MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4234581092 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-659

Abstract 659: Integrated therapeutic antibody development at the National Research Council of Canada

2014· article· en· W4234581092 sur OpenAlexaffabout
María Jaramillo, Anne Marcil, Yves Durocher, Rénald Gilbert, Alaka Mullick, John Kelly, Maureen D. O'Connor‐McCourt, Bernard Massie

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyBiomanufacturingAntibody RepertoireMonoclonal antibodyComputational biologyMedicineImmunologyBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advances in genomics and antibody engineering have enabled the development of an innovative class of targeted therapies, namely therapeutic antibodies, for the treatment of diseases with significant unmet medical needs such as cancer. Therapeutic antibodies represent one of the largest and fastest growing classes of medications. The National Research Council of Canada (NRC) has built a chain of cutting edge technology platforms needed to discover, engineer and produce therapeutic monoclonal antibodies with the goal of partnering with industrial and academic centers to advance research and development of this important class of therapeutics. Target Identification- Tumor targets were identified using a combination of proteomics, transcriptomics and bioinformatic approaches. Out of these lists, approximately 40 tumor targets were selected and over 3,000 antibodies of mouse and camelid origin were generated against these targets. Antibody generation can be done conventionally, using the recombinant target protein produced using NRC's high efficiency cell expression platforms in CHO or HEK293 cells or by direct immunization with plasmid DNA constructs. Clone selection is carried out by ELISA and typically 50 antibodies/target are identified for further characterization. Antibody characterization and validation- The affinities of the antibodies are determined by SPR biosensor analysis. Epitope mapping can be carried out so that representative antibodies can be selected for further validation in appropriate cell-based assays (many of which are established at NRC) and animal models. Therapeutic antibody Optimization, Bioprocessing and Biomanufacturing- Therapeutic antibodies selected for development can be further optimized using antibody engineering technologies to humanize them and/or modify their glycosylation patterns to improve their effector function, pharmacokinetics, solubility and stability as well as reduce their immunogenicity. The NRC platform for large scale protein production has the capacity to manufacture up to 500 g of commercial grade antibody in a cGMP certified CHO cell line which is ready for transfer to CMOs . Citation Format: Maria L. Jaramillo, Anne Marcil, Yves Durocher, Renald Gilbert, Alaka Mullick, John Kelly, Maureen O'Connor-McCourt, Bernard Massie. Integrated therapeutic antibody development at the National Research Council of Canada. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 659. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-659

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,016

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,176 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research→Travaux en français237 207→