Personalized Medicine, Bioethics and Social Responsibilities: Re-thinking the Pharmaceutical Industry to Remedy Inequities in Patient Care and International Health
Notice bibliographique
Résumé
US Senator Barack Obama recently proposed the Genomics and Personalized Medicine Act of 2006, which should it be enacted, would establish a Genomics and Personalized Medicine Interagency Working Group to coordinate personalized medicine efforts, fund genomics research to improve drug safety and establish a US Biobanking Research Initiative similar to efforts deployed in other countries. But what impact could personalized medicine have on the drug development process, the pharmaceutical industry and international health, including that in developing countries? Can personalized medicines support innovation, sustainability and growth in the pharmaceutical industry and also respond to changing world realities, emerging public demands for safer and more efficacious medicines and equitable access to pharmaceuticals? The present paper examines these socio-ethical and science policy questions by first elucidating their intrinsic and often complex interactions with other economic and policy issues (and the often divergent interests of stakeholders). We then present some examples from other industries (e.g., the case of hybrid cars and attendant growth of consumer interest and confidence in high quality sustainable products), with a view to identifying the factors that might contribute to a successful integration of pharmacogenomics and related biomarker technologies in patient care, international health and public policy. In particular, we propose ways to integrate the concept of sustainability into corporate and investor models of pharmaceutical industry development. While the power of pharmacogenomics to serve as a driver for the pharmaceutical industry remains to be evaluated, we submit that biomedical innovation and economic prosperity can co-exist with ethical drug development and the sustainable commercialization of customized drug therapies. Keywords: Pharmacogenomics, personalized medicine, bioethics, social responsibility, sustainability, international health, economics, inequity, distributive justice, business ethics
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,055 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,115 |
| Communication savante | 0,029 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,025 |
| 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 ».