Giving Drugs a Second Chance: Overcoming Regulatory and Financial Hurdles in Repurposing Approved Drugs As Cancer Therapeutics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The repositioning or ‘repurposing’ of existing therapies for alternative disease indications is an attractive approach that can save significant investments of time and money during drug development. For cancer indications, the primary goal of repurposed therapies is on efficacy, with less restrictions on safety due to the immediate need to treat this patient population. This report provides a high-level overview of how drug developers pursuing repurposed assets have previously navigated funding efforts, regulatory affairs, and intellectual property laws to commercialize these ‘new’ medicines in oncology. This article provides insight into funding programs (e.g. government grants, philanthropic organizations) that academic and corporate initiatives can leverage to repurpose drugs for cancer. In addition, we highlight previous examples where secondary uses of existing, FDA- or EMA-approved therapies have been predicted in silico and successfully validated in vitro and/or in vivo (i.e. animal models and human clinical trials) for certain oncology indications. Lastly, we describe the strategies that the pharmaceutical industry has previously employed to navigate regulatory considerations and successfully commercialize their drug products. These factors must be carefully considered when repurposing existing drugs for cancer to best benefit patients and drug developers alike.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle