Bi-Langmuir isotherm parameter fitting for the chromatographic purification of an oligonucleotide sequence

Oligonucleotides are arising in the biopharmaceutical industry as a highly promising class of biotherapeutics. The primary appeal of these molecules is due to their unique ability to affect cellular processes. Oligonucleotides, in fact, are able to influence protein synthesis at the pre-translational level by regulating gene expression. There are commercialized therapies based on oligonucleotides but their production cost severely limits their large-scale production. Nowadays, the production of oligonucleotides is mainly based on solid phase synthesis, a process that generates a mixture containing the target component but also a considerable amount of impurities structurally similar to the target product. Due to this structural and molecular similarity of the impurities with the product of interest, the separation process is very challenging and heavily affects the cost of production of oligonucleotides. Chromatography is the most popular technique used for the purification of oligonucleotides, but it is often limited in terms of yield-purity tradeoff, especially for the separation of samples containing a large number of product-related impurities. In line with the intention to find the process parameters that optimize the performance of the modelling approach, a mechanistic model was used to simulate the chromatographic process. The goal of the model implementation is to reduce the time, the cost, and the experimental effort in the optimization phase of the separation process parameters, in the specific case, the isotherm parameters that describe, which describe the species adsorption equilibrium between the mobile and stationary phase during the chromatographic separation of oligonucleotides. It is critical, but not trivial, to identify good parameters useful for the predictive model. During this thesis work, the GDE4 genetic algorithm was used that allowed, considering the individual data inherent in the component of the product of interest in different experimental conditions tested, to find the parameters of the Bi-Langmuir isotherm. The identified set was subsequently used to further identify, a set of parameters for all species involved in the separation. As a result of the experiments performed, two parameter sets were identified that were able to predict the behavior of the molecules of interest. In order to reduce the manual operations required for the multicomponent fitting, the second part of this thesis project involved the theoretical and practical development of an algorithm that is able to simulate a fitting also for the multi-component system, such as to take into account the influences of all species on the adsorption behavior of the product and impurities

Gli oligonucleotidi stanno emergendo nell’industria biofarmaceutica come una classe decisamente promettente di bioterapeutici. Il successo principale di queste molecole è dovuto al loro peculiare modo di agire nel processo cellulare. Gli oligonucleotidi, infatti, sono in grado di influenzare la sintesi proteica a livello pre-traslazionale regolando l’espressione genica. Esistono, in commercio, delle terapie basate sugli oligonucleotidi, tuttavia il loro costo di produzione ne limita fortemente la produzione su larga scala. Infatti, ai giorni d’oggi, la produzione di oligocnucleotidi è prevalentemente basata sulla sintesi in fase solida, ovvero un processo che genera una miscela contenente la componente target ma anche una quantità non irrilevante di impurezze strutturalmente simili al prodotto target. A causa di questa somiglianza strutturale e molecolare delle impurezze con il prodotto d’interesse, il processo di separazione risulta molto complicato e incide fortemente nel costo di produzione degli oligonucleotidi. La cromatografia è la tecnica più popolare utilizzata per la purificazione di oligonucleotidi, ma è spesso limitata in termini di trade-off resa-purezza, in particolar modo per la separazione di campioni contenenti un gran numero di impurità legate al prodotto. In linea con l’intenzione di trovare i parametri di processo che consentono di ottimizzare la performance del modelling approach, è stato utilizzato un modello meccanistico per simulare il processo cromatografico, nel caso specifico di oligonucleotidi. L’obiettivo dell’implementazione del modello è quello di ridurre il tempo, i costi e gli sforzi sperimentali nella fase di ottimizzazione dei parametri di processo, nel caso specifico, i parametri dell’isoterma, che descrivono l’equilibrio di adsorbimento delle specie tra fase mobile e fase stazionaria durante il processo cromatografico di purificazione degli oligonucleotidi. A tal fine, è fondamentale individuare dei buoni parametri utili al modello predittivo. Durante questo lavoro di tesi, è stato utilizzato l’algoritmo genetico GDE4 che ha permesso, presi in considerazioni i singoli dati ineriti la componente del prodotto di interesse in diverse condizioni sperimentali testate, di trovare i parametri dell’isoterma Bi-Langmuir. Il set individuato è stato successivamente utilizzato per identificare un set di parametri dell’isoterma per tutte le specie coinvolte nella separazione. Sono stati dunque individuati due set di parametri dell’isoterma, ciascuno trovato con una differente strategia e diversi approcci al fitting dei dati sperimentali, in grado di predire il comportamento delle molecole d’interesse. Al fine di ridurre le operazioni manuali previste per il fitting-multicomponente, la seconda parte del progetto di tesi ha riguardato lo sviluppo teorico e pratico di un algoritmo che sia in grado di simulare un fitting anche per il sistema multi-componente, tale da prendere in considerazione le influenze di tutte le specie sul comportamento di adsorbimento del prodotto e delle impurezze.