Commercialization of Regenerative Medicine: Learning from Spin-Outs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The meeting "Commercialization of Your Regenerative Medicine Research: Lessons from Spin Out Successes" was hosted by the Oxbridge Biotech Roundtable (OBR) (Oxford, UK) at the University of Oxford in February, 2013, and attracted a multi-stakeholder audience spanning academia and industry. The event featured case studies from Gregg Sando, CEO, Cell Medica (London, UK), John Sinden, CSO, Reneuron (Guilford, UK), and Paul Kemp, CEO and CSO, Intercytex (Manchester, UK). OBR is a student-led initiative with over 7000 members across eight different UK and US locations with a mission to foster a conversation about the healthcare and life sciences industry. Here we review the main themes of the meeting and the major questions facing the regenerative medicine industry and its rapidly emerging subsets of cellular and gene therapies. Notably, we discuss the compatibility of regenerative therapies to the existing healthcare infrastructure, biomanufacturing challenges (including scalability and comparability), and the amenability of regenerative therapies to existing reimbursement and investment models. Furthermore, we reiterate key words of advice from seasoned industry leaders intended to accelerate the translation path from lab bench to the marketplace.
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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 | 0,124 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,038 |
| Communication savante | 0,024 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».