ADC药物作为一类新兴的生物治疗药，其结构更为复杂，质量表征挑战也随之升级。在ADC的定量和定性表征中，质谱凭借其独特的能力发挥着不可或缺的作用，可以从完整分子水平、亚基水平、肽段水平和小分子分析等方面对ADC进行多维度的表征（如图1所示）。
ADC质谱表征策略
丰富的项目经验
夏尔巴生物在ADC项目开发方面积累了丰富的经验，涵盖半胱氨酸随机偶联、糖基化定点偶联、半胱氨酸定点偶联、双抗ADC以及双载荷ADC等多种类型。目前，已有5个项目进入临床阶段、多个项目处于临床前阶段。
高效的ADC质谱表征流程
ADC常用的偶联方式一般分为随机偶联和定点偶联，随机偶联包括赖氨酸随机偶联和半胱氨酸随机偶联；定点偶联方式较多，包括引入反应性半胱氨酸定点偶联、引入非天然氨基酸定点偶联、糖基化偶联、抗体间二硫键桥接偶联、其他酶促反应偶联等。半胱氨酸随机偶联过程如图2所示，由于半胱氨酸随机偶联ADC的轻链和重链以及重链和重链之间的二硫键被破坏，RP-LC/MS方法流动相中的有机溶剂会破坏非共价连接的立体空间结构，无法在完整分子水平分析DAR值和载荷分布情况。
而非变性质谱法（Native MS）由于其自身的特性，尤其是体积排阻色谱（Size exclusion chromatography, SEC）和质谱联用，很好的弥补了这种缺陷。SEC-MS法通常选择与质谱兼容的乙酸铵作为流动相体系，液相分离过程中无有机相参与，对柱温要求较低，分子的非共价结构得以保留，从而可以在完整分子水平进行DAR值分析。
疏水作用色谱（HIC）通常以含盐的水溶液作为流动相，检测过程中不会引入有机相，也适用于在完整分子水平进行DAR值分析，通常被作为半胱氨酸偶联ADC的DAR值检测放行方法。但是HIC法本身不具备DAR值组分鉴定的能力，所以在HIC方法开发过程中，需要收集不同的组分，借助Native MS鉴定每个峰的组成。HIC法DAR值检测典型图谱见图3A，相应的Native-MS鉴定结果如图3B所示。
双载荷ADC（dual-payload）是在抗体上偶联两种不同的载荷，其自身异质性较强，常规分析方法很难实现两种载荷的DAR值检测，质谱可以根据带有不同载荷分子的分子量差异进行总DAR值以及两种不同载荷DAR值（DAR-A和DAR-B）的表征研究（图5）。
质谱分析DAR相较于常规分析方法的另一个优势在于可以在完整分子和亚基水平分别评估，如图6所示，对完整分子进行DTT还原后，可以检出轻链和重链上分别偶联的linker-payload数量，加权计算得出平均DAR值，与完整分子量检测结果交叉验证，可以得到更准确的ADC结构信息。
ADC偶联位点的质谱表征研究
肽图分析（LC-MS/MS法）是表征大分子药物的强大工具，将ADC样品酶解后，利用LC-MS/MS分析，从而确证氨基酸序列、翻译后修饰、二硫键连接形式，通过一级和二级质谱信号对肽段序列和linker-payload特征碎片进行确认即可获得偶联位点信息。
对于含有多个偶联位点的肽段，偶联位点的鉴定会更复杂，如图8所示，铰链区酶切肽段含有两个半胱氨酸偶联位点（~CPPC~），肽段有可能偶联一个或者两个linker-payload，这时就需要通过一级质谱判断肽段偶联的linker-payload数量，结合二级质谱信息判断偶联发生位点。
图8. 偶联一个和两个linker-payload肽段质谱鉴定结果[7]
综上所述，夏尔巴生物的质谱分析平台具备生物大分子的全面表征分析能力，可以实现抗体、融合蛋白以及随机/定点不同偶联方式的不同分子形式ADC药物的全面表征研究和分析方法开发，可以根据需求为客户提供Top-down、Middle-down、Bottom up等基于质谱的、全面的生物大分子结构表征研究和质量控制策略，助力客户产品提质增效。
参考文献
1) Zhu X, Huo S, Xue C, et al. Current LC-MS-based strategies for characterization and quantification of antibody-drug conjugates[J]. Journal of pharmaceutical analysis, 2020, 10(3): 209-220.
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2026-03-09
35页
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