Estandarización del procedimiento de Ellman por retroceso para la cuantificación de grupos maleimidos en la anatoxina tetánica funcionalizada, para su uso como proteína portadora
Resumen
Las vacunas conjugadas han demostrado ser la plataforma más efectiva y eficiente para prevenir las infecciones provocadas por bacterias encapsuladas (Streptococcus pneumoniae, Haemophilus influezae tipo b, entre otras) y, más recientemente, contra el coronavirus de tipo 2 causante del síndrome respiratorio agudo severo. Dentro de los métodos utilizados para obtener las vacunas conjugadas se encuentran los basados en la reacción de Michael, donde una de las macromoléculas que participa en la reacción se funcionaliza con grupos maleimidos, siendo esta metodología la utilizada para obtener los lotes experimentales y productivos de la vacuna SOBERANA®02, por lo que para el buen desempeño tecnológico es necesario conocer el nivel de funcionalización de la proteína portadora con maleimido. El objetivo de este trabajo fue desarrollar y estandarizar un procedimiento analítico para la cuantificación de los grupos maleimidos que funcionalizan las proteínas portadoras, basado en el método de Ellman por retroceso, para ser utilizado en los controles de proceso de la vacuna SOBERANA®02. Se evaluaron los principales parámetros de desempeño recomendados por la entidad regulatoria: linealidad en el intervalo de trabajo de 0,25 - 4 µmol/L de grupos sulfhídricos, especificidad, precisión y exactitud. Los procedimientos estadísticos basados en análisis descriptivos e inferenciales utilizados permitieron determinar que el procedimiento es específico para grupos maleimidos, lineal (r2> 0,98; CVf < 5 %, desviación estándar relativa (Sbrel) < 2 %, e intercepto no significativo), exacto (porcentaje de recuperación sin diferencia significativas con el 100 %) y preciso en condiciones de repetibilidad y precisión intermedia.Derechos de autor 2025 Felix Cardoso-San Jorge, Bárbara Baró-Vicet, Claudia C. Rodríguez-Elejalde, Lauren M. Quintero-Moreno, Jean P. Soubal-Mora, Darielys Santana-Mederos, Sonsire Fernández-Castillo, Jessy Pedroso-Fernández

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