Screening vaccine formulations for biological activity using fresh human whole blood
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the relevant biological activity of any pharmaceutical formulation destined for human use is crucial. For vaccine-based formulations, activity must reflect the expected immune response, while for non-vaccine therapeutic agents, such as monoclonal antibodies, a lack of immune response to the formulation is desired. During early formulation development, various biochemical and biophysical characteristics can be monitored in a high-throughput screening (HTS) format. However, it remains impractical and arguably unethical to screen samples in this way for immunological functionality in animal models. Furthermore, data for immunological functionality lag formulation design by months, making it cumbersome to relate back to formulations in real-time. It is also likely that animal testing may not accurately reflect the response in humans. For a more effective formulation screen, a human whole blood (hWB) approach can be used to assess immunological functionality. The functional activity relates directly to the human immune response to a complete formulation (adjuvant/antigen) and includes adjuvant response, antigen response, adjuvant-modulated antigen response, stability, and potentially safety. The following commentary discusses the hWB approach as a valuable new tool to de-risk manufacture, formulation design, and clinical progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».