An open source pharma roadmap
Notice bibliographique
Résumé
This Essay outlines how open source methods of working could be applied to the discovery and development of new medicines.• There are many potential advantages of an open source approach, such as improved efficiency, the quality and relevance of the research, and wider participation by the scientific and patient communities; a blend of traditional and innovative financing mechanisms will have to be adopted.• To evaluate properly the effectiveness of an open source methodology and its potential as an alternative model of drug discovery and development, we recommend that new projects be trialed and existing projects scaled up. Where we standThe scientific and medical community has discovered and developed many groundbreaking medicines that have had a major impact on public health.However, drug development is challenged by a widening gap between health needs and the pharmaceutical industry's motives and business model, alongside a decrease in efficiency per research dollar spent in medicinal product research and development (R&D), a trend known colloquially as Eroom's Law [1].Such fundamental challenges result in frequent high-level calls for new initiatives to develop therapeutics and bring them to market [2,3].These include market push and pull mechanisms such as priority review vouchers, advance market commitments, and public R&D funding [4].New organizational models have also emerged, including public-private partnerships (PPPs) [5] and not-for-profit product development partnerships (PDPs) (for example, the Drugs for Neglected Diseases Initiative [DNDi], the Medicines for Malaria Venture [MMV], and the Global Alliance for Tuberculosis Drug Development [TB Alliance]) that often apply a full "delinkage" model in which the price of medicines and the cost of R&D are uncoupled [6,7].
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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 | 0,023 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».