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Enregistrement W4383620165 · doi:10.1208/s12248-023-00830-5

Neutralizing Antibody Validation Testing and Reporting Harmonization

2023· article· en· W4383620165 sur OpenAlex
Heather Myler, João Pedras-Vasconcelos, Todd Lester, Francesca Civoli, Weifeng Xu, Bonnie Wu, Inna Vainshtein, Linlin Luo, Mohamed Hassanein, Susana Liu, Swarna Suba Ramaswamy, Johanna Mora, Jason Pennucci, Fred McCush, Amy Lavelle, Darshana Jani, Angela L. Ambakhutwala, Daniel Baltrukonis, Breann Barker, Rebecca Carmean, Shan Chung, Sheng Dai, Stephen DeWall, Sanjay L. Dholakiya, Robert Dodge, Deborah Finco, Haoheng Yan, Amanda Hays, Zheng Hu, Cynthia Inzano, Lynn Kamen, Ching‐Ha Lai, Erik Meyer, Robert Nelson, Amrit Paudel, Kelli R. Phillips, Marie-Eve Poupart, Qiang Qu, Mohsen Rajabi Abhari, Janka Ryding, Curtis Sheldon, Franklin Spriggs, Dominic Warrino, Yuling Wu, Lin Yang, Stephanie Pasas-Farmer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe AAPS Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensPfizer (Canada)TransCanada (Canada)
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésHarmonizationImmunogenicityFood and drug administrationComputer scienceRobustness (evolution)MedicineRisk analysis (engineering)AntibodyChemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolving immunogenicity assay performance expectations and a lack of harmonized neutralizing antibody validation testing and reporting tools have resulted in significant time spent by health authorities and sponsors on resolving filing queries. A team of experts within the American Association of Pharmaceutical Scientists' Therapeutic Product Immunogenicity Community across industry and the Food and Drug Administration addressed challenges unique to cell-based and non-cell-based neutralizing antibody assays. Harmonization of validation expectations and data reporting will facilitate filings to health authorities and are described in this manuscript. This team provides validation testing and reporting strategies and tools for the following assessments: (1) format selection; (2) cut point; (3) assay acceptance criteria; (4) control precision; (5) sensitivity including positive control selection and performance tracking; (6) negative control selection; (7) selectivity/specificity including matrix interference, hemolysis, lipemia, bilirubin, concomitant medications, and structurally similar analytes; (8) drug tolerance; (9) target tolerance; (10) sample stability; and (11) assay robustness.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,238 · 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