Scientific factors for assessing biosimilarity and drug interchangeability of follow-on biologics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Biological products are therapeutic agents produced using a living system or organism. In practice, access to these life-saving biological products is limited due to their expensive cost. In the next few years, patents of the early biological products will expire. This provides other biopharmaceutical/biotech companies the opportunity to manufacture follow-on biologics. For the conventional pharmaceuticals of small molecules, regulations and statistical methods for the assessment of bioequivalence for generic approval are well established. However, unlike the conventional drug products, the complexity and heterogeneity of the molecular structure, complicated manufacturing process, different analytical methods, and the possibility of severe immunogenicity reactions make evaluation of equivalence (similarity) between an innovator and its follow-on biologics a great challenge for both the scientific community and regulatory agencies. This article reviews past experiences for the assessment of bioequivalence for conventional drug products. Detailed descriptions of the fundamental differences and assumptions between the chemical generic products and follow-on biologics are given. An overview of current regulatory requirements for assessing biosimilarity of follow-on biologics is provided. Statistical considerations for scientific factors for assessing biosimilarity and drug interchangeability of the follow-on biologics as posted at the recent FDA Public Hearing on Approval Pathway for Biosimilar and Interchangeability Biological Products are discussed. In addition, current statistical issues that are commonly encountered when assessing biosimilarity of follow-on biologics are reviewed. Keywords: bioequivalence, biosimilarity, drug interchangeability, alternating, switching, replicated design, biosimilarity index
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle