저자는 데이터 검증에 도움을 준 Robert Schuster에게 감사를 표합니다.

mAbScale의 개략적인 워크플로우는 그림 2에 나와 있습니다. 각 단계에는 더 정교한 내부 의사 결정 분기, 루프 및 조합이 있습니다. 계산 프로세스를 설명하는 자세한 알고리즘 워크플로는 보충 그림 1에 나와 있습니다. 응용 프로그램 출력은 사용자가 선택한 폴더에 스프레드시트 형식으로 저장됩니다. 출력 파일은 사용자 입력, 분자량 계산 및 평균 동위원소 질량 유도에 대한 참조로 분류할 수 있는 여러 개의 개별 워크시트로 구성됩니다(예제 출력은 보충 표에 제공됨). 사용자 입력 워크시트에는 단백질 아미노산 서열 및 사용자가 입력한 기타 정보, 평균 원소 질량 및 글리칸 질량이 포함되며, 이는 원소 조성 및 다양한 분자량을 계산하는 데 사용됩니다. 분자량 계산 시트에는 다양한 형태의 화학 조성, 당화 및 화학적 변형이 있거나 없는 감소된 질량, 당화 및 화학적 변형이 있거나 없는 온전한 질량이 포함됩니다. 반항체는 원하는 이형이량체에 대해 식별 및 정량화해야 하는 1차 불순물이기 때문에 사용자가 사용자 입력 페이지에 두 개의 다른 HC 및/또는 두 개의 다른 LC를 입력하면 반항체 질량을 포함하는 시트가 자동으로 생성됩니다. mAbScale의 소스 코드는 https://github.com/kkhatri99/mAbScale 리포지토리를 통해 액세스할 수 있습니다.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65298/65298fig02.jpg"> 그림 2: 응용 프로그램을 사용한 원소 조성 및 질량 계산과 관련된 단계의 개요. 색상 코딩은 보충 그림 1에 설명된 프로세스 흐름에 연결하는 데 사용할 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65298/65298fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
1. mAbscale 응용 프로그램 열기
<ol><li>실행 파일 아이콘을 두 번 클릭하여 소프트웨어 응용 프로그램을 엽니다.</li>
</ol>2. 시퀀스 입력
<ol><li>중쇄 및 경쇄 시퀀스를 공백 없이 1 로 표시된 각 텍스트 상자에 입력합니다.<ol><li>bsAbs의 경우 2로 표시된 두 번째 텍스트 상자 집합에 무거운 체인 또는 가벼운 체인을 추가합니다. 동일한 중쇄 및 경쇄를 가진 mAb의 경우 2 개를 비워 둡니다.</li>
		<li>이러한 무거운 사슬 터미널 변형을 적용할 수 있는 경우 N-Terminal Cyclization 및/또는 C-Terminal Clipping 확인란을 선택합니다.</li>
		<li>ADC 분자에 대한 링커 및 페이로드를 포함한 화학적 변형을 Heavy Chain Chem Mod 및/또는 Light Chain Chem Mod 텍스트 상자에 추가합니다.<ol><li>수정을 CaCl2와 같은 원소 조성으로 지정합니다. 수정은 각각의 단백질 소단위체 또는 사슬에 추가될 것입니다. 알림: 화학 성분은 원소 조성에 - 기호를 접두사로 붙여서 소단위 또는 사슬에서 뺄 수도 있습니다. 예를 들어, -H2O는 소단위 구성과 질량에서 물 분자를 뺍니다.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
</ol>3. 이황화 결합의 수 지정
<ol><li>Total Number of Disulfides(이황화 총 수)라고 표시된 텍스트 상자에 단백질 분자의 이황화물 결합 수를 지정합니다.</li>
	<li>환원 정도(전체 및 부분)에 따라 환원되지 않은 HC 이황화물 수를 [환원되지 않은 HC 이황화물] 텍스트 상자에 입력하고 환원되지 않은 LC 이황화물 수를 [환원되지 않은 LC 이황화물] 텍스트 상자에 입력합니다. 참고: mAb 소단위체의 환원 질량 분석에는 이황화물 결합 중쇄 및 경쇄의 환원/분리가 포함됩니다.</li>
	<li>mAb 경쇄에 당화(glycosylation)가 있는 경우 Light Chain is Glycosylated 확인란을 선택합니다.</li>
</ol>4. 출력 폴더 설정 및 응용 프로그램 실행
<ol><li>찾아보기 버튼을 클릭하여 출력 폴더 텍스트 상자의 출력 폴더를 선택합니다.</li>
	<li>파일 확장자 없이 출력 파일 이름(.xlsx 이름으로 자동 저장됨)을 Excel 파일(내선 없음) 텍스트 상자에 입력합니다.</li>
	<li>제출 버튼을 클릭하여 응용 프로그램을 시작합니다. 출력 파일은 지정된 폴더에서 찾을 수 있습니다. 참고: 원소 질량과 글라이칸 목록은 구분된 텍스트 파일을 편집하여 사용자 정의할 수 있습니다 file Element_Mass.csv(보충 코딩 파일 1) 및 글라이칸.csv(보충 코딩 파일 2)을 각각 사용합니다. 이러한 파일은 응용 프로그램을 실행하기 위해 mAbScale.exe(Supplementary Coding File 3) 실행 파일과 동일한 폴더에 있어야 합니다. 응용 프로그램은 한 번 실행 후 자동으로 닫힙니다. 사용자는 두 번째 계산이 필요한 경우 앱을 다시 시작해야 합니다.</li>
</ol>

