Non-GLP 生物分析

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Non-GLP 生物分析

平台介绍

在新药开发的过程中,要达到药物使用的安全、合理和有效,需进行药物作用机理的研究和药效评估,包括药物的药代动力学、药效学和毒理学等研究。这就需要一种有效手段进行检测,来建立药物及其代谢物的分析方法,监测生物标志物的变化,清晰的阐明药物的变化过程和程度,以及机体在药物影响下的变化。生物分析正是这样一种有效的检测手段,能准确测定生物基质(全血、血清、血浆、尿、细胞和各种组织等)中的药物、代谢物和生物标志物等的浓度,提供用于支持药物的安全性和有效性的数据,帮助研究者准确地评估药理学,药代动力学、毒代动力学和生物等效性等实验结果,并做出关键性的决定。因此,生物分析已成为新药研究中不可缺少的重要组成部分。

药明康德药性评价部
Non-GLP 生物分析平台

自 2006 年创建以来,我们专注于临床前生物分析服务,已与全球各大制药企业建立了长期互信的合作模式。我们以经验丰富的专业分析团队、先进的分析仪器设备、全流程信息化管理和可靠的质量管理体系持续赋能客户,高效、高质量地完成涵盖药物筛选到药品临床试验申报各阶段中药物发现、体内外药代动力学、药效学以及毒理学的生物分析服务。为了满足客户在大小分子药物、生物标志物、免疫原性和基于细胞的生物分析的个性化需求,我们可以提供优质定制化服务。

体外样品分析

支持 ADME 体外实验,拥有 ADDA (Apricot Designs Dual Arm) 等各类高通量自动进样器,分析速度最快可达 12 秒 / 样品。

体内样品分析

拥有分析常规小分子化药的丰富经验,且针对极性化合物、不稳定化合物、手性化合物、生物标记物、蛋白降解靶向嵌合体(PROTAC)、多肽、蛋白、核苷三磷酸和寡核苷酸等分子类型建立了完备的生物分析方法;建立了特殊药物载体如脂质体、PEG 修饰药物和抗体偶联药物等的生物分析解决方案。

特殊基质和微量样品分析

我们开发了超过 70 种生物基质和特殊样品采集方法所得样品的生物分析方法。对于样品体积有限且定量下限要求高的脑脊液、微透析液、PBMC 和眼科组织等基质类型,建立了相应的样品前处理和分析方法。针对干血点、干血浆点、毛细管采样和定量吸收微量采样(VAMS) 等特殊样品采集方式,我们还建立了从样品采集到生物分析的完整和规范的操作流程。

仪器平台

通过业界领先的液相色谱串联质谱(Liquid Chromatography‒Mass Spectrometry, LC-MS)分析平台和配体结合(Ligand Binding Assay, LBA)分析平台及相关技术,实现了对体内、体外样品中的候选药物、代谢产物、生物标记物和大分子抗药抗体的定性和定量生物分析,以支持药物和制剂的研究与优化。

基于高度优化的实验流程、稳健的高通量技术和良好 我们的优势的实验室管理制度,我们每年为客户提供数百万份体内外样品的高质量数据。样品前处理的自动化和电子实验记录的全面应用,不仅实现了信息全流程的可视化追踪,也为客户保证了较短的生物分析周期,如常规小分子筛选项目周期为:体外分析小于 24 小时,体内分析为 48 至 72 小时。同时,我们将生物分析法规和行业标准的考察日常化,以确保分析方法的稳健性和分析数据的可靠性。我们始终专注于提供专业化的分析服务,通过帮助客户应对药物在生物分析中复杂的技术挑战,赋能客户快速开发出能够改变和拯救生命的新药产品。

我们的特色

深耕技术

每个分析技术平台具有专属团队

我们为药物开发阶段中涉及的多种分析技术平台,建立了专属的分析技术团队,如体外高通量筛选、体内筛选、生物标记物、IND 和大分子分析团队。每个技术团队在所专注的领域中精益求精,高效地交付高质量的数据。同时,专业的运营团队、仪器运维团队、报告和 QC 团队,共同保障了项目的高质量顺利进行。

卓越分析

高素质的新分析能力研究团队

我们持续追踪新分子类型、各类的前沿项目和新生物分析技术,并组建了专门的生物分析方法开发团队。该研发团队在近十名海内外名校博士们的带领下,已经开发了针对多肽、蛋白质、寡核苷酸等新分子类型的高质量分析平台。自成立以来,团队已经发表了 5 篇论文、26 篇会议海报和 2 个专利。该团队成员获得过包括欧洲生物分析论坛明日之星奖、临床和药学分析解决方案论坛优秀青年科学家奖等奖项,并多次获得客户奖项。

我们的优势

上下游无缝衔接

分析方法在 non-GLP 分析阶段和 GLP 分析阶段的转移一站式分析

全面的服务类型

从筛选到 IND 申报多化合物类型:常规小分子、PROTAC、生物标记物、多肽、蛋白、寡核苷酸 ......大小分子的 PK 和 ADA 实验超过 70 种基质类型

业内先进的仪器平台

自动化样品前处理系统高灵敏度、高分辨率的质谱平台高通量进样分析平台(12 秒 / 针)

高质量的数据

通过所有客户的内部验证NMPA、FDA、EMA 等机构的 IND 申报标准零缺陷通过客户和监管机构的审计

资深的研发人员

> 65% 硕士或博士学历> 20% 有 10 年以上行业经验
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