纯度 98%,为什么还不能说明一个大分子药物“质量好”?

从一个漂亮的 SEC 主峰，谈大分子药物的 CQA 证据链

💡 导读在大分子药物研发中，纯度是最常被关注的指标之一，也是最容易被误读的指标之一。一个漂亮的 SEC 主峰、一个干净的 CE-SDS 图谱，当然重要；但对于抗体、融合蛋白、双抗、ADC、多肽和其他重组蛋白来说，质量判断不能停留在“纯不纯”。

真正需要回答的是： 这个分子身份是否明确、结构是否正确、异质性是否可控、功能是否保持、工艺变化后是否可比。

在项目会上，最容易让人放心的数据，往往是一个漂亮的纯度结果：

▶ SEC-HPLC 主峰很高。▶ CE-SDS 条带很干净。▶ SDS-PAGE 没有明显杂带。▶ 蛋白浓度 完全符合预期。

这些结果当然值得高兴。但如果因此就判断“样品质量很好”，对大分子药物来说，结论可能下得太早。

因为纯度只能回答一部分问题：样品中目标组分占比如何？是否存在明显片段、杂质或聚集体？

它不能自动回答另一些更关键的问题：

• • ▪ 身份确认 —— 这个分子是不是目标分子？一级结构是否正确？N 端、C 端是否完整？
• • ▪ 修饰谱变 —— 糖型分布是否发生变化？是否存在氧化、脱酰胺、截短或异常修饰？
• • ▪ 空间与功能 —— 高级结构是否保持？抗原结合、Fc 受体结合、FcRn 结合是否受到影响？
• • ▪ 可比性 —— 工艺变更前后是否真正可比？

对于大分子药物来说，质量不是一个单一数字，而是一套可以相互印证的证据。 这也是为什么，大分子药物表征正在从“检测几个项目”，转向“围绕关键质量属性建立 CQA 证据链”。

一、纯度高，为什么还可能有质量风险？

小分子药物的结构通常更明确，分子量较小，质量控制在很大程度上可以围绕明确的化学结构和杂质谱展开。而大分子药物完全不同。

以单克隆抗体为例，它不是一个简单的化学实体，而是由氨基酸序列、高级结构、二硫键、糖基化、翻译后修饰、聚集状态和生物学功能共同构成的复杂体系。同一个抗体分子，在不同表达体系、培养条件、纯化工艺、缓冲体系、冻融条件和储存条件下，都可能出现质量属性变化。

有些变化会体现在纯度上，比如片段增加、聚集体升高。但有些变化，常规纯度结果未必能直接捕捉。例如：

• • ▫ 糖型分布变化：可能直接影响 Fc 受体结合和效应功能；
• • ▫ 末端异质性：N 端焦谷氨酸化、C 端赖氨酸剪切，可能影响分子异质性判断；
• • ▫ 化学修饰：氧化、脱酰胺、异构化，可能隐蔽地影响稳定性或活性；
• • ▫ 高级结构微调：可能不改变分子量，却悄悄影响了结合能力或聚集倾向；
• • ▫ 工艺相关残留：HCP、HCD、元素杂质等，不一定影响主峰纯度，却直接关系到安全性和工艺控制。

📢 核心观点纯度是必要信息，但不是完整结论。如果把大分子药物质量比作一张“身份证”，纯度只是其中一个字段。真正的质量判断，需要同时确认身份、结构、修饰、杂质、稳定性、功能和工艺残留。

二、监管关心的不是“测了什么”，而是“能否证明可控”

从监管逻辑看，大分子药物质量研究的核心，不是简单罗列检测项目，而是这些检测能否支撑产品质量、安全性和有效性的判断。

ICH Q6B 对生物技术/生物制品质量标准提出了基本框架：质量标准是整体控制策略的一部分，开发阶段的充分表征、经验证的生产工艺、原辅料控制、过程控制和稳定性研究等，共同支撑产品质量一致性。Q6B 还明确提出，生物制品表征通常需要覆盖理化性质、生物活性、免疫化学性质、纯度、杂质和含量等方面。[^1]

