2022 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: Fda Draft Guidance on Immunogenicity Information in Prescription Drug Labeling, Lnp & Viral Vectors Therapeutics/Vaccines Immunogenicity, Prolongation Effect, Ada Affinity, Risk-Based Approaches, Ngs, Qpcr, Ddpcr Assays ( <u>Part 3</u> – Recommendations on Gene Therapy, Cell Therapy, Vaccines Immunogenicity & Technologies; Immunogenicity & Risk Assessment of Biotherapeutics and Novel Modalities; NAb Assays Integrated Approach)
Notice bibliographique
Résumé
The 2022 16th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (WRIB) took place in Atlanta, GA, USA on September 26-30, 2022. Over 1000 professionals representing pharma/biotech companies, CROs, and multiple regulatory agencies convened to actively discuss the most current topics of interest in bioanalysis. The 16th WRIB included 3 Main Workshops and 7 Specialized Workshops that together spanned 1 week in order to allow exhaustive and thorough coverage of all major issues in bioanalysis, biomarkers, immunogenicity, gene therapy, cell therapy and vaccines. Moreover, in-depth workshops on ICH M10 BMV final guideline (focused on this guideline training, interpretation, adoption and transition); mass spectrometry innovation (focused on novel technologies, novel modalities, and novel challenges); and flow cytometry bioanalysis (rising of the 3rd most common/important technology in bioanalytical labs) were the special features of the 16th edition. As in previous years, WRIB continued to gather a wide diversity of international, industry opinion leaders and regulatory authority experts working on both small and large molecules as well as gene, cell therapies and vaccines to facilitate sharing and discussions focused on improving quality, increasing regulatory compliance, and achieving scientific excellence on bioanalytical issues. This 2022 White Paper encompasses recommendations emerging from the extensive discussions held during the workshop and is aimed to provide the 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 2022 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons. This publication (Part 3) covers the recommendations on Gene Therapy, Cell therapy, Vaccines and Biotherapeutics Immunogenicity. Part 1 (Mass Spectrometry and ICH M10) and Part 2 (LBA, Biomarkers/CDx and Cytometry) are published in volume 15 of Bioanalysis, issues 16 and 15 (2023), respectively.
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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 | 0,021 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,026 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,043 |
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 ».