[发明专利]粒子表征

说明书

一种表征样品中的粒子的方法，包括：获得散射测量(601)，该散射测量包括来自检测器的对散射光的测量的时间序列，该散射光通过照射光束与样品的相互作用产生；产生经校正的散射测量，包括通过使散射测量的至少一些时间段中的散射强度减少来补偿来自污染物的散射贡献(602)；根据经校正的散射测量确定粒子特性。

本发明涉及粒子表征仪器，并且涉及粒子表征方法，该方法可以包括自适应光子相关频谱法。

光子相关频谱法(也称为动态光散射或DLS)是一种通过从样品区域散射的光强度的时间变化来表征粒子的技术。散射光的测量的时间序列用于确定分散在样品中的粒子的大小或大小分布。

如在WO2009/090562中所讨论的，众所周知，由小于照射光的波长的粒子散射的光的强度是粒子大小的强函数。在粒子半径小于照射光的波长的0.1的瑞利散射极限中，散射光的强度与粒子半径的六次方成比例。从这种小粒子散射的光也基本上是各向同性的。因此，在通常大小为0.3nm至20nm的蛋白质的分散体中，聚集体或过滤渣(filter spoil，过滤器次品、过滤器废品、滤渣)粒子，例如大小100nm，可能会主导信号，直到其已经从样品内的光学检测体积扩散开来。在常用的累积量减少中，Z平均值和多分散性指数(Pdi)的输出可能会被以较大的比例严重偏斜。

这种对污染物(contaminant，杂质、混杂物)的敏感性是众所周知的，许多文献资源都强调了仔细的样品制备的重要性。然而，难以完全避免过滤渣或聚集体的存在。

对主要包含小粒子以及较大粒子的样品进行光散射测量可能对较大粒子或甚至对个别大粒子非常敏感。较大粒子可能使可以表征较小粒子的质量降级。这种较大粒子可能是不想要的污染物：它们可能是初级粒子的聚集体，或一些其他材料。

还已知通过分析来自样品的衍射/散射光的图案来执行粒子表征。光源通常是激光器，并且这种类型的分析有时可以称为激光衍射分析或静态光散射(SLS)。大粒子在静态光散射和激光衍射测量中也可能是一问题：来自较大粒子的散射可能会模糊从较小粒子散射的相对小量的光。

US2014/0226158(Trainer)公开了通过采用多个光散射数据集来执行光散射测量，每个数据集对应于特定时间(例如1秒)。Trainer公开了使用算法将数据集分类成具有相似特性的组(例如包含大粒子的组)。每个组将被分别反转以产生多个大小分布，然后该多个大小分布通过总信号时间进行加权并在每个通道大小上求和以形成总粒子大小分布。提出的用于对数据集进行分类的算法基于某些频带中的频谱功率的测量，使用傅立叶变换或通过使用模拟电子带通滤波器来确定。作为替代方案，Trainer建议使用数据集的自相关函数、使用不同的时间延迟带代替不同的频带对数据集进行分类。

期望一种通过光散射表征粒子的改进方法和设备。

根据本发明的一方面，提供了一种表征样品中的粒子的方法，包括：

获得多个散射测量，每个散射测量都包括来自检测器的对散射光的测量的时间序列，该散射光通过照射光束与样品的相互作用产生；

根据各散射测量确定隔离参数；

根据隔离参数确定隔离标准；

通过将每个散射测量的隔离参数与隔离标准进行比较，识别在其中污染物对散射光有贡献的被污染的散射测量；以及

根据尚未被识别为被污染的散射测量的散射测量确定粒子特性。

使用动态标准将散射测量分类为异常或被污染意味着该方法可以足够稳健，以便在适当情况下包括来自大粒子的散射数据，例如在高度多分散且可变的样品的情况下，并且在适当情况下排除或校正来自大粒子的散射，例如以拒绝不那么多分散的样品中的污染物或聚集体。

根据本发明的一方面，提供了一种表征样品中的粒子的方法，包括：