Un nuovo modello matematico descrive come soluzioni anticorpali altamente concentrate si separano in diverse fasi, simile a una miscela di olio e acqua. Questa separazione può ridurre la stabilità e la durata di conservazione di alcuni farmaci che utilizzano anticorpi monoclonali, compresi alcuni usati per trattare malattie autoimmuni e cancro. Un team di scienziati di Penn State e MedImmune, LLC (ora AstraZeneca) ha studiato la termodinamica e la cinetica, le relazioni tra temperatura, energia, e le velocità delle reazioni chimiche, del fenomeno utilizzando un metodo innovativo che consente lo studio rapido di più campioni contemporaneamente. Un documento che descrive il loro modello appare il 22 luglio, 2019, nel diario Atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze .

Molti farmaci oggi sono conservati come solidi e disciolti in sacche IV per la consegna ai pazienti, ma l'industria farmaceutica si è spostata verso farmaci che possono essere conservati come liquidi e somministrati tramite un'iniezione. Alcune di queste soluzioni farmacologiche, come quelli usati per trattare le malattie autoimmuni e alcuni tipi di cancro, contengono alte concentrazioni di anticorpi monoclonali, proteine ​​che si attaccano a sostanze estranee nel corpo, come batteri e virus, segnalandoli per la distruzione da parte del sistema immunitario del paziente.

"Soluzioni proteiche altamente concentrate possono separarsi in diverse fasi, come un condimento per insalata vinaigrette che si separa in strati nel tempo, "ha detto Bradley Rogers, studente laureato in chimica alla Penn State e primo autore dell'articolo. "La separazione di fase è uno dei percorsi che rende questi farmaci instabili e inadatti all'uso. Il metodo classico per comprendere questo processo prevede la manipolazione della temperatura di un campione nel tempo. Abbiamo utilizzato una piattaforma di microfluidica a gradiente di temperatura per esaminare rapidamente molte temperature contemporaneamente. "

Una soluzione ricca di anticorpi inizia come un liquido limpido a temperatura ambiente, ma mentre la soluzione si raffredda, iniziano a formarsi goccioline torbide. Col tempo, le goccioline si depositano sul fondo, con il liquido diluito rimasto sopra, facendo apparire chiaro il campione. Il team ha utilizzato un dispositivo innovativo che crea una gamma di temperature attraverso un gradiente di temperatura e ha utilizzato una tecnica chiamata imaging in campo oscuro per misurare la velocità con cui si verifica questo processo. Quindi il team ha calcolato una serie di parametri per comprendere meglio la termodinamica e la cinetica del sistema, comprese le temperature alle quali si verificano le transizioni di fase e la quantità di energia necessaria per passare da una fase all'altra:energie di attivazione.

"Abbiamo osservato che la velocità con cui una soluzione si separa in due fasi ha una strana dipendenza dalla temperatura, " ha detto Rogers. "Questa relazione è molto più complicata per le soluzioni di anticorpi concentrati rispetto ad altri sistemi. Abbiamo passato molto tempo a cercare di dare un senso ai dati, ma alla fine abbiamo sviluppato un modello che spiega cosa stiamo vedendo".

Il modello descrive come le molecole anticorpali si uniscono quando la temperatura diminuisce, formando goccioline che crescono quando altre molecole si uniscono. Questo processo reversibile avviene sempre più rapidamente al diminuire della temperatura, perché la soluzione diventa sempre più satura di molecole di anticorpi liberi. Quindi, mentre la soluzione continua a raffreddarsi, le goccioline si attaccano ad altre goccioline e si depositano sul fondo. A temperature ancora più fredde, la soluzione forma un gel e non può completare la separazione, anche nell'arco di un mese.

"In un unico esperimento, possiamo visualizzare la soluzione limpida omogenea, la soluzione torbida quando iniziano a formarsi le goccioline, il liquido a fase separata, e il gel, "ha detto Paul Cremer, J. Lloyd Huck Chair in Natural Sciences alla Penn State e autore senior del documento. "La ricerca precedente ha descritto questi diversi stati, e il nostro modello descrive la matematica e la cinetica dipendente dalla temperatura dietro ciò che crediamo stia accadendo".

Prossimo, il team di ricerca prevede di indagare se il loro modello può spiegare la separazione di fase in altri sistemi. Hanno anche in programma di testare se i parametri raccolti da questo tipo di esperimento possono prevedere la stabilità e la durata di conservazione delle terapie.

"Se questi parametri possono aiutarci a prevedere la stabilità e la durata di conservazione, potremmo essere in grado di selezionare migliori farmaci candidati, " ha detto Rogers. "Potremmo anche essere in grado di determinare le proprietà della soluzione ideale per un candidato farmaco promettente per mantenerlo stabile".

Oltre a Rogers e Cremer, il team di ricerca include Kelvin Rembert, Matteo Poyton, Halil Okur, Amanda Kale, and Tinglu Yang at Penn State and Jifeng Zhang from AstraZeneca. The work was supported by MedImmune LLC (now AstraZeneca). Additional support was provided by the National Science Foundation.