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Enregistrement W2969972640 · doi:10.1016/j.csbj.2019.08.003

Aluminum Phosphate Vaccine Adjuvant: Analysis of Composition and Size Using Off-Line and In-Line Tools

2019· article· en· W2969972640 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComputational and Structural Biotechnology Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiosensors and Analytical Detection
Établissements canadiensYork UniversitySanofi (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaYork UniversityOntario Centres of Excellence
Mots-clésProcess analytical technologyMaterials scienceAttenuated total reflectionRaman spectroscopyAdjuvantParticle sizeParticle-size distributionX-ray photoelectron spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyChemistryOpticsChemical engineeringImmunologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Aluminum-based adjuvants including aluminum phosphate (AlPO 4 ) are commonly used in many human vaccines to enhance immune response. The interaction between the antigen and adjuvant, including the physical adsorption of antigen, may play a role in vaccine immunogenicity and is a useful marker of vaccine product quality and consistency. Thus, it is important to study the physicochemical properties of AlPO 4 , such as particle size and chemical composition. Control of the vaccine adjuvant throughout the manufacturing process, including raw materials and the intermediate and final product stages, can be effectively achieved through monitoring of such key product attributes to help ensure product quality. Methods This study focuses on the compositional analysis of AlPO 4 adjuvant at the intermediate and final manufacturing stages using the off-line methods Fourier-Transform Infrared (FTIR) and Raman spectroscopy, X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS), and the in-line method Attenuated Total Reflectance (ATR). Particle size distribution of AlPO 4 was measured off-line using Laser diffraction (LD) and in-line using Focused Beam Reflectance Measurement (FBRM®). Results There was no observable difference in size distribution between the intermediate and final stage AlPO 4 by off-line and in-line analysis, in both small- or large-scale production samples. Consistent peak shifts were observed in off-line and in-line infrared (IR) spectroscopy as well as off-line XPS for both small- and large-scale AlPO 4 manufacturing runs. Additionally, IR spectroscopy and FBRM® for size distribution were used as in-line process analytical technology (PAT) to monitor reaction progress in real-time during small-scale AlPO 4 manufacturing from raw materials. The small-scale adsorption process of a model protein antigen (Tetanus toxoid) to AlPO 4 adjuvant was also monitored by in-line ReactIR probe. Conclusion This study demonstrated that in-line PAT can be used to monitor particle size and chemical composition for the various stages of adjuvant manufacturing from raw materials through intermediate to final adjuvant product stage. Similar approaches can be utilized to help assess lot-to-lot consistency during adjuvant manufacturing and vaccine product development. Moreover, the use of in-line PAT is highly conductive to advanced manufacturing strategies such as real-time product release testing and automated processes of the future.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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