Biotherapeutic Entities의 정확한 질량 계산을 위한 Python 기반 도구

<ol>
	<li>Reichert, J. M., Valge-Archer, V. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+trends+for+monoclonal+antibody+cancer+therapeutics.">Development trends for monoclonal antibody cancer therapeutics.</a> Nature Reviews Drug Discovery. 6 (5), 349-356 (2007).</li><li>Kintzing, J. R., Filsinger Interrante, M. V., Cochran, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emerging+strategies+for+developing+next-generation+protein+therapeutics+for+cancer+treatment.">Emerging strategies for developing next-generation protein therapeutics for cancer treatment.</a> Trends in Pharmacological Sciences. 37 (12), 993-1008 (2016).</li><li>Wang, M. -. Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SARS-CoV-2:+Structure,+biology,+and+structure-based+therapeutics+development.">SARS-CoV-2: Structure, biology, and structure-based therapeutics development.</a> Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 10, 587269 (2020).</li><li>ICH Q8 (R2) Pharmaceutical Development - Scientific Guideline. European Medicines Agency Available from: <a target="_blank" href="https://www.ema.europa.eu/en/ch-q8-r2-pharmaceutical-development-scientific-guideline">https://www.ema.europa.eu/en/ch-q8-r2-pharmaceutical-development-scientific-guideline</a> (2018)</li><li>Donnelly, D. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Best+practices+and+benchmarks+for+intact+protein+analysis+for+top-down+mass+spectrometry.">Best practices and benchmarks for intact protein analysis for top-down mass spectrometry.</a> Nature Methods. 16 (7), 587-594 (2019).</li><li>Gadgil, H. S., Pipes, G. D., Dillon, T. M., Treuheit, M. J., Bondarenko, P. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improving+mass+accuracy+of+high+performance+liquid+chromatography/electrospray+ionization+time-of-flight+mass+spectrometry+of+intact+antibodies.">Improving mass accuracy of high performance liquid chromatography/electrospray ionization time-of-flight mass spectrometry of intact antibodies.</a> Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 17 (6), 867-872 (2006).</li><li>Beck, A., Sanglier-Cianf&#233;rani, S., Van Dorsselaer, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biosimilar,+biobetter,+and+next+generation+antibody+characterization+by+mass+spectrometry.">Biosimilar, biobetter, and next generation antibody characterization by mass spectrometry.</a> Analytical Chemistry. 84 (11), 4637-4646 (2012).</li><li>Camperi, J., Goyon, A., Guillarme, D., Zhang, K., Stella, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-dimensional+LC-MS:+the+next+generation+characterization+of+antibody-based+therapeutics+by+unified+online+bottom-up,+middle-up+and+intact+approaches.">Multi-dimensional LC-MS: the next generation characterization of antibody-based therapeutics by unified online bottom-up, middle-up and intact approaches.</a> Analyst. 146 (3), 747-769 (2021).</li><li>Liu, H., May, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Disulfide+bond+structures+of+IgG+molecules.">Disulfide bond structures of IgG molecules.</a> mAbs. 4 (1), 17-23 (2012).</li><li>Jakes, C., F&#252;ssl, F., Zaborowska, I., Bones, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+analysis+of+biotherapeutics+using+protein+a+chromatography+coupled+to+orbitrap+mass+spectrometry.">Rapid analysis of biotherapeutics using protein a chromatography coupled to orbitrap mass spectrometry.</a> Analytical Chemistry. 93 (40), 13505-13512 (2021).</li><li>Robotham, A. C., Kelly, J. F., Matte, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+1+-+LC-MS+characterization+of+antibody-based+therapeutics:+Recent+highlights+and+future+prospects.">Chapter 1 - LC-MS characterization of antibody-based therapeutics: Recent highlights and future prospects.</a> Approaches to the Purification, Analysis and Characterization of Antibody-Based Therapeutics. , 1-33 (2020).</li><li>Valeja, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unit+mass+baseline+resolution+for+an+intact+148+kDa+therapeutic+monoclonal+antibody+by+fourier+transform+ion+cyclotron+resonance+mass+spectrometry.">Unit mass baseline resolution for an intact 148 kDa therapeutic monoclonal antibody by fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry.</a> Analytical Chemistry. 83 (22), 8391-8395 (2011).</li><li>Fornelli, L., Ayoub, D., Aizikov, K., Beck, A., Tsybin, Y. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Middle-down+analysis+of+monoclonal+antibodies+with+electron+transfer+dissociation+orbitrap+fourier+transform+mass+spectrometry.">Middle-down analysis of monoclonal antibodies with electron transfer dissociation orbitrap fourier transform mass spectrometry.</a> Analytical Chemistry. 86 (6), 3005-3012 (2014).</li><li>Berglund, M., Wieser, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Isotopic+compositions+of+the+elements+2009+(IUPAC+Technical+Report).">Isotopic compositions of the elements 2009 (IUPAC Technical Report).</a> Pure and Applied Chemistry. 83 (2), 397-410 (2011).</li><li>Wang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Ame2012+atomic+mass+evaluation.">The Ame2012 atomic mass evaluation.</a> Chinese Physics C. 36 (12), 1603-2014 (2012).</li><li>Peri, S., Steen, H., Pandey, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GPMAW--A+software+tool+for+analyzing+proteins+and+peptides.">GPMAW--A software tool for analyzing proteins and peptides.</a> Trends in Biochemical Sciences. 26 (11), 687-689 (2001).</li><li>Tipton, J. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+intact+protein+isoforms+by+mass+spectrometry.">Analysis of intact protein isoforms by mass spectrometry.</a> The Journal of Biological Chemistry. 286 (29), 25451-25458 (2011).</li><li>De Leoz, M. L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=interlaboratory+study+on+glycosylation+analysis+of+monoclonal+antibodies:+Comparison+of+results+from+diverse+analytical+methods.">interlaboratory study on glycosylation analysis of monoclonal antibodies: Comparison of results from diverse analytical methods.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 19 (1), 11-30 (2020).</li><li>Cymer, F., Beck, H., Rohde, A., Reusch, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Therapeutic+monoclonal+antibody+N-glycosylation+-+Structure,+function+and+therapeutic+potential.">Therapeutic monoclonal antibody N-glycosylation - Structure, function and therapeutic potential.</a> Biologicals. 52, 1-11 (2018).</li><li>Baker, P. R., Trinidad, J. C., Chalkley, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modification+site+localization+scoring+integrated+into+a+search+engine.">Modification site localization scoring integrated into a search engine.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 10 (7), (2011).</li><li>Chalkley, R. J., Clauser, K. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modification+site+localization+scoring:+Strategies+and+performance.">Modification site localization scoring: Strategies and performance.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 11 (5), 3-14 (2012).</li></ol>

