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Enregistrement W2980977351 · doi:10.1002/mas.21607

STRATEGIES AND CHALLENGES IN METHOD DEVELOPMENT AND VALIDATION FOR THE ABSOLUTE QUANTIFICATION OF ENDOGENOUS BIOMARKER METABOLITES USING LIQUID CHROMATOGRAPHY‐TANDEM MASS SPECTROMETRY

2019· review· en· W2980977351 sur OpenAlexaff
Mona M. Khamis, Darryl J. Adamko, Anas El‐Aneed

Notice bibliographique

RevueMass Spectrometry Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensSaskatchewan HospitalSaskatoon City HospitalUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomicsBioanalysisBiomarkerChemistryDrug developmentBiomarker discoveryAnalyteComputational biologyBiochemical engineeringChromatographyProteomicsPharmacologyDrugMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolomics is a dynamically evolving field, with a major application in identifying biomarkers for drug development and personalized medicine. Numerous metabolomic studies have identified endogenous metabolites that, in principle, are eligible for translation to clinical practice. However, few metabolomic-derived biomarker candidates have been qualified by regulatory bodies for clinical applications. Such interruption in the biomarker qualification process can be largely attributed to various reasons including inappropriate study design and inadequate data to support the clinical utility of the biomarkers. In addition, the lack of robust assays for the routine quantification of candidate biomarkers has been suggested as a potential bottleneck in the biomarker qualification process. In fact, the nature of the endogenous metabolites precludes the application of the current validation guidelines for bioanalytical methods. As a result, there have been individual efforts in modifying existing guidelines and/or developing alternative approaches to facilitate method validation. In this review, three main challenges for method development and validation for endogenous metabolites are discussed, namely matrix effects evaluation, alternative analyte-free matrices, and the choice of internal standards (ISs). Some studies have modified the equations described by the European Medicines Agency for the evaluation of matrix effects. However, alternative strategies were also described; for instance, calibration curves can be generated in solvents and in biological samples and the slopes can be compared through ratios, relative standard deviation, or a modified Stufour suggested approaches while quantifying mainly endogenous metabolitesdent t-test. ISs, on the contrary, are diverse; in which seven different possible types, used in metabolomics-based studies, were identified in the literature. Each type has its advantages and limitations; however, isotope-labeled ISs and ISs created through isotope derivatization show superior performance. Finally, alternative matrices have been described and tested during method development and validation for the quantification of endogenous entities. These alternatives are discussed in detail, highlighting their advantages and shortcomings. The goal of this review is to compare, apprise, and debate current knowledge and practices in order to aid researchers and clinical scientists in developing robust assays needed during the qualification process of candidate metabolite biomarkers. © 2019 John Wiley & Sons Ltd. Mass Spec Rev.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations81
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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