Bachem × IA

Los GLP-1 agonistas para diabetes y obesidad (semaglutide — Ozempic/Wegovy, Novo Nordisk; tirzepatide — Mounjaro/Zepbound, Eli Lilly; liraglutide — Victoza/Saxenda, Novo Nordisk) son péptidos de 30-40 aminoácidos con modificaciones post-síntesis complejas: conjugación GalNAc en semaglutide (para prolongar la vida media por unión a la albúmina), conjugación de ácido graso C18 en liraglutide. Bachem es uno de los principales proveedores de los APIs peptídicos de GLP-1 para fabricantes de biosimilares y para clientes de investigación que desarrollan nuevos GLP-1. La demanda de semaglutide y tirzepatide ha creado una escasez de capacidad de síntesis peptídica GMP sin precedentes en la industria.

Bachem ha anunciado inversiones masivas en capacidad de síntesis peptídica (nueva instalación en Bubendorf, expansión en Vionnaz) impulsadas por la demanda de GLP-1. La gestión de la capacidad de síntesis entre múltiples clientes de GLP-1 (biosimilares de semaglutide, nuevos GLP-1 en desarrollo, liraglutide genérico) y los proyectos no-GLP-1 existentes es el mayor reto operativo de Bachem. La planificación de la capacidad requiere predecir la demanda de cada cliente a 12-24 meses y asignar los sintetizadores disponibles de forma óptima.

CTI para GLP-1: modelo de predicción de demanda de APIs de GLP-1 a 12-24 meses basado en el pipeline regulatorio de los clientes de biosimilares de semaglutide (fases clínicas, fechas proyectadas de NDA/MAA), las noticias de capacidad de competidores de CDMO peptídico y los datos de tendencia del mercado de diabetes/obesidad. Matching automático de proyectos de clientes con slots de sintetizador disponibles (compatibilidad de escala, química del péptido, disponibilidad de los building blocks específicos de semaglutide — Glu18 con modificación GalNAc). Alertas de cuello de botella en la cadena de suministro de aminoácidos modificados específicos de GLP-1 con 6-9 meses de anticipación.

Octreotide (octapéptido cíclico análogo de somatostatina, con puente disulfuro interno Cys2-Cys7) y lanreotide (octapéptido cíclico) son los APIs peptídicos oncológicos más complejos del portfolio de Bachem. La ciclización por puente disulfuro (o por amida head-to-tail en lanreotide) requiere pasos de oxidación controlada post-SPPS con rendimientos de ciclización que varían significativamente según las condiciones del proceso (temperatura, pH, concentración, presencia de oxígeno). La complejidad de la ciclización es la mayor fuente de variabilidad de rendimiento en la síntesis de péptidos oncológicos de Bachem.

La demanda de octreotide API está creciendo con la aprobación de nuevos análogos de somatostatina radio-marcados (lutetium oxodotreotide — Lutathera, Novartis; Pluvicto — lutetium PSMA-617) que requieren el API peptídico como vector de la carga radioactiva. La síntesis de péptidos oncológicos para radio-conjugación tiene requisitos de pureza más estrictos que los APIs estándar: las impurezas diastereoméricas (D-aminoácidos por racemización durante la síntesis) pueden comprometer la selectividad de la unión al receptor de somatostatina (SST2) y reducir la eficacia terapéutica del conjugado radiado.

CTI para péptidos oncológicos: predicción del rendimiento de ciclización del puente disulfuro de octreotide basada en los parámetros del proceso de oxidación (temperatura, concentración del péptido lineal, tiempo de oxidación, potencial redox GSH/GSSG) para identificar las condiciones óptimas que maximizan el rendimiento del péptido ciclado correctamente. Planificación del pipeline de lotes de octreotide y lanreotide en los reactores de ciclización de Bachem para maximizar la utilización y minimizar los cambios de producto entre lotes (cleanout entre productos). Predicción de la pureza RP-HPLC final del octreotide basada en los datos de los pasos intermedios de síntesis.