이 소프트웨어는 Apache 2.0 라이선스에 따라 출시됩니다. Copyright (2022) of 글락소스미스클라인 리서치 & 디벨롭먼트 리미티드. 판권 소유. Apache License, Version 2.0 (이하 "라이선스")에 따라 라이센스가 부여되었습니다. 사용권을 준수하는 경우를 제외하고는 이 파일을 사용할 수 없습니다. 라이선스 사본은 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 에서 얻을 수 있습니다. 관련 법률에서 요구하거나 서면으로 동의하지 않는 한, 라이선스에 따라 배포되는 소프트웨어는 명시적이든 묵시적이든 어떠한 종류의 보증이나 조건 없이 "있는 그대로" 배포됩니다. License(라이선스)에 따른 권한 및 제한 사항을 관리하는 특정 언어에 대한 License(라이선스)를 참조하십시오. L.C.는 글락소스미스클라인(GSK)의 직원입니다. T.H.와 K.K.는 GSK의 직원으로서 이 소프트웨어를 개발했으며 현재 각각 Merck와 Moderna의 계열사입니다.

mAbScale은 질량 및 원소 계산을 위해 빌딩 블록을 변경할 수 있는 유연성과 함께 직관적인 사용자 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 응용 프로그램을 사용하고 정확한 질량을 도출하며 결과를 해석하기 위해 표적 분자에 대한 기본적인 이해가 있어야 합니다. 예를 들어, 디폴트 글라이칸 데이터베이스는 치료용 항체의 Fc 부분에서 일반적으로 발견되는 88개의 N-결합 글라이칸을 포함하기 때문에,...

