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Enregistrement W2972323172 · doi:10.5731/pdajpst.2018.009415

Control Strategy Approach for a Well-Characterized Vaccine Drug Product

2019· article· en· W2972323172 sur OpenAlexaboutno aff
Parag Kolhe, Khurram Sunasara, Lavinia M. Lewis, Michele Bailey Piatchek, Roberto Rodríguez–Jiménez, Katherine Arch-Douglas

Notice bibliographique

RevuePDA Journal of Pharmaceutical Science and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality by DesignComputer scienceQuality (philosophy)Risk analysis (engineering)New product developmentProduct (mathematics)Process managementProcess (computing)Biochemical engineeringBusinessEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trumenba (MenB-FHbp; bivalent rLP2086), the first meningococcal serogroup B vaccine approved in the United States and subsequently approved in Europe, Canada, and Australia, is well-characterized. Pfizer devised a control strategy approach by using a simplified control strategy wheel for Trumenba based on International Council for Harmonisation (ICH) Q8 (R2), Q9, Q10, and Q11 guidelines, which provide complementary guidance on pharmaceutical development, quality risk management, quality systems, and development and manufacture of drug substances, respectively. These guidelines ensure product quality using a scientific and risk-based approach. Trumenba contains two factor H binding proteins (FHbps), one from each of the two FHbp subfamilies (A and B), adsorbed onto aluminum phosphate. Trumenba manufacturing processes are complicated by the recombinant protein expression of Subfamily A and B proteins and the nature of the drug product (suspension in syringes); the latter also introduces challenges in controlling product critical quality attributes during the development process. In such complex systems, the control strategy is critical to ensuring consistent desired product quality; it also supports the regulatory requirement of continued improvement through continuous process verification and aids regulatory filing. This article describes Pfizer's approach toward robust control strategy development, built on product and process understanding, and links control strategy to regulatory document sections and flow of controls. Specifically, an approach is presented on product quality attribute criticality determination based on safety and efficacy and on an understanding of process parameter criticality. This was achieved by studying the impact of the approach on product quality attributes to define process parameter and in-process controls. This approach is further explained through Trumenba case studies, highlighting specific quality attributes and the associated controls implemented, and provides a holistic view of controls employed for both drug substance and drug product.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,290 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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