基于拉曼光谱法鉴定生物产品的可配置手持式生物分析仪制造技术

描述了用于基于拉曼光谱法鉴定生物产品的可配置手持式生物分析仪和相关的生物分析方法。将生物分类模型配置加载到具有处理器和扫描仪的可配置手持式生物分析仪的计算机存储器中。该生物分类模型配置包括生物分类模型，该生物分类模型被配置为接收如由扫描仪扫描的定义生物产品样品的基于拉曼的光谱数据集。执行光谱预处理算法以减小该基于拉曼的光谱数据集的光谱偏差。该生物分类模型基于该基于拉曼的光谱数据集并且进一步基于分类成分来鉴定生物产品类型，该分类成分被选择为减小(1)Q残差或(2)该生物分类模型的拟合概要值中的至少一项。该生物分类模型配置可转移且可加载到其他可配置手持式生物分析仪上。载到其他可配置手持式生物分析仪上。载到其他可配置手持式生物分析仪上。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于拉曼光谱法鉴定生物产品的可配置手持式生物分析仪
[0001]相关申请的引用
[0002]本申请要求(2019年10月25日提交的)美国临时申请号62/925,893以及(2020年6月25日提交的)美国临时申请号63/043,976的权益。前述临时申请中的每一个的全文通过引用并入本文。


[0003]本公开内容总体上涉及可配置手持式生物分析仪，并且更具体地，涉及用于使用可配置手持式生物分析仪基于拉曼光谱法对生物产品进行鉴定或分类的系统和方法。

技术介绍

[0004]药物产品和生物技术产品的开发和制造通常需要对用于开发此类产品的原材料进行测量或鉴定。对产品进行鉴定测试的目的是确保产品的身份。需要进行鉴定测试的情况包括将产品分发到临床站点、进口测试以及在网络站点之间进行转移。另外，出于满足质量标准和/或法规要求的目的，对生物产品的测量或鉴定对于确保开发或制造过程的质量以及最终产品本身的质量可能很重要。
[0005]使用拉曼光谱法来测量和鉴定生物产品是一个相对较新的概念。一般而言，拉曼光谱法可以用于探测原材料或产品的化学或生物学结构。拉曼光谱法是一种非破坏性的化学或生物分析技术，其测量光与产品或材料的相互作用，诸如光与产品或材料的生物属性或化学键的相互作用。拉曼光谱法提供了一种光散射技术，其中，样品材料或产品的分子将来自高强度激光源的入射光散射。通常，大多数散射光与激光源具有相同的波长(颜色)，并且不提供有用的信息——这称为瑞利散射。然而，少量的光以不同的波长(颜色)散射，这是由被分析的材料或产品的化学或分子结构引起的——这称为拉曼散射，并且可以对这种散射光进行分析或扫描以生成被分析的材料或产品的基于拉曼的数据。
[0006]拉曼散射的分析可以得出有关材料或产品的特性的详细信息，包括材料或产品的化学结构和/或身份、污染物和杂质、相和多态性、结晶度、内在应力/应变、和/或分子相互作用等。这种详细信息可以存在于材料的拉曼光谱中。可以对拉曼光谱进行可视化以示出各种光波长上的多个峰。拉曼光谱可以示出拉曼散射光的强度和波长位置。每个峰可以对应于与被分析的材料或产品相关联的特定分子键振动。
