第14回日本バイオアナリシスフォーラム（JBF）シンポジウム

Tokyo, Japan
March 1–3, 2023

2023年3月1日（水）～3日（金）タワーホール船堀ならびにオンラインで開催される第14回日本バイオアナリシスフォーラム（JBF）シンポジウムにてポスター発表を実施いたします。

Genedata Expressionist^®は、スクリーニング、タンパク質工学、発現・精製、タンパク質治療薬の特性解析、細胞株の設計・構築、バイオプロセス最適化、品質管理など、質量分析を用いたバイオ医薬品の研究開発ワークフロー全体を効率的にサポートします。

Genedataに関する日本語の情報をご希望の方は、japan(at)genedata.comへお気軽にお問い合わせください。

ポスター発表

MAM導入へ向けたバイアスのない新規ピーク検出を可能にする自動解析ワークフローシステム（Automated Data Analysis Workflow Enabling Unbiased New Peak Detection for MAM Implementations）
ジーンデータ株式会社　Scientific Account Manager　平田 直彦

Multi-Attribute Method (MAM)は、分子レベルでの品質特性の検出、定量、モニタリング全てをMSデータで行うアプローチである。従来法からMAMへの置き換えによって、新規バイオ医薬品の開発と製造におけるQuality-by-Design (QbD)を実現可能にし、大幅な運用コストの削減を図ることができる。品質管理におけるMAMの実装には、製造・製品由来の不純物検出の為のNew Peak Detection (NPD)解析が必要になる。今回、NIST mAbサンプルのLC-MS/MSペプチドマッピングデータ用に最適化したGenedata Expressionist®のワークフローで、ノイズ除去、RTアライメント、ピーク検出、MS及びMS/MSデータでペプチドを同定するまでの全ての解析を行い、未処理のリファレンスサンプルとスパイクサンプルを比較し、NPDを行った。このアプローチは、偽陽性検出を最小限に抑え、感度の高いNPDを可能にしている。

関連キーワード

• バイオ医薬品 (biopharmaceuticals)、品質管理 (Quality Control)、マルチ特性解析メソッド (Multi-Attribute Method)