지난 20년 동안 바이오 치료제는 현대 제약 산업의 중심이 되도록 발전했습니다. SARS-CoV2 팬데믹 및 기타 생명을 위협하는 조건으로 인해 바이오 제약 분자 1,2,3의 더 빠르고 광범위한 개발에 대한 필요성이 더욱 높아졌습니다.
바이오치료제 분자량은 다른 분석 분석법과 함께 분자를 식별하는 데 매우 중요합니다. 온전한 소단위 질량과 감소된 소단위 질량은 QTPP(Quality Target Product Profile)4에 설명된 대로 품질 유지를 목표로 하는 제어 전략의 일환으로 발견 및 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 사용됩니다.
바이오 제약 산업의 분석 개발은 펩타이드 맵핑 또는 다중 속성 분석법(MAM) 모니터링을 사용한 원형(intact) 질량 분석 및 심층 특성 분석을 위한 질량 측정에 크게 의존합니다. 최신 질량분석법(MS) 플랫폼을 활용하는 이러한 기술의 핵심은 고분해능 정밀 질량(HR/AM) 측정을 제공하는 기능입니다. 대부분의 HR/AM 기기는 0.5-5ppm 범위의 질량 정확도를 제공하며, 이는 질량 범위에 따라 확장됩니다. 온전한 거대 분자에 대한 질량을 정확하게 측정할 수 있는 능력은 거대 분자 치료제를 빠르고 확실하게 식별할 수 있게 합니다. 큰 분자 (>10 kDa)에 대한 일반적인 실험 조건을 사용하여 동위원소 분해능을 얻을 수 없기 때문에 비교 및 식별을 위해 평균 질량을 계산해야합니다 5,6.
일반적인 원형(intact) 또는 소단위(subunit) 단백질 질량 스펙트럼은 전사 후 변형(post-translational modification, PTM) 및 클립 또는 염기서열 변이체(sequence variant)와 같은 1차 구조 차이로 인한 다양한 분자 형태에 대한 복합 정보를 포함하는 전체 단백질형 프로파일을 나타냅니다. 이러한 측정은 상대적으로 쉽고 처리량이 많기 때문에 특성화 및 공정 중 모니터링 제어에 적합합니다 7,8. 이러한 실험에 대한 데이터 분석은 일반적으로 사용자가 분자 형태(PTM 범위 또는 기타 분자 형태)에 대한 검색 공간을 정의해야 합니다. 당화 단백질의 경우, 이 검색 공간은 주로 당형(glycoform) 이질성에 의해 주도됩니다. 여러 PTM, 이황화물 결합 구성 및 기본 구조에 따른 기타 변형의 조합으로 인해 가능한 모든 분자 형태를 계산하는 것은 지루한 작업입니다. 따라서 가능한 분자 형태의 수동 계산은 인적 오류가 발생할 가능성이 높은 시간과 자원 소모적인 프로세스입니다.
여기에서는 mAb, bsAbs, ADC 등과 같은 바이오 치료제 분자의 가장 중요한 특징을 고려하여 개발된 질량 계산 도구를 소개합니다. 이 도구를 사용하면 질량 및 원소 조성의 일관된 계산을 위해 검색 공간 변수를 쉽게 통합할 수 있습니다. 이 도구의 모듈식 특성으로 인해 추가 개발이 가능하여 다른 양식에 대한 질량 계산 및 질량 매칭에 적용할 수 있습니다.
GUI 모듈을 통해 사용자는 그림 1과 같이 질량 계산을 위한 입력을 지정할 수 있습니다. 특히, 사용자는 가벼운 항체 사슬과 무거운 항체 사슬에 대한 단일 문자 아미노산 서열을 입력합니다. 중쇄 N-말단 고리화 및 C-말단 라이신 클리핑에 대한 일반적인 수정이 확인란으로 포함되어 있습니다. 또한, 화학식/원소 조성은 각각의 Chem Mod 텍스트 상자를 통해 이러한 단백질 사슬에서 추가/뺄 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 여러 번역 후 변형 또는 ADC의 경우 저분자 페이로드를 포함하는 원소 조성을 유연하게 추가할 수 있습니다. 대부분의 치료용 mAb는 경쇄의 당화 부위를 제거하도록 설계되었기 때문에 경쇄의 당화는 선택 사항이며 GUI의 확인란을 사용하여 지정할 수 있습니다.
항체에 대한 원형 질량 분석의 일반적인 변형은 사슬 간 이황화 결합을 감소시켜 경쇄가 중쇄에서 분리되는 감소된 소단위 질량 분석입니다. 사용된 환원제의 강도에 따라 사슬 내 이황화물 결합이 절단되거나 절단되지 않을 수 있습니다. 사용자는 IgG 아형에 따라 또는 시스테인 복합 ADC9의 경우 이황화 결합의 총 수를 입력할 수 있는 유연성을 갖습니다.
이 응용 프로그램은 상향식 방식으로 질량을 계산하며, 여기서 원소 조성은 개별 중쇄 및 경쇄에 대해 먼저 계산됩니다. 다음으로, 중쇄(HC) N-말단 고리화 Lys-클리핑은 계산된 원소 조성을 조정하여 설명됩니다. 그런 다음 지정된 화학적 변형이 중쇄 및/또는 경쇄에 적용됩니다. 분석 유형 및 사용자가 지정한 이황화 결합 패턴에 따라 수소 수는 두 개의 폴리펩티드 사슬에 대해 조정됩니다. 당화 HC 및 경쇄(LC)(선택 사항) 질량은 사용자의 입력에 따라 계산됩니다. 마지막으로, 여러 HC 및 LC 질량이 결합되고 온전한 질량 계산을 위해 이황화물 결합 번호가 자동으로 업데이트됩니다.
