Cross-company evaluation of the human lymphocyte activation assay
Notice bibliographique
Résumé
Nonclinical immunotoxicity evaluation is an important component of safety assessment for pharmaceuticals. One in vitro assay that can be applied in a weight of evidence assessment is the human lymphocyte activation (HuLA) assay, an antigen recall assay, similar in many respects to the in vivo T-cell-dependent antibody response (TDAR) in that cooperation of multiple immune cell types are needed to produce responses. This assay uses human cells and is more amenable than the TDAR to compound ranking and mechanistic studies. The HuLA assay requires less time and drug than TDAR assays, uses a relevant antigen (influenza), reflects a human immune response, and applies principles of the 3Rs to non-clinical safety assessment. Peripheral blood mononuclear cells (PBMC) from flu-immunized donors are re-stimulated with flu-vaccine in the presence of test articles, and proliferation is measured. Published data demonstrate the applicability of the HuLA assay, but it has not been evaluated for reproducibility across testing sites. To evaluate assay reproducibility, scientists from a consortium of institutions conducted the assay in parallel, using a common pool of donor PBMC, influenza vaccine, and known immunosuppressant compounds (cyclosporine A and mycophenolic acid). The HuLA assay was highly reproducible in identification of inhibition of antigen-specific responses, and there was significant agreement across testing sites in the half maximal inhibitory concentration (IC50) values. Intra-site variability was the largest contributor to the variability observed within the assay. The HuLA assay was demonstrated to be ideally suited to comparing multiple compounds (i.e. compound ranking or benchmarking) within the same assay. Overall, the data reported herein support the HuLA assay as a useful tool in mechanistic evaluations of antigen-specific immune responses.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».