长光束，并且基于该多波长光束投射UV光谱的一系列单波长光束；样品保持器，其可操作以用于接收蛋白质样品，该蛋白质样品是(1)选自一组标准蛋白质样品的标准蛋白质样品，或者(2)选自一组未知蛋白质样品的未知蛋白质样品，该未知蛋白质样品具有未知蛋白质浓度，其中该样品保持器被定位成允许该系列单波长光束穿过该蛋白质样品的至少一部分；检测器，其可操作以检测穿过该蛋白质样品的至少一部分的该系列单波长光束；存储程序指令的存储器；以及通信地耦合到该存储器的处理器，其中该处理器被配置成执行这些程序指令，以使该处理器：接收如由该检测器为该组标准蛋白质样品中的每个标准蛋白质样品记录的该组标准波长数据，其中对于每个标准蛋白质样品，该组标准波长数据包括跨从该系列单波长光束中选择的第一波长范围的第一系列第一吸光度与波长值对，每个第一吸光度与波长值对包括UV吸光度值和波长值，基于该组标准波长数据的第一系列第一吸光度与波长值对中的每一个生成多波长校准模型，接收如由该检测器为该组未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品记录的一组未知波长数据，其中对于每个未知蛋白质样品，该组未知波长数据包括跨从该系列单波长光束中选择的第二波长范围的第二系列第二吸光度与波长值对，每个第二吸光度与波长值对包括UV吸光度值和波长值，并且用该多波长校准模型，为该组未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品确定多个蛋白质浓度值，该多个蛋白质浓度值中的每个蛋白质浓度值对应于从该系列单波长光束中选择的该第二波长范围。2.如权利要求1所述的基于UV的成像系统，其中该光源、该单色仪、该样品保持器和该检测器包括分光光度计装置的一部分。3.如权利要求1或权利要求2所述的基于UV的成像系统，其中该处理器通信地耦合到该检测器。4.如权利要求1
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3中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该存储器或该处理器远离该检测器。5.如权利要求1
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4中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该组标准蛋白质样品包括多个标准蛋白质样品，并且其中该组未知蛋白质样品包括具有未知蛋白质浓度的单个蛋白质样品。6.如权利要求1
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5中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该组标准蛋白质样品是每毫升(ml)0.1至220毫克(mg)范围内的蛋白质标准溶液。7.如权利要求1
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6中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该系列单波长光束包括从200纳米(nm)至400纳米(nm)的UV光谱中的单波长光束。
8.如权利要求7所述的基于UV的成像系统，其中该UV光谱中的每个单波长光束以一纳米的间隔分开。9.如权利要求1
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8中任一项所述的基于UV的成像系统，其中生成该多波长校准模型包括为从该系列单波长光束中选择的该第一波长范围中的每一个生成单波长校准模型，每个单波长校准模型包括对应于特定单波长的UV吸光度的斜率值和y截距值。10.如权利要求1
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9中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该多波长校准模型被训练为机器学习模型。11.如权利要求1
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10中任一项所述的基于UV的成像系统，其进一步包括标准波长数据滤波器，该处理器进一步被配置成执行这些程序指令，以使该处理器针对该系列单波长光束实施该标准波长数据滤波器，从而选择该第一波长范围。12.如权利要求11所述的基于UV的成像系统，其中该处理器进一步被配置成执行这些程序指令，以使该处理器实施该标准波长数据滤波器，从而基于UV吸光度值的第一滤波器范围内的UV吸光度值来限制每个第一系列第一吸光度与波长值对。13.如权利要求1
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12中任一项所述的基于UV的成像系统，其进一步包括未知波长数据滤波器，该处理器进一步被配置成执行这些程序指令，以使该处理器针对该系列单波长光束实施该未知波长数据滤波器，从而选择该第二波长范围。14.如权利要求13所述的基于UV的成像系统，其中该处理器被配置成执行这些程序指令，以使该处理器实施该未知波长数据滤波器，从而基于UV吸光度值的第二滤波器范围内的UV吸光度值来限制每个第二系列第二吸光度与波长值对。15.如权利要求1
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14中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该处理器进一步包括基于该多个蛋白质浓度值生成增强预测。16.如权利要求15所述的基于UV的成像系统，其中该增强预测的生成包括对与该第二波长范围相对应的该多个蛋白质浓度值中的每个蛋白质浓度值进行平均。17.如权利要求1
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16中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该多波长校准模型用于监测或测量蛋白质相关产品的蛋白质浓度。18.如权利要求17所述的基于UV的成像系统，其中在该蛋白质相关产品的制造过程中，在该蛋白质相关产品的制造过程中，在该蛋白质相关产品的制造过程中监测或测量该蛋白质浓度。19.如权利要求17所述的基于UV的成像系统，其中将该蛋白质相关产品的蛋白质浓度与该蛋白质相关产品的已知规格进行比较。20.如权利要求17所述的基于UV的成像系统，其中该蛋白质相关产品是治疗产品。21.如权利要求1
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20中任一项所述的基于UV的成像系统，其中该多波长校准模型输入这些第二系列第二吸光度与波长值对，以预测每个多个蛋白质浓度值。22.一种基于自动多波长校准来确定未知蛋白质样品的蛋白质浓度的基于紫外线(UV)的成像方法，该基于UV的成像方法包括：在处理器处接收如由检测器为一组标准蛋白质样品中的每个标准蛋白质样品记录的该组标准波长数据，其中对于每个标准蛋白质样品，该组标准波长数据包括跨从UV光谱的一系列单波长光束中选择的第一波长范围的第一系列第一吸光度与波长值对，每个第一吸光度与波长值对包括UV吸光度值和波长值；
用该处理器，基于该组标准波长数据的这些第一系列第一吸光度与波长值对中的每一个生成多波长校准模型；在该处理器处接收如由该检测器为一组未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品记录的一组未知波长数据，其中对于每个未知蛋白质样品，该组未知波长数据包括跨从该系列单波长光束中选择的第二波长范围的第二系列第二吸光度与波长值对，每个第二吸光度与波长值对包括UV吸光度值和波长值；以及用如在该处理器上实施的该多波长校准模型，为该组未知蛋白质样品中的每个未知蛋白质样品确定多个蛋白质浓度值，...

【专利技术属性】
技术研发人员：S，
申请(专利权)人：安进公司，
类型：发明
国别省市：