원형(intact) 단백질과 같은 더 큰 분자의 경우, 일반적인 분해능을 가진 질량 분석기를 사용할 때 첨가 질량 결함으로 인해 단일 동위원소 질량을 측정할 수 없습니다. 대신, 공칭 또는 평균 질량이 측정되거나 보고됩니다 5,10,11,12,13. 평균 원소 질량은 선별된 질량14,15에 사용된 소스에 따라 달라질 수 있습니다. 원소 질량의 차이는 작을 수 있지만 대분자 분자량 계산에서 중요한 값을 합산할 수 있습니다. 소프트웨어 응용 프로그램에서 기본적으로 사용되는 평균 원소 질량은 보충 표 1에 나와 있습니다. 바이오 제약 연구 및 개발(R&D) 분야와 같은 규제 환경의 경우, 질량의 변화는 규제 서류 제출 중에 분자 실체의 변화를 의미할 수 있기 때문에 일관된 분자 질량을 유지하는 것이 중요합니다. 원소 질량 사용의 일관성을 유지하기 위해 원소 질량 사전이 소프트웨어 도구에 쉼표로 구분된 값(csv) 텍스트 파일인 Element_Mass.csv(보충 코딩 파일 1)로 포함되어 있습니다. 유사하게, mAb에서 일반적으로 볼 수 있는 글라이칸 조성물의 선별된 목록이 포함되어 있습니다: Glycan.csv(보충 코딩 파일 2). 두 파일 모두 실행 가능한 응용 프로그램과 동일한 폴더 위치에 저장되며 사용자가 특정 원소 질량 목록 또는 글라이칸 라이브러리를 사용하도록 수정할 수 있습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65298/65298fig01.jpg"> 그림 1: mAbScale 응용 제품을 위한 GUI 인터페이스. GUI 모듈을 통해 사용자는 질량 계산을 위한 입력을 지정할 수 있습니다. 사용자는 가벼운 항체 사슬과 무거운 항체 사슬에 대한 단일 문자 아미노산 서열을 입력합니다. 중쇄 N-말단 순환화 및 C-말단 라이신 클리핑에 대한 일반적인 수정이 확인란으로 포함되어 있습니다. 화학식/원소 조성은 해당 Chem Mod 텍스트 상자를 통해 더하거나 뺄 수 있습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65298/65298fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Acquity UPLC system&#160;</td>
			<td>Waters Corp., Milford, MA</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Modular system</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Antibody-drug conjugate (ADC)</td>
			<td>GlaxoSmithKline</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Proprietory molecule</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BEH 200 SEC column&#160;</td>
			<td>Waters Corp., Milford, MA</td>
			<td>176003904</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bispecific mAb</td>
			<td>GlaxoSmithKline</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Proprietory molecule</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Byos</td>
			<td>Protein Metrics, Cupertino, CA</td>
			<td>https://proteinmetrics.com/byos/ 
			Version 4.5</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>GPMAW</td>
			<td>GPMAW</td>
			<td>http://www.gpmaw.com/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LC-MS grade water&#160;</td>
			<td>Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA</td>
			<td>W6-1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>mAb standard&#160;</td>
			<td>Waters Corp., Milford, MA</td>
			<td>186009125</td>
			<td>Waters Humanized mAb Mass Check Standard</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>mAbScale</td>
			<td>GlaxoSmithKline</td>
			<td>Apache License, Version 2.0&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Xevo G2 Q-TOF mass spectrometer</td>
			<td>Waters Corp., Milford, MA</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Modular system</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

