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2025-07-11 11:00:00
発見における自動化は、サンプルの準備の変動、手動人件費、データ収集速度など、セクターの最も持続的なボトルネックのいくつかに対処するのに役立ちます。
創薬と開発2024シンポジウムの最近の進歩において、 テクノロジーネットワーク Agilent Technologiesの2人の専門家（ワークフローとアプリケーションのマネージャーであるStephen Murphyと、Assaymap BravotmとRapidFireTMシステムが初期段階の薬物研究の変革にどのように役立つかについて議論したRapidFireのプロダクトマネージャー）Kevin McCannをホストしました。
自動化されたサンプル準備で課題を克服します
サンプルの準備は、長い間、創薬パイプラインのエラーと非効率性の重要な原因でした。
「最も一般的な障壁の1つは、データ品質の問題です」とマーフィーは言いました。
「サンプルの準備は、変動性を導入し、手動エラーを伴う可能性があり、労働の面でコストがかかることが多いため、特に困難です。」
Murphyは、AgilentのアッセイマップBravoプラットフォームを導入しました。このプラットフォームは、クロマトグラフィーベースのカートリッジと組み合わせた高精度の液体処理システムを使用して、自動サンプル準備を提供します。
「詰め込まれた柱に接続された高精度シリンジポンプがあるため、エアギャップはありません」と彼は説明しました。 「1つまたは96のサンプルを実行しているかどうかにかかわらず、非常に再現性のある結果が得られるクロマトグラフィーの動作が得られます。」
柔軟で使いやすいように設計されたAssaymap Bravoプラットフォームは、異なる表面化学を備えたカートリッジを提供することにより、幅広いワークフローをサポートしています。ユーザーフレンドリーなソフトウェアには、事前に構成されたアプリケーションが含まれており、マーフィーによると、トレーニングを迅速かつアクセスしやすくします。「顧客の1人は、わずか1時間でシステムでインターンを稼働させて実行できると言いました。」
マーフィーはまた、Assaymap Bravoが、早期発見から開発までの薬物候補者に同行するように構築されていることを強調しました。
「複数の段階で同じプラットフォームを使用できます。コンプライアンス要件が入ったときに、プロトコルを変更することなく、監査証跡や電子署名などの機能をオンにするだけです」と彼は言いました。
さらに、統合レポート機能は、ドキュメントとトラブルシューティングを簡素化します。
発見における自動化：RapidFireによるデータ収集の加速
自動化されたサンプル準備は、創薬の再現性を確保するのに役立ちますが、ラボの質量分析ワークフローの加速も同様に重要です。 McCannは、RapidFireシステムが、従来の液体クロマトグラフィマス分光法（LC-MS）のワークフローよりもはるかに速くデータを発見できるようにする方法を強調しました。
「RapidFireは、より多くのデータを収集し、より多くのサンプルをより少ない時間で処理するという問題に対処するために本当に作られています」とMcCann氏は言います。 「従来のLC-MSを使用すると、サンプルごとに数分間話します。RapidFireを使用すると、注射あたり8〜15秒になり、場合によっては2秒も低くなります。」
RapidFireは、クロマトグラフィー分離の代わりにオンライン固体抽出を使用することにより、この速度を達成し、データの品質を損なうことなくハイスループット分析を可能にします。
「カートリッジは数百から数千の注射のために再利用可能であり、それらは幅広い化学物質で来ます」とマッキャンは説明しました。 「LC-MSに精通している場合、RapidFireへの移行は簡単です。」
RapidFireの追加の利点は、ラベルフリーの分析機能であり、ハイスループットスクリーニング（HTS）や吸収、分布、代謝、排泄（ADME）研究などの用途に最適です。 「蛍光タグやその他のラベルを必要とせずに、ネイティブ基質でMS分析を行うことができます」とMcCann氏は述べています。
システムの信頼性に対する信頼を強化するために、McCannはRapidfireと従来のLC-MSメソッドを比較した複数の相関研究を提示しました。
「スループットを増やすことはデータの品質を損なうものではないと確信することができます」と彼は言いました。トリプル四重極または飛行時間の質量分析計に接続されているかどうかにかかわらず、RapidFireは一貫して再現可能な高品質の結果を提供しました。
創薬における自動化：プロセス全体をサポートします
マーフィーとマッキャンの両方は、プラットフォームは孤立したタスクのためだけでなく、創薬の連続体全体をサポートするために設計されていることを強調しました。
Murphyは、Assaymap Bravoの適応性により、プロテオミクスやバイオマーカーの発見から生物学的開発における重要な品質属性（CQA）モニタリングまで、複数のサンプル調製ワークフローに最適であると指摘しました。 「早期にアッセイを開発し、電子的に転送し、コンプライアンス機能をオンにして同じプラットフォームを使用できます。これは、ワークフローの継続性への真の投資です」と彼は言いました。
同様に、McCannはAgilentの質量分析計のフルライン全体にわたるRapidFireの互換性を強調し、さまざまな実験的ニーズとラボのセットアップに柔軟なソリューションとなっています。 「あなたがスペースに制約されているなら、UltivoのトリプルクワッドはRapidfireのフットプリントのすぐ内側に収まります」と彼は指摘し、研究所がパフォーマンスと空間の両方を最適化する方法を強調しました。
実際のケーススタディでは、RapidFireは完全な研究のタイムラインを劇的に削減するのに役立ちました。 「1つのワークフローでは、LCからRapidFireに移動してデータ収集時間の24時間から2時間まで減少しました」とMcCannは共有しました。 「飛行時間と組み合わせると、完全な研究タイムラインは38.5時間からわずか10時間に低下しました。」
今後の見方：より良い科学をより速くすることを可能にします
Assaymap BravoやRapidfireなどのソリューションの統合は、より速いまたは簡単な実験室での運用以上のものを表しています。これは、創薬の自動化へのより広範なシフトを示し、科学者がイノベーションに集中できるようになります。
「自動化は科学者の交代に関するものではありません」とマーフィーは振り返りました。 「それは、退屈でエラーが発生しやすいマニュアルの手順を削除することにより、より価値のある仕事をするために彼らを解放することです。」
マッキャンは同様の感情を繰り返しました。「一日の終わりに、有望な候補者をより速く前進させ、より早くより良い決定を下し、最終的に臨床試験での成功の確率を改善することです。」
創薬のペースが加速し続けるにつれて、複雑さを単純化し、変動性を最小限に抑え、高品質のデータをより速く提供する技術が、今日の研究を明日の治療に変えるための鍵となります。
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