Automating Charged Aerosol Detection (CAD) Analysis with Empower™ CDS Using a Single-Vendor Integrated LC Platform

Automatizace analýzy pomocí Charged Aerosol Detector (CAD) v Empower™ CDS na integrované LC platformě

Význam tématu

Charged Aerosol Detection (CAD) umožňuje kvantitativní detekci nevolatilních a polonevolatilních látek nezávisle na přítomnosti chromoforů, což je kritické při analýze složitých formulací, jako jsou lipidové nanopartikuly (LNP). Robustní, automatizované a auditovatelně řízené pracovní postupy v chromatografickém informačním systému (CDS) jsou zásadní pro nasazení v režimu vývoje i výroby, kde jsou vyžadovány integrita dat, rychlost rozhodování a reprodukovatelnost výsledků.

Cíle a přehled studie / článku

Studie představuje plně integrovaný workflow založený na Empower 3.9 CDS a novém CAD od Waters, zaměřený na:

• ukázat schopnost provádět optimalizaci nastavení CAD (tzv. power function value, PFV) přímo při akvizici,
• automatizovat zpracování a hodnocení kalibrací za účelem objektivní volby optimálního PFV a regresních modelů,
• předvést aplikaci na analýzu složení LNP jako případovou studii s praktickými požadavky z výroby a regulace.

Použitá metodika a instrumentace

Instrumentace

ACQUITY Premier UPLC systém (BSM) řízený Empower 3.9.0 CDS, Waters Charged Aerosol Detector integrovaný v CDS, UV detektor (TUV) pro komplementární záznamy. Kolona: prototype RP 230 Å Phenyl-hexyl+, 1.6 µm, 2.1 x 50 mm (MaxPeak Premier), provozováno při 50 °C.

Provozní podmínky (shrnutí)

• Mobilní fáze A: 0,1 % kyseliny mravenčí ve vodě; B: 50:50 MeOH:MeCN, 0,1 % kyseliny mravenčí.
• Průtok 0,400 mL/min, injekční objem 3 µL, teplota CAD odpařovače 35 °C, ion trap 20 V, vzorkovací frekvence 10 Hz, časová konstanta normal.
• Gradient krátké šarže ~6 minut; vzorky a standardy v 90/10 methanol/voda.

Metodologické přístupy

• Vyhodnocení kolony: porovnání nové částicové technologie s konvenční „gold“ phenyl‑hexyl kolonkou ukázalo výrazné zúžení šířky vrcholu (−86 %) a pětinásobné zvýšení výšky vrcholu pro DMG‑PEG, což zvýšilo citlivost a kvalitu automatického zpracování.
• Řešení nelineární odezvy CAD: využití uživatelsky definovaných PFV (power function value) během akvizice k částečné či úplné linearizaci signálu místo pozdějších transformací log–log.
• Empower‑zaměřený datový workflow: generování a zpracování sad dat napříč 4 PFV nastaveními a s/bez váhování regresního modelu, vyhodnocení metrik (R2, RSS, % odchylka, %RSD, S/N) a objektivní výběr optimálních parametrů.

Hlavní výsledky a diskuse

Výsledky klíčově ukazují:

• Nová kolona významně zlepšila separaci nízkoabundantního, polydisperzního DMG‑PEG lipidního komponentu, což vedlo ke snížení limitů kvantifikace a robustnějšímu automatickému zpracování.
• Aplikace PFV během akvizice může téměř lineární rozsah signálu dosáhnout (příklad: PFV 1.4 zvýšil R2 z ~0,9899 na ~0,9998 versus PFV 1.0), čímž se eliminuje potřeba post‑akvizičních logaritmických transformací a zrychlí vývoj metod.
• Empower umožnil hromadné zpracování 1 440 datových bodů (různá PFV a modely) a objektivní filtraci figur of merit pro výběr nejlepšího nastavení (např. SM102 vybrán s R2=0,9974 a nízkým RSS).
• Integrované funkce limitů a custom kalkulací v Empoweru dovolují automatické porovnání naměřených koncentrací či molárních poměrů vůči přijatelným mezím a automatické flagování odchylek, což zkracuje nutnost manuálního zásahu.

Přínosy a praktické využití metody

• Ucelený, compliant‑ready workflow: akvizice, optimalizace, zpracování a reporting v jednom validovatelném CDS s plnou auditní stopou, vhodné pro laboratorní podpůrné provozy ve výrobě i QC.
• Zrychlení vývoje metod: real‑time linearizace CAD signálu a hromadné vyhodnocení PFV umožní rychlejší zvolení optimálních parametrů bez ruční manipulace s daty.
• Zvýšená kvantitativní robustnost: lepší separace a optimalizované PFV redukují chyby, zlepšují přesnost a opakovatelnost kvantifikace nechromoforických lipidů.
• Automatizované rozhodování: definované limity a reporting v Empoweru podporují transparentní a obhajitelné rozhodovací procesy v regulovaném prostředí.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření integrace s hmotnostní spektrometrií a dalšími ortogonálními detekcemi pro zvýšení jistoty identifikace a snížení rizika interferencí.
• Automatizované, datově‑řízené optimalizační algoritmy (včetně strojového učení) pro volbu PFV a regresních modelů v reálném čase.
• Adaptace workflow na jiné typy nelineárních detektorů (např. ELSD) a rozšíření do analýz povrchově aktivních látek, lipidů a excipientů v bioterapeutikách.
• Nasazení v režimu kontinuální výroby a online monitorování kvality s minimálním lidským zásahem.

Závěr

Prezentované řešení kombinuje vylepšenou chromatografickou separaci, integrovaný CAD s možností akviziční linearizace a pokročilé nástroje Empower CDS pro hromadné zpracování dat. Výsledkem je rychlejší, objektivnější a auditovatelný workflow pro kvantifikaci složitých lipidových formulací, zejména LNP, vhodný pro použití v regulovaných vývojových a výrobních prostředích.

Reference

1. Han D, DeLaney K, Alden B, Birdsall R, Yu Y. Lipid Nanoparticle Analysis: Leveraging MS to reduce Risk. Waters Application Note 720007716. 2022.
2. Fekete S, Doneanu C, Addepalli B, et al. Challenges and emerging trends in liquid chromatography-based analyses of mRNA pharmaceuticals. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis. 2023;224:115174. DOI: 10.1016/j.jpba.2022.115174.
3. DeLaney K, Han D, Birdsall R, Yu Y. Optimized ELSD Workflow for Improved Detection of Lipid Nanoparticle Components. Waters Application Note 720007740. 2022.
4. Han D, Birdsall R, Simeone J, Fogwill M, Yu Y. Comparing ELSD and CAD Performance on Polysorbate Quantification in Infliximab Drug Products. Waters Application Note 720007501. 2022.