an open-source framework for mass calculation of antibody-based therapeutic molecules

바이오 치료제 덩어리는 정체성과 구조적 무결성을 확인하는 수단입니다. 원형 단백질 또는 단백질 소단위체의 질량분석법(MS)은 바이오 의약품 개발의 여러 단계를 위한 간편한 분석 도구를 제공합니다. 단백질의 정체는 MS의 실험 질량이 이론적 질량의 사전 정의된 질량 오차 범위 내에 있을 때 확인됩니다. 단백질 및 펩타이드 분자량 계산을 위한 여러 계산 도구가 존재하지만, 바이오 치료제 개체에 직접 적용하도록 설계되지 않았거나, 유료 라이선스로 인해 액세스 제한이 있거나, 호스트 서버에 단백질 염기서열을 업로드해야 합니다. 
당사는 단클론 항체(mAb), 이중특이성 항체(bsAb) 및 항체-약물 접합체(ADC)를 포함한 치료용 당단백질의 평균 또는 단일 동위원소 질량 및 원소 조성을 쉽게 측정할 수 있는 모듈식 질량 계산 루틴을 개발했습니다. 이 Python 기반 계산 프레임워크의 모듈식 특성으로 인해 이 플랫폼은 향후 백신, 융합 단백질 및 올리고뉴클레오티드와 같은 다른 양식으로 확장될 수 있으며 이 프레임워크는 하향식 질량 분석 데이터 조사에도 유용할 수 있습니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 갖춘 오픈 소스 독립 실행형 데스크톱 애플리케이션을 만들어 독점 정보를 웹 기반 도구에 업로드할 수 없는 환경에서의 사용 제한을 극복하고자 합니다. 이 글에서는 이 도구인 mAbScale을 다양한 항체 기반 치료 양식에 적용하는 알고리즘과 응용 분야에 대해 설명합니다.

Over the past two decades, biotherapeutics have evolved to become a mainstay of the modern pharmaceutical industry. The SARS-CoV2 pandemic and other life-threatening conditions have further increased the need for the faster and broader development of biopharmaceutical molecules1,2,3.
The biotherapeutic molecular weight is critical for the identification of the molecule, in combination with other analytical assays. The intact and reduced subunit masses are used throughout the discovery and development lifecycles as part of control strategies aimed at maintaining the quality, as described in the QTPP (Quality Target Product Profile)4.
Analytical development in the biopharmaceutical industry relies heavily on mass measurements for intact mass analysis and deep characterization using peptide mapping or multi-attribute method (MAM) monitoring. At the center of these techniques utilizing modern mass spectrometry (MS) platforms is the ability to provide high-resolution accurate mass (HR/AM) measurements. Most HR/AM instruments yield mass accuracies in the range of 0.5-5 ppm, which scale with the mass range. The ability to measure masses accurately for intact large molecules enables the quick and confident identification of large-molecule therapeutics. As isotopic resolution cannot be attained using typical experimental conditions for large molecules (&#62;10 kDa), average masses must be calculated for comparison and identification5,6.
A typical intact or subunit protein mass spectrum represents the overall proteoform profile, which contains composite information on the various molecular forms resulting from post-translational modifications (PTM) and any primary structure differences, such as clips or sequence variants. The relatively easy and high-throughput nature of these measurements make them attractive for characterization and as in-process monitoring controls7,8. Data analysis for these experiments usually requires the user to define the search space for molecular forms (range of PTMs or other molecular forms). For glycosylated proteins, this search space is largely driven by glycoform heterogeneity. Combinations of multiple PTMs, disulfide bond configurations, and other variations along the primary structure make calculating all the possible molecular forms a tedious task. Therefore, the manual calculation of the possible molecular forms is a time and resource-consuming process with a high potential for human error.
Here, we present a mass calculation tool that was developed considering the most important features of biotherapeutic molecules, such as mAbs, bsAbs, ADCs, etc. The tool allows the easy incorporation of search-space variables for the consistent calculation of masses and elemental compositions. The modular nature of this tool will enable it to be further developed and applied to mass calculation and mass matching for other modalities.
The GUI module allows the user to specify the input for the mass calculation, as shown in Figure 1; specifically, the user enters single-letter amino acid sequences for light and heavy antibody chains. Common modifications for heavy-chain N-terminal cyclization and C-terminal lysine clipping are included as check boxes. Further, the chemical formula/elemental composition can be added/subtracted from these protein chains through the respective Chem Mod text box. This allows the user the flexibility to add an elemental composition that includes multiple post-translational modifications or a small-molecule payload in the case of an ADC. As most therapeutic mAbs are engineered to remove the glycosylation sites in the light chain, glycosylation in the light chain is left optional and can be specified using a check box on the GUI.
A typical variation on intact mass analysis for antibodies is a reduced subunit mass analysis, where the light chain is detached from the heavy chain by reducing the interchain disulfide bonds. Depending on the strength of the reducing agent used, the intrachain disulfide bonds may or may not be cleaved. The users have the flexibility of entering the total number of disulfide bonds depending on the IgG subtype or in case of a cysteine-conjugated ADC9.
The application calculates masses in a bottom-up manner, in which the elemental compositions are first calculated for the individual heavy chains and light chains. Next, heavy chain (HC) N-terminal cyclization Lys-clipping is accounted for by adjusting the calculated elemental compositions. Any specified chemical modifications are then applied to the heavy and/or light chains. Depending on the type of analysis and the disulfide-bond patterns specified by the user, the number of hydrogens is adjusted for the two polypeptide chains. The glycosylated HC and light chain (LC) (optional) masses are calculated based on the user&#39;s input. Finally, multiple HC and LC masses are combined, and the disulfide bond numbers are automatically updated for the intact mass calculation.
With larger molecules such as intact proteins, monoisotopic masses cannot be measured due to the additive mass defect when using mass spectrometers with typical resolving power. Instead, nominal or average masses are measured or reported5,10,11,12,13. The average elemental masses can vary based on the source used for the curated masses14,15. While the differences in elemental masses may be small, they can add up to significant values for large-molecule molecular weight calculations. The average elemental masses used by default in the software application are shown in Supplementary Table 1. For regulated environments like the biopharmaceutical research and development (R&#38;D) field, it is important to maintain consistent molecular masses because changes in masses may imply changes to the molecular entity during regulatory filings. To enable consistency in the use of elemental masses, a dictionary of elemental masses is included with the software tool as a comma-separated value (csv) text file: Element_Mass.csv (Supplementary Coding File 1). Similarly, a curated list of glycan compositions typically seen on mAbs is included: Glycan.csv (Supplementary Coding File 2). Both files are saved in the same folder location as an executable application and can be modified by the user to use a specific elemental mass list or glycan library.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65298/65298fig01.jpg" /> 
Figure 1: GUI interface for the mAbScale application. The GUI module allows the user to specify the input for the mass calculation. The user enters single-letter amino acid sequences for the light and heavy antibody chains. Common modifications for the heavy-chain N-terminal cyclization and C-terminal lysine clipping are included as check boxes. Chemical formulas/elemental compositions can be added/subtracted through the respective Chem Mod text box. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65298/65298fig01large.jpg" target="_blank">Please click here to view a larger version of this figure.</a>