La expansión de Bachem a la síntesis de oligonucleótidos (ASO — antisense oligonucleotides, siRNA) y conjugados peptide-phosphorodiamidate morpholino oligomers (PPMO) es la apuesta estratégica más relevante para la próxima década. Los PPMO son conjugados de un péptido de penetración celular (CPP) unido covalentemente a un PMO (morpholino oligonucleotide) para mejorar la entrega intracelular: actualmente en Fase I/II para DMD (distrofia muscular de Duchenne, exon skipping) y otras enfermedades raras. Bachem tiene la capacidad única de sintetizar tanto el componente peptídico (CPP) como de colaborar con socios de síntesis oligonucleotídica para el PMO y el paso de conjugación.

La demanda de APIs de oligonucleótidos GMP está creciendo exponencialmente (inclisiran — Leqvio, Novartis; viltolarsen — Viltepso, NS Pharma; casimersen — Amondys 45, Sarepta). La planificación de capacidad en una tecnología nueva (Bachem está en proceso de establecer su plataforma de síntesis oligonucleotídica GMP) requiere herramientas de gestión de portfolio más sofisticadas que las disponibles para la síntesis peptídica madura, por la curva de aprendizaje y la variabilidad inicial de proceso.

CTI para la plataforma emergente de oligonucleótidos: modelo de planificación de capacidad para la rampa de producción de oligonucleótidos en Bachem que integra la curva de aprendizaje del proceso (variabilidad decreciente por lote a medida que el equipo gana experiencia) con la demanda proyectada de los clientes de DMD y oligonucleótidos. Predicción de la calidad de síntesis de ASOs (n-1, n-2 failure sequences — impurezas por truncamiento de la cadena) basada en la secuencia del oligonucleótido (contenido en G, longitud, presencia de runs de purinas) para anticipar los pasos de purificación adicionales necesarios antes del release GMP.

Los análogos de LHRH (leuprolide, buserelin, triptorelin, goserelina) son nonapéptidos de síntesis relativamente corta (9 aminoácidos) pero con alta demanda de volumen (oncología de próstata, endometriosis, FIV) y con requisitos de pureza estrictos (especialmente para las formulaciones de depósito — microspheres PLGA). Leuprolide API es uno de los productos peptídicos de mayor volumen de producción en la historia de Bachem. La planificación del scheduling de producción de nonapéptidos en una flota mixta de sintetizadores (diferentes escalas y configuraciones) es un problema de optimización combinatorio con múltiples restricciones.

Los análogos de LHRH tienen un mercado genérico/biosimilar activo: múltiples fabricantes compiten por los contratos de leuprolide acetate API (el microsphere PLGA para depósito requiere el API peptídico con especificaciones muy estrictas de pureza y tamaño de partícula). Bachem gestiona simultáneamente contratos de leuprolide para múltiples clientes con especificaciones ligeramente diferentes (un cliente puede requerir pureza ≥99.5% por RP-HPLC, otro ≥98%). El scheduling de lotes de leuprolide con especificaciones cruzadas de diferentes clientes en la misma instalación es un reto de planificación complejo.

CTI para LHRH analogs: modelo de optimización de scheduling de producción de nonapéptidos (leuprolide, triptorelin, buserelin) en la flota de sintetizadores de Bachem, minimizando el tiempo de changeover entre productos y maximizando la utilización de sintetizadores. La optimización considera las restricciones de dedicación de sintetizador (un sintetizador usado para triptorelin requiere CIP/SIP completo antes de usarse para leuprolide de otro cliente), las fechas de entrega comprometidas y los niveles de inventario de building blocks. Predicción de la pureza final RP-HPLC de cada lote de leuprolide basada en los datos de los primeros ciclos de coupling de la síntesis SPPS.

Las insulinas análogas (glargina — Lantus, glargin; lispro — Humalog; aspart — NovoLog) pueden producirse por semisíntesis peptídica a partir de insulina humana natural con modificaciones específicas (glargin: extensión en C-terminal de la cadena B con Arg-Arg; lispro: inversión Pro28-Lys29; aspart: sustitución Pro28→Asp). Bachem tiene capacidad de semisíntesis peptídica que se usa para los estudios de comparabilidad de las insulinas biosimilares emergentes y para el aprovisionamiento de material de referencia certificado (CRM) para los ensayos de control analítico de los fabricantes de insulinas.

