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Enregistrement W4398210924 · doi:10.1080/17576180.2024.2340961

2023 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: EU IVDR 2017/746 Implementation/Impact, IVD/CDx/CLIA Approved Assays, High Dimensional Cytometry, Multiplexing Technologies, LBA Tissue Analysis, Vaccine Study Endpoints, Cell-Based Assays for Biomarkers, Cell Therapy and Vaccines ( <u>PART 2</u> – Recommendations on Development &amp; Validation of Biomarkers, IVD, CDx, Cell-Based, Flow Cytometry, Ligand-Binding and Enzyme Assays; Advanced Critical Reagents Strategies)

2024· article· en· W4398210924 sur OpenAlexafffund
Olga Kholmanskikh, Yow‐Ming Wang, Sarah Hersey, Meenu Wadhwa, Katherine Block, Abbas Bandukwala, Matthew Szapacs, Russell Weiner, Khader Awwad, Francis Dessy, Sean Downing, Xiulian Du, Fabio Garofolo, Shannon Harris, Victor Hou, Jennifer L. Jones, Sumit Kar, Arvind G. Kinhikar, Ming Li, Joel Mathews, John K. Meissen, Giane Oliveira Sumner, Luying Pan, Gérard Sanderink, Ingrid L. Scully, Johannes Stanta, Yoïchi Tanaka, Stéphanie Vauléon, Leslie Wagner, Kai Wang, Liang Zhu, Steven Eck, Yi‐Dong Lin, Mitra Azadeh, Vilma Decman, Sandra S. Diebold, Polina Goihberg, Enrique Gómez Alcaide, Christèle Gonneau, Michael N. Hedrick, Gregory Hopkins, Jakob Loschko, Megan McCausland, Luis Mendez, Sarita Sehra, Erin Stevens, Yongliang Sun, Shabnam Tangri, Paul C. Trampont, Isabelle Cludts, Mark Dysinger, Uma Kavita, Hiroshi Sugimoto, Shannon Chilewski, Christine Grimaldi, Yong Jiang, John Kamerud, Susana Liu, Carolina Owen, Nisha Palackal, Corinne Petit-frere, Samuel Pine, Mohsen Rajabi Abhari, Kara Scheibner, LaKenya Williams, Tao Xu, Guodong Zhang

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensPfizer (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationMinistry of Health, Labour and WelfareExelixisBiogenSanofiHealth CanadaSpark TherapeuticsGenentechAstraZeneca
Mots-clésBioanalysisChemistryComputational biologyBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 17th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (17th WRIB) took place in Orlando, FL, USA on 19–23 June 2023. 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 17th WRIB included 3 Main Workshops and 7 Specialized Workshops that together spanned 1 week to allow an exhaustive and thorough coverage of all major issues in bioanalysis of biomarkers, immunogenicity, gene therapy, cell therapy and vaccines.Moreover, in-depth workshops on “EU IVDR 2017/746 Implementation and impact for the Global Biomarker Community: How to Comply with these NEW Regulations” and on “US FDA/OSIS Remote Regulatory Assessments (RRAs)” were the special features of the 17th 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 2023 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 2023 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons.This publication (Part 2) covers the recommendations on Biomarkers, IVD/CDx, LBA and Cell-Based Assays. Part 1A (Mass Spectrometry Assays and Regulated Bioanalysis/BMV), P1B (Regulatory Inputs) and Part 3 (Gene Therapy, Cell therapy, Vaccines and Biotherapeutics Immunogenicity) are published in volume 16 of Bioanalysis, issues 9 and 7 (2024), respectively.

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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