[0007]通常，拉曼光谱针对特定的材料、分子或产品提供了独特的化学或生物学“指纹”，并且可以用于验证特定的材料、分子或产品的身份——和/或将其与其他物质区分开。另外，通常使用拉曼光谱库基于材料的拉曼光谱来鉴定材料。即，可以搜索包含成千上万个光谱的拉曼光谱库，以找到具有被测量的给定材料或产品的拉曼光谱的匹配，从而鉴定给定的产品材料或产品。
[0008]当前存在实施拉曼光谱法来鉴定原材料和产品的分析仪。例如，Thermo Fisher Scientific Inc.(赛默飞世尔科技公司)提供了一种基于拉曼的手持式分析仪，标识为TruScan
TM RM手持式拉曼分析仪。然而，由于对材料和/或产品(诸如药物和生物技术的材料
或产品，尤其是具有相似拉曼光谱的材料或产品)的扫描偏差，使用这种现有的扫描仪可能会出现问题。例如，相似产品的拉曼光谱之间的偏差可能导致现有的基于拉曼的手持式分析仪无法正确鉴定，例如针对药物产品或生物技术产品输出I型错误(假阳性)或II型错误(假阴性)。偏差或错误的主要来源是基于拉曼的分析仪之间的差异，包括诸如软件、制造、使用年限、(多个)部件、操作环境(例如温度)中的任一者的可变性等差异、或基于拉曼的分析仪的其他此类差异。
[0009]已知方法通常无法解决由手持式分析仪之间的偏差或可变性引起的错误。例如，在一种已知方法中，可以使用来自几个分析仪的数据来开发静态数学方程，以供在几个分析仪之间使用。然而，一般而言，这种方法的困难在于仪器性能可能会随时间变化。很多时候，例行访问所有这些仪器也是不切实际或不可能的。特别地，通常无法获得用于构造静态数学方程的数据，尤其是对于新分析仪，制造商可能不会提前为新分析仪提供新的规格。这阻碍了静态数学方程的开发和维护，尤其是随时间而开发了这种新分析仪，并且考虑到静态数学方程的开发通常需要大量样品才能使不同的分析仪类型保持准确。此外，如果没有针对新分析仪的此类新规格，则在新分析仪上执行静态数学方程时，静态数学方程可能会不兼容。另外，例如，分析仪的制造或质量控制的差异(尤其是在不同制造商之间)会导致静态数学方程对可变性的容忍度过高，从而导致创建的静态数学方程本身对于生物产品的准确测量和/或鉴定而言过于可变。
[0010]在第二种已知方法中，对来自给定分析仪的数据进行标准化，其中为给定的一组分析仪创建父子(child
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to
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parent)仪器图。然而，该方法受到限制，因为构造父子仪器图通常需要来自父仪器和子仪器两者的数据，这通常实施或维护起来是困难的和/或在计算上昂贵，尤其是在较长时间段内新开发了几代分析仪，从而需要父子仪器图的许多排列和类型。另外，对于生物制药行业，用户对子仪器的访问受到限制，这也限制了父子仪器图方法。
[0011]在第三种已知方法中，来自给定分析仪的数据也被标准化，但是其中分析仪之间的可变性被忽略或被视为微不足道。然而，考虑到分析仪与分析仪的可变性通常会影响原材料和/或生物产品的准确鉴定和测量，并因此应当予以考虑，因此这种方法不是理想的。
[0012]出于前述原因，需要用于基于拉曼光谱法鉴定生物产品的可配置手持式生物分析仪和相关方法，其被配置为减小类似配置的可配置手持式生物分析仪之间的可变性并提高其兼容性。

