Drug development in Alzheimer’s disease: the path to 2025
Notice bibliographique
Résumé
The global impact of Alzheimer's disease (AD) continues to increase, and focused efforts are needed to address this immense public health challenge. National leaders have set a goal to prevent or effectively treat AD by 2025. In this paper, we discuss the path to 2025, and what is feasible in this time frame given the realities and challenges of AD drug development, with a focus on disease-modifying therapies (DMTs). Under the current conditions, only drugs currently in late Phase 1 or later will have a chance of being approved by 2025. If pipeline attrition rates remain high, only a few compounds at best will meet this time frame. There is an opportunity to reduce the time and risk of AD drug development through an improvement in trial design; better trial infrastructure; disease registries of well-characterized participant cohorts to help with more rapid enrollment of appropriate study populations; validated biomarkers to better detect disease, determine risk and monitor disease progression as well as predict disease response; more sensitive clinical assessment tools; and faster regulatory review. To implement change requires efforts to build awareness, educate and foster engagement; increase funding for both basic and clinical research; reduce fragmented environments and systems; increase learning from successes and failures; promote data standardization and increase wider data sharing; understand AD at the basic biology level; and rapidly translate new knowledge into clinical development. Improved mechanistic understanding of disease onset and progression is central to more efficient AD drug development and will lead to improved therapeutic approaches and targets. The opportunity for more than a few new therapies by 2025 is small. Accelerating research and clinical development efforts and bringing DMTs to market sooner would have a significant impact on the future societal burden of AD. As these steps are put in place and plans come to fruition, e.g., approval of a DMT, it can be predicted that momentum will build, the process will be self-sustaining, and the path to 2025, and beyond, becomes clearer.
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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 | 0,042 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».