2026-07-30 10:00:06, 安捷伦科技 安捷伦科技(中国)有限公司
在寡核苷酸药物快速发展的今天,亚磷酰胺作为寡核苷酸合成的重要结构单元,其身份准确性直接关系到合成结果和药品质量。然而,亚磷酰胺品种众多,不同品种间拥有大量相同的分子骨架和官能团,可能只在碱基、保护基、糖环修饰或固相载体连接形式上存在细微差异。因此,其区分难度大幅增加,一旦发生误判或错投,可能造成原料浪费、生产延误,甚至带来更大的质量风险。
面对这一鉴别难题,安捷伦 Vaya 手持式拉曼光谱仪展现出特别优势。我们可通过以下应用案例来拆解它是如何实现相似亚磷酰胺区分的。
本研究选取了五种亚磷酰胺进行测试,包括 DMT-2′O-甲基-rA(bz)、DMT-dA(bz)-CPG、DMT-dG(ib)、DMT-dT 和 DMT-dA(bz)。其中,DMT-2′O-甲基-rA(bz)、DMT-dT 与 DMT-dA(bz)的谱图尤为接近。尽管三者在局部峰位和峰强上存在差异,但整体轮廓高度相似,给选择性鉴别带来了明显挑战。
图 1. 五种亚磷酰胺拉曼光谱图
Vaya 通过方法验证中的挑战测试,将结构相近的非目标物谱图纳入模型,让算法充分“学习”目标物与类似物之间的微小差别,并自动优化扫描得分阈值。应用结果显示,优化后的挑战测试矩阵实现了清晰的对角线通过结果:目标亚磷酰胺可以被正确识别,其他高度相似的非目标物则被准确排除。
图 2. 未向模型中添加类似样品时的亚磷酰胺挑战测试矩阵
图 3. 向方法中添加类似样品后的亚磷酰胺挑战测试矩阵
Vaya 精准区分相似亚磷酰胺的关键,在于由相关系数 R² 与线性模型系数 LMC 共同组成的双得分决策机制。R² 用于确认未知样品谱图与模型谱图是否足够相似;线性模型系数(LMC)则进一步考察加入挑战物谱图后对匹配结果的影响,从而增强方法特异性。只有两项得分均达到预设标准,系统才会给出通过结论,从而可有效降低仅凭整体相似度造成的误判风险。
除了高选择性识别,Vaya 还提供引导式方法开发和验证流程,可通过阳性、阴性挑战测试评估方法的稳定性与特异性。仓库人员仅需按照预设流程操作,即可获得清晰、统一的检测结论,有助于减少测试过程中对专业光谱人员的依赖,并提升不同人员、不同地点之间的检测一致性。
图 4. DMT-2’O-甲基-rA(bz)亚磷酰胺的(A)阳性和(B)阴性挑战测试结果
图 5. Agilent Vaya 拉曼光谱系统用不同的颜色来表示原辅料身份验证的通过(A)或失败(B)结果
具体而言,谱图越相似,越考验仪器真正的分辨能力。而安捷伦 Vaya 以高选择性模型和双得分判定机制,让亚磷酰胺原料鉴别更快、更准、更安全,为寡核苷酸药物生产筑牢了原料质量的第一道防线。
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