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Enregistrement W7128773366 · doi:10.1080/17576180.2026.2617084

2025 White Paper on Recent Issues in Bioanalysis: What is the Future of Bioanalytical LIMS? AI/ML Integration in Bioanalysis; Tear Sample Collection; Radiolabeled Mass Balance Studies; Chiral Assays; Bioanalysis of Antibody-Oligonucleotide &amp; Bicycle Drug Conjugates ( <u>PART 1A</u> – Recommendations on Mass Spectrometry Assays, Chromatography, Sample Preparation and Regulated Bioanalysis Sampling, Validating, Analyzing &amp; Reporting <u>PART 1B</u> – Regulatory Agencies’ Input on Regulated Bioanalysis/BMV)

2025· article· en· W7128773366 sur OpenAlexaff
John Wojcik, Mark G. Qian, Anton I. Rosenbaum, Estelle M. Maes, Yongjun Xue, Christopher J. Kochansky, Jason Boer, L.R. Chen, Sandrine Descloux, Fabio Garofolo, Jay Johnson, Surinder Kaur, Michael E. Lassman, Jessica McGregor, Lisa O’Callaghan, Timothy W. Sikorski, Katty Wan, Shunhai Wang, Naiyu Zheng, Guodong Zhang, Michael Hoover, Jian Wang, Long Yuan, Qin Ji, Barry Jones, Ramakrishna Boyanapalli, Jian Chen, Linlin Dong, Luca Ferrari, Yunlin Fu, Chao Gong, Dany Ivanova, Jing Li, Hermes Licea-Perez, Aihua Liu, Xiaonan Tang, Lin Tao, Joseph Tweed, John Eddy, Jennifer Francis, Olga Kavetska, Marcela Araya, Timothy Foley, Matthew Andisik, Mary Belfast, Lisa Borbridge, S Cho, Arindam Dasgupta, Anna Edmison, Christine Fandozzi, Fabrizio Galliccia, Yeoun Jin Kim, Yang Lu, Anne-Marie Massip, Diaá M. Shakleya, Nilufer Tampal, João Tavares Neto, Justina M. Thomas, Jin Wang, Y. Lynn Wang, Emma Whale, Megan Wiberg, Li Yang

Notice bibliographique

RevueBioanalysis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesAgência Nacional de Vigilância Sanitária
Mots-clésBioanalysisWhite paperExcellenceHarmonizationAgency (philosophy)Sample (material)Best practiceRegulatory science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 19th Workshop on Recent Issues in Bioanalysis (19th WRIB) took place in New Orleans, LA, USA on April 7-11, 2025. Over 1200 professionals representing pharma/biotech companies, CROs, and multiple regulatory agencies convened to actively discuss the most current topics of interest in bioanalysis. The 19th 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 “Implementation Practice for the Newest ELN/LIMS Systems” and on “Vaccine Cell-Based/Functional & Molecular Assays as part of the harmonization of vaccine clinical assays global initiative” were the special features of the 19th edition. As in previous years, WRIB continued to gather a wide diversity of international, industry opinion leaders and Regulatory Agency 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 2025 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 2025 edition of this comprehensive White Paper has been divided into three parts for editorial reasons. This publication (Part 1) covers in the Part 1A the recommendations on Mass Spectrometry Assays and Regulated Bioanalysis/BMV and in Part 1B the Regulatory Inputs on these topics. Part 2 (Biomarkers/BAV, IVD/CDx, Ligand-Binding Assays and Cell-Based Assays) and Part 3 (Gene Therapy, Cell therapy, Vaccines and Biotherapeutics Immunogenicity) are published in volume 18 of Bioanalysis, issues 1 and 2 (2026), 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0150,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,046

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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