树脂结构对阴离子交换树脂中双组分蛋白吸附行为的预测影响：基于单组分数据的模型研究

《Journal of Chromatography A》：Influence of resin structure on the prediction of two-component protein adsorption behavior in anion exchange resins from single component batch data

本研究针对阴离子交换色谱中多组分蛋白吸附预测难题，以伴清蛋白(CA)和绿色荧光蛋白(GFP)为模型，通过构建孔扩散模型结合竞争性Langmuir等温线，揭示了POROS 50 HQ树脂的双峰孔结构导致GFP结合容量降低的机制。创新性提出可逆-不可逆结合模型，成功预测动态色谱中蛋白竞争吸附行为，为复杂系统吸附预测提供了新方法论。

　　

在生物制药领域，离子交换色谱是最常用的蛋白纯化技术，但其多组分分离过程的预测仍面临巨大挑战。尽管基于物理原理的机理模型为理解和预测复杂分离系统提供了框架，但树脂内部复杂的空间结构使得准确描述多组分吸附行为变得异常困难。特别是对于具有异质结构的树脂，传统的均质模型往往无法准确预测实际色谱过程中的蛋白吸附行为。

本研究以伴清蛋白(Conalbumin, CA)和绿色荧光蛋白(Green Fluorescent Protein, GFP)为模型蛋白，针对两种具有不同结构的阴离子交换树脂Q Sepharose FF和POROS 50 HQ展开了系统研究。Q Sepharose FF具有均匀的孔径分布(约30 nm)，而POROS 50 HQ则呈现双峰孔结构，同时含有大孔(200-500 nm)和微孔(约20 nm)。这种结构差异导致了两者在蛋白吸附行为上的显著不同。

研究人员采用了多种关键技术方法：首先通过单组分吸附等温线和批次吸附动力学实验获取基础参数；接着利用孔扩散模型结合竞争性Langmuir等温线进行预测；针对POROS 50 HQ的特殊行为，进一步开发了竞争性双Langmuir模型和可逆-不可逆结合模型；最后通过共聚焦激光扫描显微镜(CLSM)实验验证蛋白在树脂颗粒内的分布情况。所有实验均在pH 8.5的10 mM Tris缓冲体系中进行。

研究结果方面，4.1章节的单组分数据拟合显示，虽然两种树脂对CA和GFP的最大结合容量相似，但GFP的Langmuir常数明显更大，表明其具有更强的结合能力。Q Sepharose FF由于较小的孔径和较大的比表面积，表现出更高的最大结合容量。动力学拟合发现CA的有效孔扩散系数反而大于分子量较小的GFP，这可能源于CA较弱结合带来的表面扩散贡献。

4.2章节的混合物模型预测揭示了有趣的现象：竞争性Langmuir模型能够较好地预测Q Sepharose FF上的吸附行为，但对POROS 50 HQ的预测出现显著偏差，特别是低估了GFP在 frontal chromatography中的结合容量。实验观察到GFP在 frontal chromatography中的结合量比批次吸附测量值低约一半，这种差异在Q Sepharose FF中并未出现。

4.3章节的替代模型研究表明，对于POROS 50 HQ，竞争性双Langmuir模型虽然能够拟合单组分等温线，但仍无法准确预测混合物吸附行为。而可逆-不可逆结合模型假设树脂中部分位点(约60%)为可逆结合，遵循竞争性Langmuir等温线，剩余位点(约40%)为不可逆结合，成功预测了所有实验数据，平均偏差低于15%。CLSM实验结果进一步支持了这一模型，显示了蛋白在树脂颗粒内的非均匀分布模式。

研究结论表明，树脂结构对蛋白吸附行为的预测具有决定性影响。对于结构均匀的Q Sepharose FF，传统的竞争性Langmuir模型足以描述其吸附行为；而对于具有双峰孔结构的POROS 50 HQ，必须考虑部分结合位点的不可逆吸附特性。这种不可逆吸附源于树脂的微观孔结构特征，在动态色谱过程中，先到达的CA占据了微孔中的不可逆位点，后续的GFP无法将其置换，导致表观结合容量降低。

该研究的重要意义在于揭示了树脂结构复杂性对蛋白吸附行为的影响机制，提出了适用于复杂结构树脂的吸附预测模型，为色谱过程的设计和优化提供了重要理论指导。特别是在生物制药领域，对多组分蛋白分离过程的准确预测将大大提高纯化工艺的开发效率和产品质量。该模型方法论也可能适用于其他具有复杂结构的吸附剂系统，为分离科学领域提供了新的研究思路。

论文发表在《Journal of Chromatography A》，为色谱领域的理论发展和实际应用提供了重要贡献。研究人员通过严谨的实验设计和模型开发，成功解决了复杂系统中多组分吸附预测的难题，展示了理论与实验相结合的强大力量。