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Enregistrement W2080183440 · doi:10.4155/bio.13.38

Bioanalysis of Antibody–Drug Conjugates: American Association of Pharmaceutical Scientists Antibody–Drug Conjugate Working Group Position Paper

2013· article· en· W2080183440 sur OpenAlexaff
Boris Gorovits, Stephen C. Alley, Sanela Bilic, Brian Booth, Surinder Kaur, Phillip Oldfield, Shobha Purushothama, Chetana Rao, Stacy S. Shord, Patricia Siguenza

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioanalysisAntibody-drug conjugateConjugateDrugLinkerPharmacologyPharmaceutical industryComputational biologyChemistryComputer scienceCombinatorial chemistryAntibodyMedicineMonoclonal antibodyBiologyChromatographyMathematicsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibody-drug conjugates (ADCs) typically consist of a cytotoxic drug covalently bound to an antibody by a linker. These conjugates have the potential to substantially improve efficacy and reduce toxicity compared with cytotoxic small-molecule drugs. Since ADCs are generally complex heterogeneous mixtures of multiple species, these novel therapeutic products present unique bioanalytical challenges. The growing number of ADCs being developed across the industry suggests the need for alignment of the bioanalytical methods or approaches used to assess the multiple species and facilitate consistent interpretation of the bioanalytical data. With limited clinical data, the current strategies that can be used to provide insight into the relationship between the multiple species and the observed clinical safety and efficacy are still evolving. Considerations of the bioanalytical strategies for ADCs based on the current industry practices that take into account the complexity and heterogeneity of ADCs are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations165
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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