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Enregistrement W3121304865 · doi:10.4155/bio-2021-0005

2020 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: BAV Guidance, CLSI H62, Biotherapeutics Stability, Parallelism Testing, CyTOF and Regulatory Feedback ( <u>Part 2A</u> –Recommendations on Biotherapeutics Stability, PK LBA Regulated Bioanalysis, Biomarkers Assays, Cytometry Validation &amp; Innovation <u>Part 2B</u> –Regulatory Agencies’ Inputs on Bioanalysis, Biomarkers, Immunogenicity, Gene &amp; Cell Therapy and Vaccine)

2021· article· en· W3121304865 sur OpenAlexaff
Susan Spitz, Yan Zhang, Sally Fischer, Kristina McGuire, Ülrike Sommer, Lakshmi Amaravadi, Abbas Bandukwala, Steven Eck, Fabio Garofolo, M. Rafiqul Islam, Gregor Jordan, Lindsay King, Yoshiro Saito, Giane Sumner, Linda M. Terry, Alessandra Vitaliti, Yow‐Ming Wang, Christine Grimaldi, Alison Joyce, Rachel Palmer, Matthew Andisik, Marcela Araya, Mitra Azadeh, Daniel Baltrukonis, Rebecca Elliott, Sam Haidar, Seema Kumar, Andrew P. Mayer, Florian Neff, Nisha Palackal, Kun Peng, Mohsen Rajabi Abhari, Christina Satterwhite, Natasha Savoie, Catherine Soo, Stephen Vinter, Jan Welink, Weili Yan, Kevin Maher, David Lanham, Sylvie Bertholet, Naveen Dakappagari, Christèle Gonneau, Cherie Green, Fabian Junker, Sumit Kar, Lisa Patti‐Diaz, Shyam Sarikonda, Megan McCausland, Priscila Camillo Teixeira, Vilma Decman, Jose Estevam, Michael N. Hedrick, Alberto Robert, Gregory Hopkins, Sandra Nuti, Shabnam Tangri, Richard Wnek, Suman Dandamudi, Arindam Dasgupta, Anna Edmison, Patrick J. Faustino, Michael McGuinness, Gustavo Mendes Lima Santos, Tahseen Mirza, Diaá M. Shakleya, Susan Stojdl, Nilufer Tampal, Jinhui Zhang, Elana Cherry, Isabelle Cludts, Andrew Exley, Akiko Ishii‐Watabe, Susan Kirshner, João Pedras-Vasconcelos, Meiyu Shen, Richard Siggers, Therese Solstad, Daniela Verthelyi, Haoheng Yan, Lucia Zhang

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioanalysisExcellenceBiosimilarBiopharmaceuticalComputer scienceRegulatory scienceBusinessBiotechnologyPolitical scienceNanotechnologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WRIB included three Main Workshops, seven Specialized Workshops that together spanned 11 days in order to allow exhaustive and thorough coverage of all major issues in bioanalysis, biomarkers, immunogenicity, gene therapy and vaccine. Moreover, a comprehensive vaccine assays track; an enhanced cytometry track and updated Industry/Regulators consensus on BMV of biotherapeutics by LCMS were special features in 2020. As in previous years, this year's WRIB continued to gather a wide diversity of international industry opinion leaders and regulatory authority experts working on both small and large molecules to facilitate sharing and discussions focused on improving quality, increasing regulatory compliance and achieving scientific excellence on bioanalytical issues. This 2020 White Paper encompasses recommendations emerging from the extensive discussions held during the workshop, and is aimed to provide the Global Bioanalytical Community with key information and practical solutions on topics and issues addressed, in an effort to enable advances in scientific excellence, improved quality and better regulatory compliance. Due to its length, the 2020 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons. This publication covers the recommendations on (Part 2A) BAV, PK LBA, Flow Cytometry Validation and Cytometry Innovation and (Part 2B) Regulatory Input. Part 1 (Innovation in Small Molecules, Hybrid LBA/LCMS & Regulated Bioanalysis), Part 3 (Vaccine, Gene/Cell Therapy, NAb Harmonization and Immunogenicity) are published in volume 13 of Bioanalysis, issues 4, and 6 (2021), respectively.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,208

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0130,006
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0180,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,103

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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