MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2418639309 · doi:10.1080/00015458.2008.11680180

Emerging Science, Emerging Ethical Issues: Who Should Fund Innate Alloimmunity-suppressing Drugs ?

2008· article· en· W2418639309 sur OpenAlexaff
W. Land, Th. Gutmann, Abdallah S. Daar

Notice bibliographique

RevueActa chirurgica Belgica · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScience, Research, and Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAlloimmunityEngineering ethicsImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An emerging body of evidence suggests that the innate immune system plays a critical role in allograft rejection. Any injury to the donor organ, e.g. the reperfusion injury, induces an inflammatory milieu in the allograft which appears to be the initial event for activation of the innate immune system. Injury-induced intragraft damage- associated molecular patterns (DAMPs) are recognized by donor-derived and recipient-derived, TLR4/2-bearing immature dendritic cells (iDCs). After recognition, these cells mature and initiate allorecognition/alloactivation in the lymphoid system of the recipient. Indeed, the key "innate" event, leading to activation of the adaptive alloimmune response, is the injury-induced, TLR4-triggered, and NFkappaB-mediated maturation of DCs ("innate alloimmunity"). Time-restricted treatment of innate immune events would include 1) treatment of the donor during organ removal, 2) in-situ/ex-vivo treatment of the donor organs alone, and 3) treatment of the recipient during allograft reperfusion and immediately postoperatively. Treatment modalities would include 1) minimization of the oxidative allograft injury with the use of antioxidants; 2) prevention of the TLR4-triggered maturation of DCs with the use of TLR4-antagonists; 3) inhibition of complement activation with the use of complement inhibiting agents. According to data from clinical and experimental studies it can be assumed that successful suppression of innate alloimmune events results in either subsequent significant reduction in, or even complete avoidance of the currently applied adaptive alloimmunity-suppressing drugs. However, in view of the time-restricted period of treatment, and the fear to potentially destroy its own business with currently applied alloimmunity-suppressing drugs, the pharmaceutical industry is still, but quite legitimately, reluctant to invest in the high cost of clinical development of those drugs for transplant patients because there are no marketing interests. On the other hand, clinical development of innate alloimmunity-suppressing drugs is urgently warranted. But: Who should fund? In this article, three options are explored which may contribute to a solution of the problem: 1) provision of incentives to companies for drug development; 2) conduction of clinical trials in developing countries; and 3) creation of a public-private professional partnership in analogy to the "European Rare Diseases Therapeutic Initiative" (ERDITI). We suggest and recommend the creation of such a partnership which may be called: "The European Initiative for the Suppression of Innate Alloimmunity" ("EISIA"). In analogy to ERDITI, the main goals of this organization should be:--to provide a streamlined facilitated process of collaboration between Academic Teams/Transplant Centres, Study Groups, and Pharma Companies to develop innate alloimmunity-suppressing drugs;--to give Academic Teams/Transplant Centres facilitated access to a large variety of compounds, developed by companies for other indications, which can be evaluated pre-clinically and, if warranted, clinically;--to guarantee the continuity all the way from research to development and commercialisation of the drug. If preclinical studies uncover the potential of a compound for suppressing innate alloimmune events, the Pharma Partner who has rights to this compound will either develop himself the drug for organ transplantation indication or allow its development by the academic team or a third party if he has no intentions of developing himself.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0080,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0150,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa chirurgica BelgicaMême sujetScience, Research, and MedicineTravaux en français237 207