这意味着，纯度分析只是质量研究中的一环。到了工艺变更、放大生产或生物类似药开发阶段，问题会更进一步：变更后的样品是否仍然可比？与参照药是否足够相似？

ICH Q5E 提出，可比性研究的目标是确认生产工艺变更不会对药品质量、安全性和有效性造成不利影响；可比性并不要求变更前后所有质量属性完全相同，而是要证明二者高度相似，并且差异不会产生不利影响。[^2]

换句话说，监管真正关心的不是“有没有测纯度”，而是：

1. 1. 关键质量属性（CQA） 是否被充分识别？
2. 2. 所选用的分析方法 是否适合预期目的？
3. 3. 检测出来的数据 能否合理解释质量差异？
4. 4. 这些差异是否可能影响药物的安全性和有效性？

这就是大分子表征需要“证据链”的原因。

三、一个 SEC 主峰，能说明什么？不能说明什么？

SEC-HPLC 是大分子药物表征中的常用方法，主要用于观察单体、聚集体、片段和大小相关异质性。

但一个漂亮的 SEC 主峰，最多只能说明：在该方法条件下，样品主要以某一大小形态洗脱出来。

它不能自动说明：序列完全正确、糖型分布合理、N/C 端没有异常、二硫键没有错配、高级结构没有变化、功能结合没有下降，也不能说明没有工艺相关残留风险。同样，CE-SDS、SDS-PAGE、RP-HPLC、HIC-HPLC 也都有各自的能力边界。

每一种方法都像一盏灯，只照亮分子的一个侧面。真正可靠的质量判断，需要多盏灯从不同角度同时照射。这就是“正交分析”的基本思路。

四、CQA：把检测项目变成质量问题

CQA（关键质量属性）指的是那些可能影响药物安全性、有效性、稳定性和质量一致性的产品属性。它不是简单的“检测项目清单”，更准确地说，CQA 是一组需要被证明、被解释、被控制的质量问题。

对于抗体、重组蛋白、融合蛋白、双抗、ADC 等大分子药物，常见 CQA 可以归纳为六个核心问题：

• • 【1. 它是谁？】 对应身份确认与一级结构。包括完整分子量、还原后分子量、肽图、肽段覆盖率、N 端、C 端、二硫键、序列变体等。
• • 【2. 它有多纯？杂质是什么？】 对应纯度与杂质谱。包括纯度、片段、聚集体、降解产物、错配链、副产物、产品相关杂质和工艺相关杂质。
• • 【3. 它被怎样修饰？】 对应翻译后修饰（PTM）。包括 N 糖谱、糖基化位点、唾液酸、氧化、脱酰胺、异构化、截短和其他修饰。
• • 【4. 它的空间结构是否保持？】 对应高级结构（HOS）。包括二级结构、三级结构、构象稳定性、热稳定性、冻融稳定性和应力条件下结构变化。
• • 【5. 它是否仍然发挥功能？】 对应生物学活性与亲和力。包括抗原结合、FcγR 结合、FcRn 结合、C1q 结合，以及与作用机制相关的生物学活性。
• • 【6. 它是否受到工艺残留影响？】 对应工艺相关杂质。包括 HCP、HCD、残留 DNA、元素杂质、培养基或纯化工艺相关残留。

一个成熟的大分子质量研究，不是把这些项目机械做一遍，而是围绕项目阶段和风险点回答：哪些属性真正可能影响这个分子的质量、安全性和有效性？应该用哪些方法证明它们可控？

五、正交分析不是“全都测”，而是“围绕问题选方法”

系统表征并不等于所有项目都要做一遍。真正专业的表征方案，应该从项目所处的实际阶段和面临的问题出发。

• • 📌 早期候选分子筛选：重点通常是确认身份、纯度、聚集倾向和可开发性。可优先考虑完整分子量、SDS-PAGE、CE-SDS、SEC-HPLC、SEC-MALS、肽图、CD、内源荧光等方法。
• • 📌 IND 前质量研究：重点会扩展到一级结构确认、纯度杂质谱、糖基化、翻译后修饰、高级结构、功能亲和力和工艺残留。此时需要更系统地组合高分辨质谱、肽图、N/C 端测序、N 糖谱、SEC/CE-SDS/RP/HIC、CD、亲和力分析、HCP/HCD 等方法。
• • 📌 工艺变更或放大生产后的可比性研究：重点不是“每个指标都完全一样”，而是判断变更前后质量属性的差异是否可接受，是否可能影响安全性和有效性。此时需要在同一批样品之间建立横向对比，包括纯度、聚集体、糖型、修饰、高级结构、功能和稳定性等维度。
• • 📌 ADC、双抗等复杂分子：表征策略还要进一步升级。ADC 需要关注 DAR 分布、偶联位点、游离 payload、linker 稳定性、HIC 疏水异质性和聚集风险；双抗 需要关注链错配、半抗体、副产物、双靶点结合能力和功能一致性。

