Decentralised manufacturing of cell and gene therapy products: Learning from other healthcare sectors
Notice bibliographique
Résumé
Decentralised or 'redistributed' manufacturing represents an attractive choice for production of some cell and gene therapies (CGTs), in particular personalised therapies. Decentralised manufacturing splits production into various locations or regions and in doing so, imposes organisational changes on the structure of a company. This confers a significant advantage by democratising supply, creating jobs without geographical restriction to the central hub and allowing a more flexible response to external pressures and demands. This comes with challenges that need to be addressed including, a reduction in oversight, decision making and control by central management which can be critical in maintaining quality in healthcare product manufacturing. The unwitting adoption of poor business strategies at an early stage in development has the potential to undermine the market success of otherwise promising products. To maximise the probability of realising the benefits that decentralised manufacturing of CGTs has to offer, it is important to examine alternative operational paradigms to learn from their successes and to avoid their failures. Whilst no other situation is quite the same as CGTs, some illustrative examples of established manufacturing paradigms are described. Each of these shares a unique attribute with CGTs which aids understanding of how decentralised manufacturing might be implemented for CGTs in a similar manner. In this paper we present a collection of paradigms that can be drawn on in formulating a roadmap to success for decentralised production of CGTs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».