Applications of imaged capillary isoelectric focussing technique in development of biopharmaceutical glycoprotein‐based products
Notice bibliographique
Résumé
CE-based methods have increasingly been applied to the analysis of a variety of different type proteins. One of those techniques is imaged capillary isoelectric focusing (icIEF), a method that has been used extensively in the field of protein-based drug development as a tool for product identification, stability monitoring, and characterization. It offers many advantages over the traditional labor-intensive IEF slab gel method and even standard cIEF with on-line detection technologies with regard to method development, reproducibility, robustness, and speed. Here, specific examples are provided for biopharmaceutical glycoprotein products such as mAbs, erythropoietin (EPO), and recombinant Fc-fusion proteins, though the technique can be adapted for many other therapeutic proteins. Applications of iCIEF using a Convergent Bioscience instrument (Toronto, Canada) with whole-field imaging technology are presented and discussed. These include a quick method to establish an identity test for many protein-based products, product release, and stability evaluation of glycoproteins with respect to charge heterogeneity under accelerated temperature stress, different pH conditions, and in different formulations. Finally, characterization of glycoproteins using this iCIEF technology is discussed with respect to biosimilar development, clone selection, and antigen binding. The data presented provide a "taste'' of what icIEF method can do to support the development of biopharmaceutical glycoprotein products from early clone screening for better product candidates to characterization of the final commercial products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».