Biomarker Assay Validation by Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Decades of discussion and publication have gone into the guidance from the scientific community and the regulatory agencies on the use and validation of pharmacokinetic and toxicokinetic assays by chromatographic and ligand binding assays for the measurement of drugs and metabolites. These assay validations are well described in the FDA Guidance on Bioanalytical Methods Validation (BMV, 2018). While the BMV included biomarker assay validation, the focus was on understanding the challenges posed in validating biomarker assays and the importance of having reliable biomarker assays when used for regulatory submissions, rather than definition of the appropriate experiments to be performed. Different from PK bioanalysis, analysis of biomarkers can be challenging due to the presence of target analyte(s) in the control matrices used for calibrator and quality control sample preparation, and greater difficulty in procuring appropriate reference standards representative of the endogenous molecule. Several papers have been published offering recommendations for biomarker assay validation. The situational nature of biomarker applications necessitates fit-for-purpose (FFP) assay validation. A unifying theme for FFP analysis is that method validation requirements be consistent with the proposed context of use (COU) for any given biomarker. This communication provides specific recommendations for biomarker assay validation (BAV) by LC-MS, for both small and large molecule biomarkers. The consensus recommendations include creation of a validation plan that contains definition of the COU of the assay, use of the PK assay validation elements that support the COU, and definition of assay validation elements adapted to fit biomarker assays and the acceptance criteria for both.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».