讲座｜评估单抗中的亚可见颗粒风险：结合QCM-D、机器学习与计算机模拟分析的洞见

报告内容简介

本研究利用耗散型石英晶体微天平（QCM-D）这一界面表征技术，结合计算模拟和实验测得的理化性质，探究不同单克隆抗体在界面应力作用下亚可见颗粒（SVP）形成的显著差异。

我们在硼硅酸盐玻璃和高密度聚乙烯容器中进行了强制降解实验，并通过震荡和搅拌对15种单抗的SVP风险进行了排序。数据表明，抗体在固-液界面的吸附动力学与搅拌诱导的SVP强烈相关，而与震荡诱导的SVP相关性较弱。

此外，我们利用自监督式机器学习对流式成像显微图像中的SVP形貌进行了分析发现，尽管两种容器材料的表面化学性质不同，搅拌条件下产生的SVP形貌却高度相似，而震荡则导致形成独特的颗粒形貌。

综上，本研究展示了QCM-D与计算机模型在评估单抗可开发性及界面介导SVP形成倾向中的实用价值，为降低生物治疗药物开发中的SVP相关风险提供了一种有效策略。

报告人：王一博 博士

美国阿斯利康 剂型设计与开发部门 博士后研究员

王一博博士目前在美国阿斯利康剂型设计与开发部门担任博士后研究员，运用其在化学和数据科学方面的专长，推动生物制药研究的进展。

王一博博士毕业于弗吉尼亚大学，获得化学博士学位（主攻超分辨显微成像）及数据科学硕士学位。

博士期间，他围绕细菌生物膜成像、图像分割与追踪开发创新方案；博士后阶段，则结合机器学习与生物物理表征手段，专注于分析并解决单克隆抗体（mAb）的可开发性及亚可见颗粒（SVP）根本原因分析。

王一博博士在阿斯利康的博士后工作体现了他致力于拓展科学探索边界，并通过跨学科方法推动生物制药创新的决心。

2026年1月8日（星期四）上午10点（北京时间）

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李女士
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邮箱：lauren.li@biolinscientific.com

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