Studies for early prediction of physical degradation of therapeutic proteins

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蛋白質医薬品は蛋白質を主成分とする医薬品であり、その特異性の高さと重大な疾患に有効なことから今後ますます利用されることが期待される。一方、蛋白質であることから低分子医薬にはない変性と凝集の問題を抱えている。変性と凝集は、化学組成を変える化学劣化と区別され、物理劣化と呼ばれる。蛋白質医薬品の物理劣化は薬効の低下を招くだけでなく、免疫応答を引き起こす可能性もある。物理劣化しにくい蛋白質分子や条件を限られた時間、資源の中で十分に検討することは容易ではない。本研究では、短期の実験データから、凝集の数理モデルに従って、長期で起こる変性・凝集を予測（＝“早期診断”）する手法を開発することを目標とする。具体的には、(a)蛋白質の変性・凝集のし易さを長期保管試験せずに短時間でアッセイする方法の開発、(b)アッセイ系で観測される変性・凝集のモデリング、を実施する。蛋白質の凝集は、「(i) 変性を伴う凝集」と「(ii) 変性を伴わない凝集」がある。2022年度は「(i) 変性を伴う凝集」の”早期診断”法として、凝集につながる変性構造の解明に取り組んだ。前年度より開発している変性剤濃度変調法における変性剤として酸および化学変性剤（グアニジン塩酸塩）を選択した。抗体医薬品について変性剤濃度および変性剤にさらす時間を変えて、小角X線散乱解析を行った。酸変性構造は天然構造よりも小さくコンパクトな球状になることを見出した。また化学変性剤変性からは抗体の変性構造の別の側面を明らかにした。また、「(ii) 変性を伴わない凝集」について、ミオグロビンをモデルとして、小角X線散乱解析による分子間相互作用と沈殿実験による沈殿耐性パラメータ、理論計算による水和自由エネルギー、凝固エネルギーの関係を調べた。前年度より進めている分子間相互作用と凝集の関係式は、これらの物性パラメータ、実験データと適合することを確認した。