因此，表征方案不是越多越好，而是越精准越好。一个好的分析方案，应该做到三点：知道项目处于什么阶段；知道最可能出现的质量风险在哪里；知道用哪些正交方法可以把风险讲清楚。

六、分析方法也要“适合目的”

还有一个容易被忽视的问题：不是有仪器、有方法，就一定能得到可用于决策的数据。同一个方法，在研发探索、方法开发、批放行、稳定性研究和注册申报中的要求并不一样。

ICH Q2(R2) 强调，分析方法验证的目标是证明方法适合其预期用途，适用范围覆盖含量、效价、纯度、杂质、鉴别以及其他定量或定性测量。[^3]ICH Q14 则进一步强调，分析方法开发应采用科学和风险基础的方法。方法开发的目标，是获得一个适合预期用途的分析方法，并以所需的专属性/选择性、准确度、精密度和报告范围测量目标属性。[^4]

这对大分子表征尤其重要。同样是“测纯度”：

• • ▪️ 早期筛选阶段：可以更关注趋势判断和风险识别；
• • ▪️ 工艺变更可比性研究：需要方法能够精准捕捉和区分潜在微小差异；
• • ▪️ 批放行或注册申报场景：则要严格评估方法的专属性、准确度、精密度、范围和耐用性。

分析方法不是孤立的实验步骤，而是整体 CMC 控制策略 的核心组成部分。

七、从检测报告到质量判断

过去，很多团队会按单个项目下单：测一个 SEC，跑一个 CE-SDS，做一个肽图，看一下糖型，测一下亲和力。这些检测都很重要。但真正进入药物研发和 CMC 阶段后，更重要的是：这些结果能否组合成一个清晰的质量判断。

例如：

• • ❓ 样品纯度下降，是片段增加，还是聚集体增加？
• • ❓ SEC 出现肩峰，是真实二聚体，还是构象变化导致的洗脱差异？
• • ❓ 糖型变化是否影响了 FcγR 或 C1q 的结合？
• • ❓ 工艺变更后主峰相似，但电荷异质性和修饰谱是否发生了漂移？
• • ❓ 冻融后活性下降，是高级结构变化，还是隐藏的聚集体增加？
• • ❓ ADC 的 HIC 峰型变化，是 DAR 分布改变，还是游离药物或偶联异质性变化？

这些问题，单个检测项目往往回答不了，需要的是围绕 CQA 的组合分析和结果跨维度解释。

FDA 针对治疗性蛋白生物类似药的比较分析指导原则，也将比较分析研究作为支持生物类似性的重要基础，并覆盖 351(k) 申请中 CMC 相关科学和技术信息。[^5] 这说明，对于复杂蛋白类药物，分析表征不是研发流程中的“辅助项”，而是质量评价和后续开发判断的基石。

💡 结语：大分子药物质量，不能只看一个峰

一个漂亮的 SEC 主峰，值得高兴。但它不是大分子质量研究的终点。

对于抗体、融合蛋白、多肽、ADC、双抗和生物类似药而言，真正可靠的质量判断，需要从结构到功能、从纯度到杂质、从糖基化到高级结构、从聚集体到工艺残留，建立一套可以相互印证的 CQA 证据链。

大分子药物表征的核心问题，不是“测了哪些项目”，而是：这些数据能不能证明：这个分子身份明确、结构正确、异质性可控、功能保持、工艺一致，并且足以支撑下一阶段研发或申报判断。