El mercado de insulinas biosimilares está en expansión (insulina glargina biosimilar — Basaglar/Semglee, Eli Lilly/Viatris; insulina aspart biosimilar — Trurapi, Biocon; etc.). Los materiales de referencia certificados de insulinas análogas para control analítico de los fabricantes de biosimilares son un nicho de alta precisión y alta rentabilidad para Bachem: volúmenes pequeños, márgenes altos, y requisitos de pureza y caracterización bioquímica exhaustivos.

CTI para insulinas: predicción del yield de los pasos de conversión enzimática en la semisíntesis de insulinas análogas (por ejemplo, transpeptidación con transpeptidasa de Bacillus licheniformis para generar insulina aspart desde insulina humana) basada en los parámetros de la reacción enzimática (temperatura, ratio enzima:substrato, pH, concentración del nucleófilo análogo —Asp28—). Scheduling de los lotes de materiales de referencia de insulinas (glargina, lispro, aspart, degludec) para minimizar el tiempo de QC y maximizar la capacidad de entrega en los plazos comprometidos con los clientes de biosimilares. Predicción del perfil cromatográfico de impurezas del material de referencia basada en la semisíntesis para acelerar el proceso de asignación de especificaciones del CRM.

ICH Q3A (impurezas en sustancias activas nuevas), ICH Q3B (impurezas en medicamentos terminados), ICH Q3C (impurezas de disolventes residuales) e ICH Q3D (impurezas de elementos metálicos) son las guías que definen los umbrales de cualificación, identificación y control de impurezas en APIs. Para los APIs peptídicos, la complejidad es mayor que para los APIs de síntesis química convencional: las impurezas peptídicas incluyen péptidos truncados (failure sequences), péptidos de deleción de un aminoácido (des-X peptides), diastereómeros (D-aminoácidos por racemización), péptidos modificados en la síntesis (formilación, acetilación) y dímeros/agregados. La identificación y cualificación de estas impurezas requiere MS/MS, NMR y síntesis de los estándares de impureza relevantes.

El equipo de Regulatory Affairs de Bachem gestiona decenas de dossiers de APIs peptídicos simultáneamente, cada uno con su perfil de impurezas específico y sus umbrales de ICH Q3A. La consulta de precedentes de impurezas cualificadas para péptidos similares (¿cuál es el umbral de cualificación para un des-Ala péptido en un nonapéptido de LHRH análogo? ¿Qué datos de seguridad se han presentado para la D-His6 epimerización en triptorelin?) es intensiva en tiempo y no sistemática. El MASC puede proporcionar respuestas trazables a estas preguntas con referencias a los EPARs y a las publicaciones de impurezas de APIs peptídicos.

MASC para impurezas de APIs peptídicos: RAG sobre el corpus ICH Q3A-Q3D, los EPARs de APIs peptídicos aprobados por EMA (octreotide, leuprolide, semaglutide, triptorelin, etc.), las publicaciones de la Journal of Pharmaceutical Sciences sobre impurezas de síntesis peptídica y el knowledge base interno de Bachem sobre precedentes de cualificación de impurezas. Q&A trazable para el equipo de RA de Bachem sobre los umbrales de cualificación de impurezas específicas por molécula, los datos de seguridad requeridos para impurezas novedosas y la estrategia de especificación de impurezas en la sección 3.2.S.3.2 del CTD. Módulo de generación de la tabla de impurezas del borrador de DMF (Drug Master File) con la justificación ICH Q3A para cada impureza identificada.

ICH Q6A (Specifications: Test Procedures and Acceptance Criteria for New Drug Substances and New Drug Products — Chemical Substances) define cómo establecer y justificar las especificaciones de un API. Para los APIs peptídicos, la batería de ensayos de control incluye: identidad (MS, aminoacid analysis — AAA, HPLC fingerprinting), potencia (bioensayo si aplica o HPLC cuantitativo), pureza (RP-HPLC, IEX-HPLC para variantes de carga), impurezas (HPLC área del pico, impurezas totales y específicas), agua (Karl Fischer), residuos de disolventes (headspace GC), contenido de metales (ICP-MS), endotoxinas (LAL), esterilidad y, para péptidos con ciclización, el control del puente disulfuro (Ellman's reagent, MS).

