The Success Rate of New Drug Development in Clinical Trials: Crohn’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the risk of drug failure during clinical trial testing in Crohn's disease and determine what steps can be taken to improve outcomes. This is the first study to quantify such risk for a single disease. METHODS: Moderate to severe Crohn's disease was investigated by reviewing press releases from 1998 to June 2008. Clinical trial failure causes were classified as commercial or clinical and compared with industry expectations. The risk of failure was also reviewed based on whether the compound was a small molecule drug or a biologic. Lastly, the role of the sponsor was examined, in determining whether the size of the firm involved in a drug program was predictive of the outcome of the study. RESULTS: More than a 120 press releases were reviewed yielding 37 drugs that met our search criteria. The cumulative success rate for drug development in Crohn's disease is 19%, from start to finish of clinical trial testing. New drug approvals are dominated by protein based therapeutics in this indication. Commercial and clinical failures both contributed substantially to the failure rates of new drugs. Phase I clinical testing appeared to offer little risk mitigation with pass rates at 95%. CONCLUSIONS: Funding intended to advance Crohn's disease must take into account the disease specific historical failure rate of drug development in forecasting any reasonable expectation of producing new therapies. As it currently stands, one in five drugs will be successfully approved that enter clinical trial testing in this indication. To manage this risk continued development of biologics over small molecule drugs may be warranted in this disease.
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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 | 0,111 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».