How to achieve safe, high-quality clinical studies with non-Medicinal Investigational Products? A practical guideline by using intra-bronchial carbon nanoparticles as case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical studies investigating medicinal products need to comply with laws concerning good clinical practice (GCP) and good manufacturing practice (GMP) to guarantee the quality and safety of the product, to protect the health of the participating individual and to assure proper performance of the study. However, there are no specific regulations or guidelines for non-Medicinal Investigational Products (non-MIPs) such as allergens, enriched food supplements, and air pollution components. As a consequence, investigators will avoid clinical research and prefer preclinical models or in vitro testing for e.g. toxicology studies. THE AIM OF THIS ARTICLE IS TO: 1) briefly review the current guidelines and regulations for Investigational Medicinal Products; 2) present a standardised approach to ensure the quality and safety of non-MIPs in human in vivo research; and 3) discuss some lessons we have learned. METHODS AND RESULTS: We propose a practical line of approach to compose a clarifying product dossier (PD), comprising the description of the production process, the analysis of the raw and final product, toxicological studies, and a thorough risk-benefit-analysis. This is illustrated by an example from a human in vivo research model to study exposure to air pollutants, by challenging volunteers with a suspension of carbon nanoparticles (the component of ink cartridges for laser printers). CONCLUSION: With this novel risk-based approach, the members of competent authorities are provided with standardised information on the quality of the product in relation to the safety of the participants, and the scientific goal of the study.
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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 | 0,082 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
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 ».