La justificación de los criterios de aceptación de las especificaciones de APIs peptídicos complejos (como semaglutide con su modificación GalNAc) requiere la consulta de precedentes regulatorios en EPARs de moléculas similares y en los puntos de reflexión de EMA sobre el control analítico de APIs peptídicos. El MASC puede consultar este corpus de conocimiento en segundos y generar justificaciones trazables que refuerzan la robustez del dossier de Bachem ante las agencias regulatorias.

MASC para ICH Q6A: RAG sobre la guía ICH Q6A, los EPARs de semaglutide (Ozempic/Wegovy), tirzepatide (Mounjaro), octreotide, leuprolide y triptorelin (con el detalle de sus secciones de especificaciones en el CTD cuando estén públicamente disponibles), los puntos de reflexión de EMA sobre APIs peptídicos y las publicaciones de la revistas EJPB y IJP sobre control analítico de péptidos. Q&A trazable para el equipo de RA de Bachem sobre la justificación de los límites de pureza HPLC por molécula, los métodos analíticos de referencia aceptados por EMA para cada tipo de peptídico y los puntos de discusión con el asesor regulatorio para la sección 3.2.S.4 del CTD (Control of Drug Substance).

Bachem provee a sus clientes de APIs peptídicos bajo amparo de un Drug Master File (DMF en FDA, ASMF en EMA) o un Certificate of Suitability (CEP de EDQM). El DMF/ASMF es el documento confidencial que describe el proceso de fabricación del API, los controles de proceso y las especificaciones de liberación. La redacción de un DMF/ASMF completo para un nuevo API peptídico (sección S del CTD con el proceso completo de SPPS, los pasos de purificación, las especificaciones y los datos de validación del proceso) es un proyecto de 6-12 meses que requiere la integración de datos de múltiples departamentos (síntesis, análisis, QA, RA) con un volumen documental enorme.

El equipo de RA de Bachem redacta varios DMF/ASMFs por año para nuevos APIs peptídicos y para actualizaciones de APIs existentes (cambios de proceso, nuevos sites de fabricación). La redacción del DMF requiere la consulta constante de precedentes de DMFs anteriores de Bachem para la misma clase de molécula, de las guías regulatorias aplicables y de los datos del laboratorio de PD y de los laboratorios de análisis. El riesgo de inconsistencia entre el DMF y los datos del laboratorio (tablas de especificaciones que no coinciden con los datos de validación, métodos descritos que difieren del método validado) es la causa más frecuente de deficiency letters de FDA y EMA sobre el DMF.

MASC para DMF/ASMF: RAG sobre los DMFs históricos de Bachem (en la parte no confidencial que puede compartirse internamente), las guías FDA/EMA sobre el contenido del DMF para APIs peptídicos, los precedentes de deficiency letters de FDA sobre DMFs de APIs peptídicos (disponibles en el acceso FOIA de FDA) y las guías EDQM para CEPs de péptidos. Q&A trazable para el equipo de RA sobre la estructura óptima del DMF/ASMF por sección y por tipo de péptido (nonapéptido vs péptido >30aa vs péptido con modificaciones post-síntesis). Verificación automática de consistencia entre el borrador del DMF y los datos de validación del proceso y de los métodos analíticos para identificar inconsistencias antes de la presentación a la agencia.

El semaglutide tiene una complejidad estructural intermedia entre un péptido clásico de síntesis química y un biológico: es un péptido de 31 aminoácidos con dos modificaciones post-síntesis (aminoácido no natural Aib8 en posición 8, y conjugación de un ácido graso C18 en Lys26 a través de un linker GalNAc-mini-PEG-glutámico). Esta complejidad genera preguntas regulatorias sobre si el semaglutide debe ser tratado como API de síntesis química (ICH Q11 vía química) o como biológico (ICH Q6B, Q5A-Q5E). El marco regulatorio adoptado por los fabricantes de biosimilares de semaglutide es el del API de síntesis química (procesado por SPPS), lo que simplifica el pathway regulatorio frente al marco de biológicos.

