离子对反相液相色谱(IP-RPLC)寡核苷酸纯化的多目标优化机制研究

研究人员针对寡核苷酸(ONs)纯化过程中生产效率和收率难以平衡的难题，采用数值模拟方法优化离子对反相液相色谱(IP-RPLC)工艺。通过建立包含梯度修饰Langmuir动力学吸附-解吸等温线的传输-分散柱模型，结合模拟退火与单纯形算法的混合优化策略，揭示了梯度斜率与进样体积对纯化效果的影响规律，并发现吸附动力学限制导致帕累托前沿异常现象。该研究为生物制药领域高价值寡核苷酸的高效纯化提供了理论指导。

　　

在生物医药领域，寡核苷酸(Oligonucleotides, ONs)作为基因治疗和诊断工具的核心材料，其纯化工艺直接决定产品的安全性和成本效益。然而，传统纯化方法面临两大困境：一是离子交换色谱(IEX)虽产能高但分辨率有限，二是离子对反相液相色谱(ion-pair reversed-phase liquid chromatography, IP-RPLC)分辨率优异却效率低下。更棘手的是，在制备色谱中，高纯度与高产率往往如同鱼与熊掌不可兼得——这种矛盾在每毫克造价昂贵的治疗性寡核苷酸生产中尤为突出。

瑞典研究人员Marek Le?ko团队在《Journal of Chromatography A》发表的研究，通过建立智能化的数值优化体系，首次实现了IP-RPLC工艺的精准调控。研究团队采用传输-分散模型(transport–dispersive model)耦合梯度修饰的Langmuir动力学吸附模型，对20聚体寡核苷酸及其6种主要杂质短链的分离过程进行数学建模。通过混合优化算法（模拟退火+单纯形法）的"全局勘探+局部开发"策略，系统解析了进样体积(2-8 μL)和梯度斜率(0.94-7.5% MeCN min^–1
)的优化组合，并创新性地发现吸附动力学迟滞效应会导致帕累托前沿(Pareto front)出现拐点这一反常现象。

关键技术包括：1) 基于正交有限元法(OCFE)的色谱模型求解；2) 采用Levenberg–Marquardt逆推法进行参数估计；3) 混合优化算法组合应用；4) 质谱-紫外联用技术实现组分定量。

【4.1 寡核苷酸表征】
LC-MS分析显示原料中目标产物(FLP)纯度仅81.9%，主要杂质为合成短链(n-1至n-6)。通过将6种杂质归并为单一虚拟组分，大幅降低模型复杂度。

【4.2 模型验证】
建立的动力学模型在1.5-7.5% min^–1
梯度范围内准确预测洗脱曲线(FLP拟合度95%)。关键发现：固定相饱和容量(q_s
)随有机改性剂含量呈指数衰减，该效应通过参数S₃
量化。

【4.3 单目标优化】
最大生产率(4.09×10^-3
g min^-1
cm^-2
)出现在95%纯度+最大进样量(8 μL)条件。但99%纯度时收率骤降至28.1%，揭示高纯度需求与经济效益的根本矛盾。

【4.4 多目标优化】
帕累托分析显示：当收率从37%提升至50%，生产率会断崖式下降60%。优化路径存在明显两阶段特征——先延长梯度时间(2→16 min)提升分离度，后缩减进样量(8→2 μL)提高收率。

【4.5 异常前沿机制】
研究发现全梯度范围(1.5-7.5% min^–1
)参数估计会导致帕累托曲线出现拐点。通过分段建模证实：快速梯度(7.5% min^–1
)与慢速梯度(1.5% min^–1
)实际对应不同的吸附平衡态，混合建模会引入系统误差。

这项研究不仅建立了首个适用于寡核苷酸IP-RPLC纯化的智能优化体系，更揭示了吸附动力学对工艺设计的深层影响。其提出的"分段参数估计"策略为复杂生物分离建模提供了新范式。从产业角度看，研究建议将IEX作为高载量捕获步骤与IP-RPLC联用，这种正交组合可兼顾生产效率和产品纯度——对于每批次成本高达百万美元的治疗性寡核苷酸生产具有重大经济价值。该成果同时指出，未来需要开发更精确的跨梯度吸附模型，以突破当前色谱模拟的技术瓶颈。