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Enregistrement W2182861461 · doi:10.1016/j.jcyt.2015.09.010

Current perspectives on the use of ancillary materials for the manufacture of cellular therapies

2015· article· en· W2182861461 sur OpenAlexaff
Jennifer Solomon, Lynn Csontos, Dominic Clarke, Mark Bonyhadi, Claudia Zylberberg, Ian McNiece, Joanne Kurtzberg, Rosemarie Bell, Robert Deans

Notice bibliographique

RevueCytotherapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationRisk analysis (engineering)Clinical trialConfusionProduct (mathematics)New product developmentProcess (computing)MedicineBusinessComputer sciencePsychologyMarketingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0080,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,227 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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