技术实现思路

[0013]本申请的公开内容描述了经由(多个)手持式分析仪使用拉曼光谱法来鉴定生物产品。此外，本说明书的公开内容描述了可配置手持式生物分析仪、系统和方法的使用，以克服通常与使用拉曼光谱测量生物产品的已知方法相关联的限制。例如，某些生物产品之间的拉曼光谱可能过于相似，以至于无法通过使用拉曼光谱的已知方法(这些方法通常取决于广义的统计算法)区分开。当存在仪器与仪器的可变性从而导致例如各种分析仪之间的I型和II型错误时，拉曼光谱测量可能会尤其成为问题。如本文所描述的，这种可变性可能由软件、制造、使用年限、部件、操作环境(例如温度)中的任何一个或多个差异、或基于拉曼的分析仪的其他差异引起。该问题本身尤其在生物产品的开发或制造期间表现出来，因
为分析仪与分析仪的可变性可能是影响与药物产品或生物产品有关的制造或开发过程中的质量、稳健性和/或可转移性的关键因素。因此，在本文公开的各个实施例中，例如，描述了可配置手持式生物分析仪，其利用使用特定预处理算法和/或多元数据分析的配置来(1)确保对材料或产品的测量和/或鉴定是敏感的和/或明确的，并且(2)确保如在第一组分析仪上开发的兼容性和配置可转移和/或可实施到附加分析仪，诸如分析仪的“网络”或一组分析仪内的新分析仪。
[0014]因此，在本文的各个实施例中，公开了一种用于基于拉曼光谱法鉴定生物产品的可配置手持式生物分析仪。该可配置手持式生物分析仪可以包括适于手持式操纵的第一壳体。另外，该可配置手持式生物分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种可配置手持式生物分析仪，用于基于拉曼光谱法鉴定生物产品，该可配置手持式生物分析仪包括：第一壳体，该第一壳体被适配用于手持操作；第一扫描仪，该第一扫描仪由该第一壳体承载；第一处理器，该第一处理器通信地耦合到该第一扫描仪；以及第一计算机存储器，该第一计算机存储器通信地耦合到该第一处理器，其中，该第一计算机存储器被配置为加载生物分类模型配置，该生物分类模型配置包括生物分类模型，其中，该生物分类模型被配置为在该第一处理器上执行，该第一处理器被配置为(1)接收如由该第一扫描仪扫描的定义第一生物产品样品的第一基于拉曼的光谱数据集，并且(2)利用该生物分类模型基于该第一基于拉曼的光谱数据集来鉴定生物产品类型，其中，该生物分类模型配置进一步包括光谱预处理算法，该第一处理器被配置为在该第一处理器接收到该第一基于拉曼的光谱数据集时执行该光谱预处理算法以减小该第一基于拉曼的光谱数据集的光谱偏差，并且其中，该生物分类模型包括被选择以减小(1)该生物分类模型的Q残差、或(2)该生物分类模型的拟合概要值中的至少一项的分类成分，该生物分类模型被配置为基于该分类成分来鉴定该第一生物产品样品的生物产品类型。2.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型配置能够通过电子方式转移到第二可配置手持式生物分析仪，该第二可配置手持式生物分析仪包括：第二壳体，该第二壳体被适配用于手持操作；第二扫描仪，该第二扫描仪耦合到该第二壳体；第二处理器，该第二处理器通信地耦合到该第二扫描仪；以及第二计算机存储器，该第二计算机存储器通信地耦合到该第二处理器，其中，该第二计算机存储器被配置为加载该生物分类模型配置，该生物分类模型配置包括该生物分类模型，其中，该生物分类模型被配置为在该第二处理器上执行，该第二处理器被配置为(1)接收如由该第二扫描仪扫描的定义第二生物产品样品的第二基于拉曼的光谱数据集，并且(2)利用该生物分类模型基于该第二基于拉曼的光谱数据集来鉴定该生物产品类型，其中，该第二生物产品样品是该生物产品类型的新样品。3.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该光谱偏差是该第一基于拉曼的光谱数据集与一个或多个对应的其他手持式生物分析仪的一个或多个其他基于拉曼的光谱数据集之间的分析仪与分析仪的光谱偏差，该一个或多个其他基于拉曼的光谱数据集中的每个数据集代表该生物产品类型，并且其中，该光谱预处理算法被配置为减小该第一基于拉曼的光谱数据集与该一个或多个其他基于拉曼的光谱数据集之间的分析仪与分析仪的光谱偏差。4.如权利要求3所述的可配置手持式生物分析仪，其中该光谱预处理算法包括：将导数变换应用于该第一基于拉曼的光谱数据集以生成修改后的基于拉曼的光谱数据集；在拉曼位移轴上对准该修改后的基于拉曼的光谱数据集；以及
在拉曼强度轴上对该修改后的基于拉曼的光谱数据集进行归一化。5.如权利要求4所述的可配置手持式生物分析仪，其中该导数变换包括：确定在该拉曼位移轴上11至15个拉曼位移值的连续组的拉曼加权平均值，以及确定在该拉曼位移轴上的那些拉曼加权平均值的对应导数。6.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该分类成分被选择以减小(1)该生物分类模型的Q残差和(2)该生物分类模型的拟合概要值两者。7.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型进一步包括第二分类成分，该生物分类模型被配置为基于该分类成分和该第二分类成分来鉴定该第一生物产品样品的生物产品类型。8.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型被实施为主成分分析(PCA)模型。9.如权利要求8所述的可配置手持式生物分析仪，其中该分类成分是该PCA模型的第一主成分。10.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该计算机存储器被配置为加载新的生物分类模型，该新的生物分类模型包括更新的分类成分。11.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型配置以可扩展标记语言(XML)格式来实施。12.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物产品类型是治疗产品。13.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中在具有该生物产品类型的生物产品的制造期间，通过该生物分类模型来鉴定该生物产品类型。14.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型被配置为基于该分类成分将具有该生物产品类型的该第一生物产品样品与具有不同生物产品类型的不同生物产品样品区分开。15.如权利要求14所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物产品类型和该不同的生物产品类型在相同或相似的拉曼光谱范围内各自具有不同的局部特征。16.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型被配置为：当该Q残差或该拟合概要值满足阈值时，基于该分类成分来鉴定该第一生物产品样品的生物产品类型。17.如权利要求16所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型基于该阈值输出合格与否判定。18.如权利要求1所述的可配置手持式生物分析仪，其中该生物分类模型由远离该可配置手持式生物分析仪的远程处理器生成。19.一种用于基于拉曼光谱法鉴定生物产品的生物分析方法，该生物分析方法包括：将...

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