An automated mass spectrometric blood test for therapeutic drug monitoring of infliximab
Notice bibliographique
Résumé
Infliximab is a monoclonal antibody therapy used to treat several chronic immune-mediated diseases, including Crohn's disease, ulcerative colitis, and rheumatoid arthritis. Infliximab acts by binding to tumor necrosis factor and, thus, inhibiting the inflammatory cascade. While it is a highly effective therapy, a subset of patients on infliximab will develop a loss of response to therapy. In these circumstances, therapeutic drug monitoring of infliximab offers a rational approach to clinical decision making and is associated with improved outcomes. While infliximab has most commonly been measured by immunometric approaches, mass spectrometric approaches offer the opportunity to improve test accuracy and reduce test costs. Herein, we describe a simple, bottom-up high performance liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) approach for quantitation of infliximab in serum. Method development included pre-digestion and digestion experiments to determine critical sample preparation steps, optimization of the workflow and selection of rapidly produced proteolytic peptide(s) for quantitation. The workflow was further improved by automating all sample preparation steps on a robotic liquid handler, facilitating implementation in routine clinical use. A method comparison was performed against a Health Canada and US Food and Drug Administration licensed enzyme-linked immunosorbent assay. Our LC-MS/MS assay accurately reported concentrations based on drug manufacturer targets and demonstrated no interference from endogenous antibodies to infliximab; immunoassay methods did not share these performance characteristics. This LC-MS/MS method provides a workflow amenable to implementation in a clinical laboratory and desired performance characteristics for guiding clinical decision making.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».