AN-1180 · Phenomenex Application Note
Resolution 1.91
TFA Modifier 이동상으로 HMW Aggregate와 Tirzepatide 분리 — 이온 페어 효과 활용
최적 피크 대칭성
Tirzepatide Asymmetry 0.98, Aggregate 1.01 — 두 피크 모두 거의 완벽한 대칭
BioTi 하드웨어
티타늄 합금 + 디올 입자 조합으로 비특이적 흡착 제거, 고감도 응집체 감시
SEC 분석에서 TFA는 두 가지 역할을 합니다. 첫째, 이온 페어 시약으로 양전하를 띤 펩타이드와 이온쌍을 형성하여 피크 형태를 개선합니다. 둘째, pH를 낮추어(~pH 2) 실라놀기의 이온화를 억제하여 비특이적 흡착을 줄입니다.
Phosphate Buffer(AN-1181)는 pH 6.8 생리학적 조건에서 네이티브 응집 상태를 반영합니다. TFA Modifier(AN-1180)는 낮은 pH에서 피크 형태 최적화에 초점을 맞춥니다. 응집체 비율이 Phosphate(0.38%)보다 TFA(0.24%)에서 낮게 측정되는 건, TFA의 해리 효과 때문일 수 있습니다.
| Name | Molecular Weight (Da) | Structural Formula |
|---|---|---|
| Tirzepatide | 4813.45 | C₂₂₅H₃₄₈N₄₈O₆₈ |
| Column | Biozen 3 µm dSEC-2, 300 × 7.8 mm (00H-4788-K0) |
| Mobile Phase | 0.1% Trifluoroacetic Acid in Water / 0.1% Trifluoroacetic Acid in Acetonitrile (55:45, v/v) |
| Flow Rate | 0.5 mL/min (Isocratic) |
| Injection Volume | 10 µL |
| Temperature | 30 °C |
| Detection | UV @ 215 nm |
| LC System | Agilent 1260 Infinity II |
| Peak No. | Analyte | RT (min) | % Area | Asymmetry | Resolution |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | HMW Aggregate | 18.59 | 0.24 | 1.01 | — |
| 2 | Tirzepatide | 19.46 | 99.76 | 0.98 | 1.91 |

TFA/ACN 이동상에서 HMW Aggregate(18.59분)와 Tirzepatide(19.46분)가 Resolution 1.91로 분리됩니다. 두 피크 모두 Asymmetry ≈ 1.0으로 매우 대칭적입니다.

확대 뷰에서 HMW Aggregate(0.24%)가 대칭적으로 검출됩니다. Phosphate Buffer 방법(0.38%) 대비 응집체 비율이 낮은 것은 TFA의 응집체 해리 효과 때문일 수 있으며, 이는 결과 해석 시 고려해야 할 중요한 인자입니다.
| 파라미터 | AN-1180 (TFA) | AN-1181 (Phosphate) |
|---|---|---|
| HMW Aggregate % | 0.24 | 0.38 |
| Tirzepatide(주피크) Resolution (Rs) | 1.91 | 2.11 |
| Aggregate Asymmetry | 1.01 | 1.65 |
| Tirzepatide Asymmetry | 0.98 | 1.01 |
| 추천 용도 | 피크 형태 최적화 | 네이티브 응집체 평가 |
TFA Modifier 방법은 Aggregate Asymmetry가 1.01로 Phosphate(1.65) 대비 현저히 대칭적입니다. 면적% 정량의 정확성이 중요한 경우 TFA 방법이 유리합니다.
개발 초기에는 Phosphate Buffer(AN-1181)로 네이티브 응집 비율을 평가하고, 정량 분석에는 TFA(AN-1180)의 우수한 피크 형태를 활용하세요. 두 결과를 비교하면 TFA에 의한 응집체 해리 정도도 간접적으로 파악할 수 있습니다.
AN-1180: Determination of Tirzepatide High MW Aggregation Using TFA Modifier
Jiao Wang, Jun Lu, Liuliu Wu, Bryan Tackett, PhD — Phenomenex, Inc.
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