Los clientes de Bachem que desarrollan biosimilares de semaglutide se enfrentan a preguntas regulatorias novedosas: ¿cómo demostrar la comparabilidad con Ozempic (semaglutide originador) en términos de estructura terciaria (el semaglutide no tiene estructura terciaria definida al ser un péptido sin plegamiento proteico, a diferencia de los mAbs)? ¿Cuáles son los ensayos de caracterización biofísica aceptados por FDA/EMA para un péptido modificado de 31aa con el nivel de complejidad del semaglutide? El equipo de RA de Bachem consulta regularmente sobre estas preguntas para asesorar a sus clientes sobre la estrategia de caracterización analítica del biosimilar de semaglutide.

MASC para semaglutide regulatorio: RAG sobre los documentos públicos del registro de Ozempic/Wegovy en FDA (NDA 209637, NDA 213051) y en EMA (EPAR), los estudios de comparabilidad publicados de análogos de semaglutide biosimilar en desarrollo, la guía ICH Q11 (Development and Manufacture of Drug Substances — Chemical and Biotechnological/Biological Entities) aplicada a péptidos complejos y las publicaciones de la AAPS sobre la caracterización analítica de péptidos con modificaciones post-síntesis. Q&A trazable para el equipo de RA de Bachem y para sus clientes de biosimilares de semaglutide sobre la estrategia de comparabilidad analítica (ensayos de caracterización aceptados por FDA/EMA para el semaglutide API: RP-HPLC, MS/MS, CD, MALDI-TOF, SE-HPLC, estudios de degradación forzada). Módulo de identificación de los paquetes analíticos de comparabilidad citados en los EPARs de biosimilares de péptidos similares como precedente.

Los conjugados PPMO (Peptide-PMO: péptido de penetración celular conjugado con phosphorodiamidate morpholino oligomer) son moléculas terapéuticas híbridas con un marco regulatorio en desarrollo activo: no encajan perfectamente ni en el marco de síntesis química (ICH Q11) ni en el de oligonucleótidos (que tienen guías específicas FDA/EMA para ASO) ni en el de biológicos. La FDA ha emitido algunos guidance documents sobre desarrollo de oligonucleótidos sintéticos, pero los PPMO con componente peptídico añaden una capa de complejidad que aún no tiene guidelines específicas. Los fabricantes de los primeros PPMOs en Fase I/II (Sarepta, SQY Therapeutics) han tenido que establecer precedentes regulatorios en sus INDs.

El equipo de RA de Bachem trabaja con clientes de Fase I/II de PPMOs que no tienen experiencia regulatoria en esta clase de molécula y que dependen del expertise de Bachem para navegar las preguntas de FDA/EMA sobre el marco regulatorio aplicable, los ensayos de caracterización estructural del conjugado (MS para masa molecular del PPMO, HPLC para pureza del conjugado, análisis del componente peptídico por aminoacid analysis y del componente PMO por espectrometría de masas) y los requisitos de control de proceso en la fabricación GMP del conjugado.

MASC para PPMO: RAG sobre los guidance documents de FDA para oligonucleótidos sintéticos (FDA Guidance for Industry: Drug Substances for Oligonucleotide Drugs), los INDs publicados de viltolarsen, casimersen (con la parte pública del CTD), las guías ICH para moléculas híbridas y las publicaciones científicas sobre caracterización analítica de PPMOs en el Journal of Pharmaceutical Sciences y Nucleic Acid Therapeutics. Q&A trazable para el equipo de RA de Bachem y para sus clientes PPMO sobre el marco regulatorio aplicable al PPMO específico (clasificación como small molecule, oligonucleotide o conjugate drug, con implicaciones para el IND y el DMF), los ensayos de caracterización analítica aceptados y la estructura de la sección S del CTD para un PPMO. Módulo de gestión de las preguntas de FDA en la reunión Pre-IND para clientes de PPMO que son empresas pequeñas de terapia génica sin RA interna.