저자 스포트라이트: Python 기반 데스크톱 애플리케이션인 mAbScale을 소개하여 바이오치료제 질량 계산 발전

항체 기반 치료 분자의 질량 계산을 위한 오픈 소스 프레임워크

The challenge with accurate mass calculation for large protein molecules is the mass defect associated with the measurement. As a result, only average masses can be measured. Minor elemental mass differences may accumulate causing significant discrepancies in large paratherapeutic molecules like monoclonal antibodies.Our tool explicitly addresses the challenge in the consistent mass calculation for antibody-based therapeutics, such as MAPs, bispecifics, and antibody drug conjugates. Researchers in the commercial biopharmaceutical development space have to rely on manual calculation or tools that don't depend on communication with external servers due to the involvement of proprietary information. Existing tools either require a license or are not built considering the specific needs of biopharmaceutical development.MapScale offers a user-friendly interface and adaptable open source framework for users and developers. It supports maintaining multiple versions of elemental masses and modification lists, and allows list sharing to maintain consistency in calculations. The code can be shared on an enterprise level using internal servers or cloud-based deployment with controlled access to protect proprietary information.

다양한 유형의 mAb를 나타내기 위해 다양한 mAb를 선택했습니다. 상업적으로 이용 가능한 mAb 표준물질은 동일한 중쇄, 동일한 경쇄 및 Fc 영역에 하나의 N-결합 당화(glycosylation) 부위를 가진 기존 mAb를 나타내기 위해 선택되었습니다. 응용 분야 사용을 확대하기 위해 추가적인 경쇄 N 결합 당화(light chain N-linked glycosylation), 이중특이성 mAb 및 항체-약물 접합체(ADC) mAb가 있는 mAb도 선택되었습니다. 이러?...

Watch this Scientific Journal Video about Advancing Biotherapeutic Mass Calculation by Introducing mAbScale, a Python-Based Desktop Application at JoVE.com

이 기사에서는 단클론 항체 기반 단백질 치료제의 질량 계산을 위한 소프트웨어 애플리케이션인 mAbScale의 사용에 대해 설명합니다.

Biotherapeutic masses are a means of verifying identity and structural integrity. Mass spectrometry (MS) of intact proteins or protein subunits provides ...

큰 단백질 분자에 대한 정확한 질량 계산의 과제는 측정과 관련된 질량 결함입니다. 결과적으로 평균 질량만 측정할 수 있습니다. 경미한 원소 질량 차이가 누적되어 단클론 항체와 같은 큰 치료 보조기구 분자에서 상당한 불일치를 일으킬 수 있습니다.당사의 도구는 MAP, 이중특이성 및 항체 약물 접합체와 같은 항체 기반 치료제에 대한 일관된 질량 계산의 문제를 명시적으로 해결합니다. 상업용 바이오 의약품 개발 분야의 연구원들은 독점 정보의 개입으로 인해 외부 서버와의 통신에 의존하지 않는 수동 계산 또는 도구에 의존해야 합니다. 기존 도구는 라이선스가 필요하거나 바이오 의약품 개발의 특정 요구 사항을 고려하여 제작되지 않았습니다.MapScale은 사용자와 개발자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스와 적응형 오픈 소스 프레임워크를 제공합니다. 여러 버전의 원소 질량 및 수정 목록을 유지 관리할 수 있으며 목록 공유를 통해 계산의 일관성을 유지할 수 있습니다. 코드는 독점 정보를 보호하기 위해 제어된 액세스가 있는 내부 서버 또는 클라우드 기반 배포를 사용하여 엔터프라이즈 수준에서 공유할 수 있습니다.

