Immunogenicity assessment during the development of protein therapeutics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Here we provide a critical review of the state of the art with respect to non-clinical assessments of immunogenicity for therapeutic proteins. KEY FINDINGS: The number of studies on immunogenicity published annually has more than doubled in the last 5 years. The science and technology, which have reached a critical mass, provide multiple of non-clinical approaches (computational, in vitro, ex vivo and animal models) to first predict and then to modify or eliminate T-cell or B-cell epitopes via de-immunization strategies. We discuss how these may be used in the context of drug development in assigning the immunogenicity risk of new and marketed therapeutic proteins. SUMMARY: Protein therapeutics represents a large share of the pharma market and provide medical interventions for some of the most complex and intractable diseases. Immunogenicity (the development of antibodies to therapeutic proteins) is an important concern for both the safety and efficacy of protein therapeutics as immune responses may neutralize the activity of life-saving and highly effective protein therapeutics and induce hypersensitivity responses including anaphylaxis. The non-clinical computational tools and experimental technologies that offer a comprehensive and increasingly accurate estimation of immunogenic potential are surveyed here. This critical review also discusses technologies which are promising but are not as yet ready for routine use.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découle