Translational Medicine for Stroke Drug Discovery
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 20 years, an estimated $1 billion has been spent in research and development of stroke therapeutics; however, this huge investment has failed to produce a clinically efficacious drug with the exception of the thrombolytic agent Activase (tPA). This sobering reality has been the subject of numerous reflections by renowned leaders in stroke research with special focus on the most recent failed clinical trials. The validity of the neuroprotection strategy has been questioned and efforts to substantially modify the quality of stroke research have been examined. The consistent failures of the pharmaceutical industry to develop a neuroprotective drug for ischemic stroke have had a major impact on the assessment of stroke as an attractive therapeutic area for drug discovery. Many pharmaceutical companies have scaled down their stroke programs, reflecting skepticism about the prospect of contemporary stroke drug discovery strategy based on neuroprotective agents. In this article, we present a Translational Medicine perspective on critical issues that the pharmaceutical industry and the academic community encounter but often ignore during stroke therapeutic development. This Translational Medicine framework offers a systematic analysis of the possible deficiencies that likely underwrote the colossal failure of clinical trials with neuroprotective drugs. In addition, we offer a biomarker-based system that aims at providing "proof of concept" along the discovery and development pipeline, which if implemented along early preclinical and clinical development phases, might significantly reduce risks and enable success.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,012 |
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 ».