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Enregistrement W4408298507 · doi:10.1016/j.ijpharm.2025.125456

Scale-up of a low-temperature spray-drying process for a tuberculosis vaccine candidate using lab-scale equipment

2025· article· en· W4408298507 sur OpenAlexaff
Maximilian Aisenstat, Joseph McCollum, Mani Ordoubadi, Hui Wang, Zahra Minootan, Alana Gerhardt, Andrew R. Martin, Christopher B. Fox, Reinhard Vehring

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pharmaceutics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésScale (ratio)Spray dryingSCALE-UPPharmaceutical technologyTuberculosis vaccinesProcess engineeringTuberculosisMaterials scienceMedicineChromatographyChemistryMycobacterium tuberculosisEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Throughput was increased tenfold for low-temperature drying on a lab-scale dryer. • Optimization gave a visual output of process parameter choices and production rates. • Production rate of a tuberculosis vaccine candidate was increased tenfold. • Markers important for stability were preserved in the scaled-up vaccine powder. Laboratory-scale spray drying can be a useful tool in developing new dry powder formulations for the delivery of biologics such as therapeutic proteins or vaccines. Low-temperature drying is often used in these processes to prevent the exposure of biologics to harsh conditions that could potentially lead to degradation or instability of the final product. However, low-temperature drying on small-scale equipment can result in very low production rates that may not be practical for generating sufficient material for studies requiring larger sample quantities, such as key preclinical or toxicology studies. This study demonstrates a scale-up effort for a spray dried adjuvanted protein tuberculosis (TB) vaccine candidate using a custom lab-scale spray dryer. To achieve higher throughput without compromising the stability of the powder and biologic material, a process model for the spray dryer was used to determine optimal processing parameters and establish general vaccine powder manufacturing guidelines, such as minimizing exposure to high temperatures and relative humidity during drying. Maximizing dryer throughput and increasing overall feed concentration resulted in a tenfold increase in production rate using lab-scale equipment, such that 97.6 g of powder (the equivalent of about 5,000 human doses) could be produced using a lab-scale spray dryer in a single 6-hour spray drying run.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,368 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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