Genomic Medicine Without Borders: Which Strategies Should Developing Countries Employ to Invest in Precision Medicine? A New “Fast-Second Winner” Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Genomic medicine has greatly matured in terms of its technical capabilities, but the diffusion of genomic innovations worldwide faces significant barriers beyond mere access to technology. New global development strategies are sorely needed for biotechnologies such as genomics and their applications toward precision medicine without borders. Moreover, diffusion of genomic medicine globally cannot adhere to a "one-size-fits-all-countries" development strategy, in the same way that drug treatments should be customized. This begs a timely, difficult but crucial question: How should developing countries, and the resource-limited regions of developed countries, invest in genomic medicine? Although a full-scale investment in infrastructure from discovery to the translational implementation of genomic science is ideal, this may not always be feasible in all countries at all times. A simple "transplantation of genomics" from developed to developing countries is unlikely to be feasible. Nor should developing countries be seen as simple recipients and beneficiaries of genomic medicine developed elsewhere because important advances in genomic medicine have materialized in developing countries as well. There are several noteworthy examples of genomic medicine success stories involving resource-limited settings that are contextualized and described in this global genomic medicine innovation analysis. In addition, we outline here a new long-term development strategy for global genomic medicine in a way that recognizes the individual country's pressing public health priorities and disease burdens. We term this approach the "Fast-Second Winner" model of innovation that supports innovation commencing not only "upstream" of discovery science but also "mid-stream," building on emerging highly promising biomarker and diagnostic candidates from the global science discovery pipeline, based on the unique needs of each country. A mid-stream entry into innovation can enhance collective learning from other innovators' mistakes upstream in discovery science and boost the probability of success for translation and implementation when resources are limited. This à la carte model of global innovation and development strategy offers multiple entry points into the global genomics innovation ecosystem for developing countries, whether or not extensive and expensive discovery infrastructures are already in place. Ultimately, broadening our thinking beyond the linear model of innovation will help us to enable the vision and practice of genomics without borders in both developed and resource-limited settings.
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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 | 0,043 | 0,031 |
| 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 | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,021 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».