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Enregistrement W4307713717 · doi:10.1208/s12248-022-00762-6

Anti-drug Antibody Sample Testing and Reporting Harmonization

2022· article· en· W4307713717 sur OpenAlexaff
Darshana Jani, Robin Marsden, Michele Gunsior, Laura Schild Hay, Bethany Ward, Kyra J. Cowan, Mitra Azadeh, Breann Barker, Liching Cao, Kristin R. Closson, Kelly Coble, Sanjay L. Dholakiya, Julie Dusseault, Amanda Hays, Carina Herl, Michael E. Hodsdon, Susan C. Irvin, Susan Kirshner, Gerry Kolaitis, Nadia Kulagina, Seema Kumar, Ching Ha Lai, Francesco Lipari, Susana Liu, Keith D. Merdek, Ioana R. Moldovan, Reza Mozaffari, Luying Pan, Corina Place, Veerle Snoeck, Marta Starcevic Manning, Dennis Stocker, Magdalena Tary‐Lehmann, Amy S. Turner, Inna Vainshtein, Daniela Verthelyi, William T. Williams, Haoheng Yan, Weili Yan, Lili Yang, Lin Yang, Jennifer Zemo, Zhandong Don Zhong

Notice bibliographique

RevueThe AAPS Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensPfizer (Canada)Canadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésImmunogenicityHarmonizationComputer scienceScope (computer science)BioanalysisSample (material)MedicineChemistryAntibodyChromatographyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clear scientific and operational need exists for harmonized bioanalytical immunogenicity study reporting to facilitate communication of immunogenicity findings and expedient review by industry and health authorities. To address these key bioanalytical reporting gaps and provide a report structure for documenting immunogenicity results, this cross-industry group was formed to establish harmonized recommendations and a develop a submission template to facilitate agency filings. Provided here are recommendations for reporting clinical anti-drug antibody (ADA) assay results using ligand-binding assay technologies. This publication describes the essential bioanalytical report (BAR) elements such as the method, critical reagents and equipment, study samples, results, and data analysis, and provides a template for a suggested structure for the ADA BAR. This publication focuses on the content and presentation of the bioanalytical ADA sample analysis report. The interpretation of immunogenicity data, including the evaluation of the impact of ADA on safety, exposure, and efficacy, is out of scope of this publication.

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)0,259
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,259
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2590,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0080,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,010

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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