GlycoWorks RapiFluor-MS Automation Using the Andrew+ Pipetting Robot

Význam tématu

Glykozylace je klíčovým kritickým atributem kvality biofarmaceutik, ovlivňujícím stabilitu, účinnost a bezpečnost léčiv. Rychlá a spolehlivá analýza N-glykanů je pro vývoj a kontrolu výroby nezbytná. Kombinace citlivého fluorescenčního značení a hmotnostní spektrometrie výrazně zvyšuje šíři detekčních možností, ale tradiční postupy bývají časově náročné a vykazují omezenou stabilitu štítků.

Cíle a přehled studie

Cílem prezentované studie bylo automatizovat workflow GlycoWorks RapiFluor-MS N-Glycan Labeling Kit na pipetovacím robotu Andrew+ od společnosti Andrew Alliance a ověřit jeho výkonnost v porovnání s manuálně prováděnými přípravami. Klíčovými kritérii ověření byly maximální odchylka ±25 % v celkové oblasti chromatografického signálu a ±5 % v relativních oblastech jednotlivých glykanových forem.

Použitá metodika a instrumentace

Pro automatizaci byly v protokolu adaptovány spotřební materiály splňující SBS/SLAS formát a integrovány následující přístroje a pomůcky:

• Pipetovací robot Andrew+ s 8kanálovou elektronickou pipetou
• Modul Peltier pro zahřívání 96destiček na denaturaci, enzymatickou štěpnou reakci a značení
• GlycoWorks RapiFluor-MS N-Glycan Labeling Kit pro fluorescenční a MS-citlivé značení
• HILIC µElution destička a Vákuový modul Vacuum+ pro čištění vzorků
• UPLC H-Class PLUS Bio System a Empower Chromatography Data System pro chromatografickou analýzu
• ESI-MS detekce pro hmotnostní spektrometrické stanovení

Hlavní výsledky a diskuse

Počáteční automatizovaný protokol vykazoval průměrnou ztrátu glykanů 46 % proti manuálnímu zpracování, přičemž relativní rozdělení forem zůstalo zachováno. Identifikací kritického bodu byla fáze ředění ve 400 µl v 1ml destičce, kde docházelo k nevratným ztrátám analyzátů. Optimalizací byl tento krok zjednodušen: vzorky se ředily přímo v přednaplněné HILIC µElution destičce. Upravený postup dosáhl průměrné obnovy 88 % vs. manuální metodu, s relativní odchylkou nenavazující více než 2,6 % a se srovnatelnými nebo nižšími RSD hodnotami v oblasti celkového signálu.

Přínosy a praktické využití metody

Automatizace přináší řadu klíčových výhod:

• Výrazné zkrácení doby přípravy vzorků
• Snížené zatížení analytika a minimalizace pipetovacích chyb
• Zvýšená reprodukovatelnost a konzistence výsledků
• Úspora nákladů díky nižší spotřebě reagencií a spotřebního materiálu
• Jednoduchá přenositelnost metody mezi laboratořemi

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj automatizace analytických metod by mohl zahrnovat:

• Integraci robotického workflow s laboratorními informačními systémy pro plnou digitalizaci procesu
• Využití pokročilé robotické manipulace pro zpracování vyššího počtu vzorků současně
• Implementaci umělé inteligence pro adaptivní optimalizaci protokolu na základě reálných dat
• Rozšíření na další typy glykoproteinových analýz a multiplexní stanovení

Závěr

Automatizace značení N-glykanů s využitím robota Andrew+ a GlycoWorks RapiFluor-MS kitu prokázala vysokou reprodukovatelnost a srovnatelnou citlivost s manuální metodou. Upravený postup dosahuje požadované obnovy analyzátů do 88 % s minimální relativní odchylkou, čímž splňuje stanovená kritéria pro komparabilitu a otevírá cestu k efektivní, robustní a nákladově výhodné rutině pro biofarmaceutickou analýzu.

Reference

1. Fournier J. A Review of Glycan Analysis Requirements. BioPharm International 2015;28(10):32–37.
2. Dahodwala H, Sharfstein ST. Biosimilars Imitation Games. ACS Publications 2017.
3. Lauber MA et al. Rapid Preparation of Released N-Glycans for HILIC Analysis. Anal Chem 2015;87(10):5401–5409.
4. Koza SM et al. Quality Control and Automation Friendly GlycoWorks RapiFluor-MS N-Glycan Sample Preparation. Waters Application Note 2020;720005506EN.
5. Reed CE et al. Automated Preparation of MS-Sensitive Fluorescently Labeled N-Glycans with a Commercial Pipetting Robot. SLAS Technol 2018;23(6):550–559.
6. ANSI SLAS 2-2004 (R2012). American National Standards Institute 2004.