Editorial [Personalized Medicine Beyond Genomics: New Technologies, Global Health Diplomacy and Anticipatory Governance]
Notice bibliographique
Résumé
Genomics is one of the key technologies enabling personalized medicine and the broader field of theragnostics (i.e., the fusion of therapeutics and diagnostic medicine). Yet other high-throughput technologies (e.g., nanotechnology and proteomics) are also rapidly emerging on the horizon in the postgenomics era since the completion of the Human Genome Project in 2003. Applications of these health technologies, too, are being diversified in personalized medicine. These include both “old” and “new” applications aimed at better understanding host-environment interactions, for example, pharmacogenomics, nutrigenomics (featured in the June and September 2009 issues of the CPPM) and pharmacoproteomics, to name a few. Importantly, all these advances are now taking place both “in” and “outside” the traditional laboratory space as personalized medicine innovations diffuse, albeit slowly, from upstream discovery oriented applications (e.g., search for genes associated with common complex diseases) to downstream health products, diagnostics, and personalized interventions in the clinic [2], although not always in that linear direction [3]. Personalized medicine in the postgenomics era calls for a transdisciplinary approach [4], and considerations for how best to develop innovation frameworks to support safe and effective deployment of the new enabling diagnostic technologies. CPPM aims to address the previously unmet needs in both pharmacogenomics and personalized medicine, for example, by moving beyond the artificial compartmentalization of biomarkers and knowledge across health technologies and disciplinary silos. This is crucial as there are important lessons to be learned from different personalized health interventions, whether they involve pharmaceuticals, nutrition, stem cell therapy, or are enabled by genomics, proteomics and nanotechnology. Indeed, these health technologies and their applications can usefully cross-inform each other and thereby help strengthen and triangulate the attendant evidentiary base for personalized medicine. This integrative vision of personalized medicine that includes and extends beyond pharmacogenomics is now being put into practice by the CPPM through vigilant and transdisciplinary horizon scanning, and rigorous peer-review with strong international outreach to expertise available in different global regions. Hence, the December issue of the Journal features two new health technologies - nanotechnology and proteomics - that are already beginning to impact the individualization of drug therapy.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,011 |
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 ».