En la síntesis en fase sólida (SPPS), las impurezas de truncamiento (failure sequences o deletion peptides) se forman cuando el coupling de un aminoácido en un ciclo específico es incompleto: la fracción de cadena no acoplada que queda con el amino-terminal libre puede reaccionar con el siguiente aminoácido en el siguiente ciclo, generando una impureza que difiere del péptido deseado en la ausencia de uno o más aminoácidos en posiciones internas de la secuencia. Para secuencias largas (>30 aminoácidos), la probabilidad acumulada de al menos un ciclo de coupling incompleto aumenta significativamente, especialmente en las posiciones de la secuencia que presentan impedimento estérico (secuencias con aminoácidos voluminosos consecutivos como Val-Val, o con propensos a agregación del péptido en la resina como secuencias ricas en Leu-Val).

La predicción de qué posiciones de la secuencia tienen mayor riesgo de coupling incompleto se basa actualmente en reglas empíricas derivadas de la experiencia del químico de síntesis (posiciones con aminoácidos Beta-ramificados, posiciones con prolina, secuencias con tendencia a beta-sheet agregante en la resina). Estas reglas no están sistematizadas en un modelo predictivo cuantitativo y no integran los datos de coupling de ciclos anteriores dentro del mismo lote de síntesis para un feedback en tiempo real.

PSI para predicción de impurezas por truncamiento: modelo de predicción de impurezas failure sequence para cada posición de la secuencia en la síntesis SPPS, entrenado sobre el histórico de lotes de síntesis de Bachem con los datos de rendimiento de coupling por ciclo (monitorizados por UV254 del filtrado del coupling o por ensayo Fmoc cuantitativo) y el perfil de impurezas RP-HPLC del crudo de síntesis. El modelo identifica las posiciones de mayor riesgo de truncamiento para una secuencia nueva y recomienda el protocolo de coupling optimal (HATU/DIPEA, ciclo doble, temperatura elevada, adición de aditivos como Oxyma, cambio de disolvente a NMP) para las posiciones críticas. La predicción se actualiza en tiempo real a lo largo de la síntesis usando los datos de los ciclos de coupling ya completados.

La racemización (conversión del L-aminoácido al D-aminoácido durante la síntesis SPPS) es la impureza más difícil de controlar y de eliminar en síntesis peptídica: los diastereómeros D-aminoácido tienen propiedades cromatográficas muy similares al péptido nativo L, dificultando su separación por RP-HPLC purificativo. Los activantes de síntesis (HATU, HBTU, PyAOP, DIC/Oxyma) tienen diferentes propensidades a inducir racemización: HATU es el más rápido pero tiene mayor tendencia a racemización en la activación si la mezcla de activación no se controla temporalmente. Oxyma puro (DIC/Oxyma) es el estándar para SPPS Fmoc de péptidos con histidina (posición especialmente propensa a racemización) por su menor tendencia epimerizante.

La selección del activante de coupling para cada posición de la secuencia se basa en la experiencia del químico: en Bachem, los protocolos de síntesis para cada API tienen el activante especificado por posición, pero la optimización de estos protocolos se realiza experimentalmente (DOE — Design of Experiments) con un coste de tiempo y material significativo para las secuencias nuevas. Un modelo predictivo de racemización por posición y activante reduciría el número de experimentos de DOE necesarios para establecer el protocolo de síntesis óptimo de un nuevo API peptídico.

PSI para optimización de coupling: modelo de predicción de la tasa de racemización por posición de la secuencia y por activante de coupling (HATU, HBTU, DIC/Oxyma, PyAOP) entrenado sobre el histórico de síntesis de Bachem (datos de MS/MS de los crudos de síntesis que permiten cuantificar el diastereómero D por cromatografía quiral o por análisis de aminoácidos post-hidrólisis ácida). El modelo recomienda el activante óptimo para cada posición de una secuencia nueva, minimizando el riesgo de racemización en las posiciones más sensibles (His, Cys, Asp-acoplado, Ser-acoplado) mientras maximiza el rendimiento de coupling global. Reducción objetivo del contenido de diastereómeros D en el crudo de síntesis en un 30-50% respecto al protocolo estándar, con el correspondiente aumento del rendimiento de purificación.