📥 下篇预告

一个抗体药物的“身份证”：分子量、N 端、C 端和肽图到底在确认什么？

🛠️ 专业大分子药物质量属性表征服务

如果您正在进行抗体、重组蛋白、多肽、融合蛋白、ADC 或双抗项目的质量研究，我们可以根据您的项目阶段量身定制高质、合规的表征组合方案：

• • ◽ 早期候选分子筛选与可开发性评估
• • ◽ IND 前系统性质量表征研究（大表征）
• • ◽ 生产工艺变更/放大生产后的理化与生物学功能可比性分析
• • ◽ 生物类似药（Biosimilar）的一致性与相似性初筛
• • ◽ 复杂聚集体解析与稳定性风险排查
• • ◽ 深度糖基化谱图与微量翻译后修饰（PTM）定性定量分析
• • ◽ 抗体功能亲和力评价（Biacore/Octet 平台）
• • ◽ HCP、HCD 与元素杂质等工艺相关残留检测

我们围绕一级结构、纯度杂质、分子量、糖基化、高级结构、聚集体、功能亲和力和工艺残留八大维度，提供多维度大分子药物质量属性表征服务，帮助您从“获取检测结果”跨越到“做出科学质量判断”。

📄 参考文献

[1]: ICH Q6B, Specifications: Test Procedures and Acceptance Criteria for Biotechnological/Biological Products, 1999. https://database.ich.org/sites/default/files/Q6B_Guideline.pdf

[2]: ICH Q5E, Comparability of Biotechnological/Biological Products Subject to Changes in Their Manufacturing Process, 2004/2005. https://database.ich.org/sites/default/files/Q5E_Guideline.pdf

[3]: ICH Q2(R2), Validation of Analytical Procedures, 2023. https://database.ich.org/sites/default/files/ICH_Q2%28R2%29_Guideline_2023_1130.pdf

[4]: ICH Q14, Analytical Procedure Development, 2023. https://database.ich.org/sites/default/files/ICH_Q14_Guideline_2023_1116.pdf

[5]: FDA, Development of Therapeutic Protein Biosimilars: Comparative Analytical Assessment and Other Quality-Related Considerations — Guidance for Industry, September 2025. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/development-therapeutic-protein-biosimilars-comparative-analytical-assessment-and-other-quality

爱谱蒂康深耕生物医药研发与检测领域多年，现推出全模态生物制品分析技术服务体系，以四大核心突破直击药物研发痛点：

1、多肽与代谢药物全谱覆盖——针对索马鲁肽、利拉鲁肽、艾塞那肽等热门GLP-1受体激动剂，以及特立帕肽、奥曲肽等复杂合成多肽，建立高灵敏度杂质与结构确认平台。从短肽到长效融合蛋白，从洛塞那肽到贝那鲁肽，精准解析多肽药物的序列完整性与修饰特征，助力代谢类药物研发领跑；

2、抗体药物深度表征——突破传统单一抗体检测局限，检测能力覆盖单抗、双抗、纳米抗体等多种形式。无论是阿达木单抗、贝伐珠单抗等经典品种，还是纳武单抗、依洛尤单抗等创新靶点药物，均可实现从一级结构到高级结构、从亲和力到生物学活性的全维解析，精准捕捉免疫治疗药物的关键质量属性；

3、生物制品广域矩阵——构建了跨越疫苗与重组蛋白的泛模态检测体系。在疫苗领域，支持mRNA新冠疫苗、HPV疫苗、带状疱疹疫苗及RSV疫苗的复杂组分分析；在重组蛋白领域，涵盖促红素、长效G-CSF、重组VIII因子及重组CRISPR-Cas9等高难度品种，实现对多种表达系统产物的深度质量控制；

作为生物医药技术服务引领者，爱谱蒂康不仅提供单一模态的药物检测，更擅长多模态、跨领域的综合解决方案。凭借领先的仪器平台、专业的技术团队及丰富的项目实战经验，我们已积累了大量服务案例。

选择爱谱蒂康，即选择从技术跟随到创新引领的跨越——我们以全品类药物检测技术为基石，以高标准质量体系为支撑，为您开启药物研发的新篇章，让每一个分子都成为通向成功的关键钥匙。

*实际检测指标与药物分子特性、修饰复杂程度有关，以实际评估为准

*实际分析周期与项目规模及方法开发难度有关，以实际评估为准

*实际服务范围涵盖药学研究、质量控制及稳定性研究等全生命周期，以实际评估为准