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Research

JoVE Journal

Biochemistry

An Open-Source Framework for Mass Calculation of Antibody-Based Therapeutic Molecules

1.2K 조회수.  GlaxoSmithKline. 큰 단백질 분자에 대한 정확한 질량 계산의 과제는 측정과 관련된 질량 결함입니다. 결과적으로 평균 질량만 측정할 수 있습니다. 경미한 원소 질량 차이가 누적되어 단클론 항체와 같은 큰 치료 보조기구 분자에서 상당한 불일치를 일으킬 수 있습니다.당사의 도구는 MAP, 이중특이성 및 항체 약물 접합체와 같은 항체 기반 치료제에 대한 일관된 질량 계산의 문제를 명시...

비디오: 저자 스포트라이트: Python 기반 데스크톱 애플리케이션인 mAbScale을 소개하여 바이오치료제 질량 계산 발전

Biotherapeutic masses are a means of verifying identity and structural integrity. Mass spectrometry (MS) of intact proteins or protein subunits provides an easy analytical tool for different stages of biopharmaceutical development. The protein's identity is confirmed when the experimental mass from MS is within a pre-defined mass error range of the theoretical mass. While several computational tools exist for the calculation of protein and peptide molecular weights, they either were not designed for direct application to biotherapeutic entities, have access limitations due to paid licenses, or require uploading protein sequences to host servers. 
We have developed a modular mass calculation routine that enables the easy determination of the average or monoisotopic masses and elemental compositions of therapeutic glycoproteins, including monoclonal antibodies (mAb), bispecific antibodies (bsAb), and antibody-drug conjugates (ADC). The modular nature of this Python-based calculation framework will allow the extension of this platform to other modalities such as vaccines, fusion proteins, and oligonucleotides in the future, and this framework could also be useful for the interrogation of top-down mass spectrometry data. By creating an open-source standalone desktop application with a graphical user interface (GUI), we hope to overcome the restrictions around use in environments where proprietary information cannot be uploaded to web-based tools. This article describes the algorithms and application of this tool, mAbScale, to different antibody-based therapeutic modalities.

This article describes the use of a software application, mAbScale, for the calculation of masses for monoclonal antibody-based protein therapeutics.

연구

생화학

Running the mAbscale Application to Calculate the Masses of Monoclonal Antibody-Based Protein Therapeutics

To begin, open the software application by double clicking on the icon for an executable file. Enter the heavy chain and light chain sequences in the text boxes under the 1 column without any spaces. For bispecific antibodies, add additional heavy or light chains in the second set of text boxes under the 2 column.Leave these boxes blank for monoclonal antibodies with identical heavy chains and light chains. Check the end terminal cyclization and C terminal clipping check boxes if these heavy chain terminal variants are applicable. Add chemical modifications including linker and payload for antibody drug conjugates to the heavy and light chain chemical modification boxes using elemental compositions such as calcium chloride.These modifications will be added to the respective protein subunit or chain. Specify the number of disulfide bonds in the protein molecules in the text box marked total number of disulfides. Enter the number of unreduced heavy chain disulfide bonds into the unreduced heavy chain disulfides text box and the number of unreduced light chain disulfide bonds into the unreduced light chain disulfides text box depending on the extent of reduction.If glycosylation is present on the monoclonal antibodies light chain, check the light chain is glycosylated check box. Click on the Browse button to select an output folder for the output folder text box and enter the output file name without a file extension into the Excel file no extension text box. Then click on the Submit button.A mass calculation report created message will appear on the screen and the output file can be found in the user designated folder. The app will close automatically. The chemical compositions, calculated masses, measured masses and mass errors of various monoclonal antibodies are summarized in this table.A commercially available monoclonal antibody standard was selected to represent a conventional monoclonal antibody with identical heavy chains, identical light chains, and one N-linked glycosylation site in the FC region. A monoclonal antibody with an additional light chain N-linked glycosylation, a bispecific monoclonal antibody, and an antibody drug conjugate monoclonal antibody were also chosen to widen the application usage. The small mass errors between the calculated masses and measured masses were within the normal mass error acceptance criteria, suggesting that the calculated masses were accurate.