Evaluation of Microflow Digital Imaging Particle Analysis for Sub-Visible Particles Formulated with an Opaque Vaccine Adjuvant
Notice bibliographique
Résumé
Microflow digital imaging (MDI) has become a widely accepted method for assessing sub-visible particles in pharmaceutical formulations however, to date; no data have been presented on the utility of this methodology when formulations include opaque vaccine adjuvants. This study evaluates the ability of MDI to assess sub-visible particles under these conditions. A Fluid Imaging Technologies Inc. FlowCAM® instrument was used to assess a number of sub-visible particle types in solution with increasing concentrations of AddaVax™, a nanoscale squalene-based adjuvant. With the objective (10X) used and the limitations of the sensor resolution, the instrument was incapable of distinguishing between sub-visible particles and AddaVax™ droplets at particle sizes less than 5 μm. The instrument was capable of imaging all particle types assessed (polystyrene beads, borosilicate glass, cellulose, polyethylene protein aggregate mimics, and lysozyme protein aggregates) at sizes greater than 5 μm in concentrations of AddaVax™ up to 50% (vol:vol). Reduced edge gradients and a decrease in measured particle sizes were noted as adjuvant concentrations increased. No significant changes in particle counts were observed for polystyrene particle standards and lysozyme protein aggregates, however significant reductions in particle counts were observed for borosilicate (80% of original) and cellulose (92% of original) particles. This reduction in particle counts may be due to the opaque adjuvant masking translucent particles present in borosilicate and cellulose samples. Although the results suggest that the utility of MDI for assessing sub-visible particles in high concentrations of adjuvant may be highly dependent on particle morphology, we believe that further investigation of this methodology to assess sub-visible particles in challenging formulations is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».