Harnessing Omics Sciences, Population Databases, and Open Innovation Models for Theranostics‐Guided Drug Discovery and Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Preclinical Research Omics science‐driven population databases and biobanks help in enabling robust, large‐scale, high‐throughput biomarker discovery and validation. As targeted drug therapies will require the development of companion diagnostic tests to identify patients most suitable for a given drug therapy, databases and biobanks represent one of the optimal and rapidly emerging ways to enable personalized medicine with reduced development timelines. Moreover, data‐intensive omics technologies represent a new dual reconfiguration of 21st‐century science whereby communitarian value‐driven “infrastructure science” and individual entrepreneurship‐driven “discovery science” now coexist. In the hope of overcoming the “transfer problem” in omics research that continues to hinder the full realization of concrete applications for human health, biobanks and databases are increasingly harnessing various open innovation models, such as open access, open source, expert sourcing, and patent pools. These models appear at various stages (drug repurposing, upstream, and downstream) of the research and development (R&D) process. While laudable, their inclusion will likely spur a variety of ethical, legal, and social issues (ELSI), including those revolving around consent, privacy, and property. By collectively anticipating and analyzing these issues, tensions among these innovation models and extant laws and policies regulating biomedical research and therapeutics based on the classical discovery science model can be resolved. This article does not posit which models will work best to achieve drug discovery and development breakthroughs, but rather, advocates for evidence‐based analyses that couple technical and economic data with global ELSI research to foster a more nuanced, contextualized, and thorough understanding of the new dual configuration of postgenomics pharmaceutical R&D.
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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 | 0,070 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,019 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».