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Enregistrement W4406823881 · doi:10.1080/17576180.2025.2450194

2024 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: Three Way-Cross Validation; Urine Clinical Analysis; Automated Methods; Regulatory Queries on Plasma Protein Binding; Automated Biospecimen Management; ELN Migration; Ultra-Sensitivity Mass Spectrometry ( <u>Part 1A</u> – Recommendations on Advanced Strategies for Mass Spectrometry Assays, Chromatography, Sample Preparation and BMV/Regulated Bioanalysis <u>Part 1B</u> - Regulatory Agencies’ Inputs on Regulated Bioanalysis/BMV)

2025· article· en· W4406823881 sur OpenAlexafffund
John Wojcik, Timothy W. Sikorski, Jian Wang, Yue Huang, Hiroshi Sugimoto, Mike Baratta, Eugene Ciccimaro, Rachel Green, Wenying Jian, Sumit Kar, Yeoun Jin Kim, Michael E. Lassman, Susovan Mohapatra, Mark G. Qian, Anton I. Rosenbaum, Hetal Sarvaiya, Yu Tian, Inna Vainshtein, Long Yuan, Lin Tao, Allena Ji, Christopher J. Kochansky, Haibo Qiu, Estelle M. Maes, Linzhi Chen, Dawn Dufield, Elizabeth Hyer, Jay Johnson, Wenkui Li, Aihua Liu, Lu Yang, John K. Meissen, Joe Palandra, Xiaonan Tang, Adam Vigil, Wei Wei, Stephen Vinter, Yongjun Xue, Yang Li, Naiyu Zheng, Kimberly Benson, Fred McCush, Zhenmin Liang, Lee Abberley, Matthew Andisik, Marcela Araya, Seongeun Cho, Arindam Das-Gupta, Markus Dudek, Anna Edmison, Sally Fischer, Brian J. Folian, Fabio Garofolo, Akiko Ishii‐Watabe, Sonja Kwadijk‐de Gijsel, Lina Luo, Michael McGuinness, Reza Salehzadeh-Asl, João Tavares Neto, Tom Verhaeghe, Katty Wan, Emma Whale, Weili Yan, Eric Yang, Jinhui Zhang

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesRevolution MedicinesRegeneron PharmaceuticalsBiogenGlaxoSmithKlineHealth CanadaAstraZenecaU.S. Food and Drug AdministrationMinistry of Health, Labour and WelfareEli Lilly and Company
Mots-clésBioanalysisMass spectrometryUrineChemistryChromatographyComputational biologyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 18th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (18th WRIB) took place in San Antonio, TX, USA on May 6-10, 2024. Over 1100 professionals representing pharma/biotech companies, CROs, and multiple regulatory agencies convened to actively discuss the most current topics of interest in bioanalysis. The 18th 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 “IVDR Implementation in EU & Changes for LDT in the US” and on “Harmonization of Vaccine Clinical Assays Validation” were the special features of the 18th 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 2024 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 2024 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons.This publication (Part 1) covers in Part 1A the Recommendations on Mass Spectrometry Assays and Regulated Bioanalysis/BMV and in Part 1B the Regulatory Inputs on these topics. Part 3 (Gene Therapy, Cell therapy, Vaccines and Biotherapeutics Immunogenicity) and Part 2 (Biomarkers/BAV, IVD/CDx, LBA and Cell-Based Assays) are published in volume 17 of Bioanalysis, issues 3 and 4 (2025), 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 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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0260,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,061

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,335 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations10
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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