Current perspectives on the use of ancillary materials for the manufacture of cellular therapies
Notice bibliographique
Résumé
Continued growth in the cell therapy industry and commercialization of cell therapies that successfully advance through clinical trials has led to increased awareness around the need for specialized and complex materials utilized in their manufacture. Ancillary materials (AMs) are components or reagents used during the manufacture of cell therapy products but are not intended to be part of the final products. Commonly, there are limitations in the availability of clinical-grade reagents used as AMs. Furthermore, AMs may affect the efficacy of the cell product and subsequent safety of the cell therapy for the patient. As such, AMs must be carefully selected and appropriately qualified during the cell therapy development process. However, the ongoing evolution of cell therapy research, limited number of clinical trials and registered cell therapy products results in the current absence of specific regulations governing the composition, compliance, and qualification of AMs often leads to confusion by suppliers and users in this field. Here we provide an overview and interpretation of the existing global framework surrounding AM use and investigate some common misunderstandings within the industry, with the aim of facilitating the appropriate selection and qualification of AMs. The key message we wish to emphasize is that in order to most effectively mitigate risk around cell therapy development and patient safety, users must work with their suppliers and regulators to qualify each AM to assess source, purity, identity, safety, and suitability in a given application.
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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 | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».