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Enregistrement W2151523120

Immunogenicity comparison of interferon beta-1a preparations using the BALB/c mouse model: assessment of a new formulation for use in multiple sclerosis.

2007· article· en· W2151523120 sur OpenAlexaff
Francesca Bellomi, Antonella Muto, G. Palmieri, Chiara Focaccetti, Caterina Dianzani, Maurizio Mattei, Amer Jaber, Guido Antonelli

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSociety for Arts and Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunogenicityTiterMedicineInterferon betaAntibodyRecombinant DNAInterferon beta-1aImmunologyAntibody titerMultiple sclerosisChemistryBiochemistryGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The in vivo immunogenicity of a new interferon (IFN) beta-1a product (Rebif New Formulation; RNF) was compared with that of two approved recombinant human IFN beta-1a products (Rebif and Avonex). Immunogenic potential was assessed based on time to development of neutralizing antibodies (NAbs) and NAb titer. Female BALB/c mice (six in each group) received RNF, Rebif or Avonex (1.0 microg/mL subcutaneously three times weekly), and serum samples collected on Days 7, 21, and 35 (Study 1), or 28, 42, 49, and 60 (Study 2) were assayed for NAbs. In Study 1, no mice had NAbs at Day 7, but by Day 21 one mouse in the RNF group had NAbs, compared with three and four mice in the Rebif and Avonex groups, respectively. Results were similar in Study 2. All control mice were NAb negative; all actively treated mice had NAbs by day 35 or 42. Throughout Study 1, NAb titers were lowest in the RNF group and highest in the Avonex group, and at day 35, NAb titers were significantly lower in the RNF group than the Rebif group (p = 0.037). Results indicate that, on a gram-for-gram basis, RNF appears less immunogenic than Rebif or Avonex.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,387
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,029 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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