El análisis de pureza de los APIs peptídicos GMP se basa en la integración de cromatogramas RP-HPLC (% de área del pico principal vs impurezas individuales y totales) y en la identificación de las impurezas mayores por LC-MS/MS (masa molecular por ESI-MS + fragmentación por CID para identificar la secuencia de la impureza). El proceso actual de análisis de un cromatograma RP-HPLC de un crudo de síntesis complejo (20-30 picos de impurezas) y la identificación de los picos de impureza en el LC-MS requiere 2-4 horas de trabajo de un analista experto por muestra.

Bachem genera centenares de cromatogramas RP-HPLC y espectros LC-MS por día en sus laboratorios de control analítico QC/QA. El análisis de estos datos es el cuello de botella más claro del proceso de liberación de lotes: los resultados de HPLC están disponibles en 45-90 minutos después de la inyección, pero el análisis, la integración y la interpretación del cromatograma por el analista tarda otras 1-3 horas, durante las cuales el lote no puede ser liberado. La automatización del análisis de cromatogramas HPLC es el paso de mayor retorno inmediato en el proceso de batch release de Bachem.

PSI para análisis de cromatogramas: modelo de visión por computador y análisis de series temporales sobre cromatogramas RP-HPLC de APIs peptídicos para integración automatizada de picos, clasificación de impurezas por tipo (truncated sequence por tiempo de retención relativo, diastereómero D por la firma de separación quiral en columna específica, dímero disulfuro por la firma de desplazamiento de masa +2Da) y generación automática del reporte de pureza con asignación de identidad de impureza y cumplimiento de la especificación ICH Q3A. Integración con el sistema LIMS de Bachem para la generación automática del certificate of analysis (CoA) de liberación del lote, con firma digital del analista de QC como único paso manual remanente.

La liberación acelerada de lotes GMP de APIs peptídicos (analogía al parametric release en biológicos, pero adaptado al contexto de síntesis química peptídica) se basa en el principio QbD (Quality by Design, ICH Q8/Q10/Q11): si todos los parámetros del proceso de síntesis, purificación y formulación del API estuvieron dentro de los rangos validados durante todo el lote, la probabilidad de que el producto cumpla las especificaciones es suficientemente alta como para permitir la liberación sin esperar todos los ensayos analíticos de QC convencionales. La "firma digital del proceso" de un lote de síntesis SPPS integra miles de parámetros (temperatura por ciclo, pH del solvente, rendimiento de Fmoc por posición, UV del filtrado por ciclo, parámetros de la purificación HPLC, conductividad del lavado) en un score de conformidad del proceso.

El tiempo de liberación de un lote de API peptídico GMP en Bachem es de 2-6 semanas post-síntesis, incluyendo todos los ensayos de QC (HPLC de pureza, identidad MS, AAA, Karl Fischer, endotoxinas, esterilidad si aplica). La liberación paramétrica no está aceptada de forma general para APIs peptídicos en la práctica regulatoria actual, pero el QbD y las "firmas digitales de proceso" son la base para una futura estrategia de liberación acelerada bajo el framework ICH Q12 (Lifecycle Management) que permita la justificación regulatoria de tiempos de liberación más cortos sin comprometer la garantía de calidad.

PSI para liberación acelerada: modelo de clasificación de conformidad del proceso de síntesis (conforme/no conforme) basado en la totalidad de los parámetros de proceso registrados durante la síntesis SPPS y la purificación del API. El modelo genera una "firma digital del lote" que integra todos los parámetros de proceso en un score de conformidad con intervalo de confianza al 95%. Esta firma digital permite al equipo de QA identificar los lotes con alta probabilidad de cumplimiento de especificaciones antes de completar todos los ensayos analíticos de QC, priorizando la liberación anticipada de los lotes conformes y la investigación acelerada de los lotes con signos de desviación. Reducción objetivo del tiempo de batch release de 4 semanas a 2 semanas para los lotes con firma digital de proceso conforme.

La síntesis SPPS de semaglutide tiene dos pasos de alta complejidad que no están en la síntesis de péptidos estándar: (1) el coupling del aminoácido no natural Aib (ácido alfa-aminoisobutírico) en posición 8 — Aib8 es un aminoácido tetrasubstitutido (cuaternario en el carbono alfa) con rendimiento de coupling inherentemente bajo que requiere protocolos especiales (ciclos de coupling múltiples, activantes de alta reactividad, temperatura elevada); (2) la conjugación del GalNAc-linker-ácido graso C18 en la cadena lateral de Lys26 del péptido ya sintetizado, que determina la vida media prolongada del semaglutide (unión reversible a la albúmina sérica a través del ácido graso C18 conjugado por el linker). Estos dos pasos concentran el 60-70% de la variabilidad de rendimiento y pureza de la síntesis de semaglutide.

Los protocolos de coupling de Aib8 en el semaglutide son propietarios de cada CDMO peptídico que lo sintetiza. Bachem ha desarrollado sus propios protocolos optimizados basados en la experiencia empírica de múltiples lotes. La optimización adicional de estos protocolos mediante IA sobre los datos históricos de lotes podría mejorar el rendimiento del coupling de Aib8 (con el impacto correspondiente en el rendimiento global de síntesis y en la reducción de los failure sequences por truncamiento en esa posición) y reducir la variabilidad del paso de conjugación del GalNAc-linker.

PSI específico para semaglutide: modelo de optimización del coupling de Aib8 y del paso de conjugación GalNAc en la síntesis de semaglutide, entrenado sobre el histórico de lotes de semaglutide de Bachem con los datos de UV del filtrado en el ciclo de Aib8, el rendimiento de coupling post-ciclo (Kaiser test, Chloranil test) y el rendimiento cromatográfico del crudo de síntesis en posición 8. El modelo recomienda los parámetros óptimos del ciclo de Aib8 (tiempo de activación pre-coupling, temperatura del bloque de síntesis, volumen de disolvente, número de ciclos de coupling repetidos) para cada síntesis nueva basándose en el perfil del resto de la secuencia sintetizada hasta ese punto. Aplicación inmediata en los lotes de semaglutide GMP de producción comercial de Bachem para los clientes de biosimilares.

La síntesis de oligonucleótidos en fase sólida (OPS — Oligonucleotide Synthesis en fase sólida, el equivalente al SPPS peptídico para oligonucleótidos) también genera impurezas de truncamiento análogas a las del SPPS peptídico: las secuencias n-1 (oligonucleótido al que le falta el nucleótido en la posición de menor rendimiento de coupling), n-2 y n-3. Para ASOs de 15-25 nucleótidos, las impurezas n-1 son las más críticas: pueden tener actividad biológica residual o inhibitoria de la molécula parental. La predicción de las posiciones de mayor riesgo de fallo de coupling en oligonucleótidos (posiciones con bases G de difícil coupling, secuencias con tendencia a auto-complementariedad — hairpin — que dificultan el acceso del fosfito al grupo 5'-OH) es el problema análogo al predictor de failure sequences en SPPS peptídica.

Bachem está estableciendo su plataforma de síntesis oligonucleotídica GMP (adquisición de capacidad de síntesis de ASO y siRNA en los últimos años). Los datos históricos de síntesis oligonucleotídica de Bachem son aún limitados comparados con el historial de síntesis SPPS peptídica, pero la curva de aprendizaje es rápida y cada lote de ASO/siRNA genera datos de UV del coupling y de pureza HPLC por IE (ion exchange) que son los equivalentes de los datos de SPPS peptídica para el modelo de PSI.

PSI para oligonucleótidos: modelo de predicción de impurezas n-1 por posición de la secuencia oligonucleotídica, entrenado sobre los datos de síntesis oligonucleotídica acumulados por Bachem (UV del coupling, datos de HPLC del crudo y de las fracciones de purificación por IE-HPLC). El modelo identifica las posiciones de mayor riesgo de n-1 y n-2 para una secuencia de ASO nueva y recomienda las modificaciones al protocolo de coupling (tiempo de reacción adicional, uso de tetrazol activador vs DCI, temperatura del ciclo) para minimizar la formación de estas impurezas. La transferencia de conocimiento del modelo de SPPS peptídica (para failure sequences) al modelo de síntesis oligonucleotídica es el proyecto de IA más eficiente para Bachem: misma arquitectura de modelo, diferente dominio de datos, con ventaja del historial de SPPS para la inicialización del modelo.