Leaping the hurdles in developing regenerative treatments for the intervertebral disc from preclinical to clinical
Notice bibliographique
Résumé
Chronic back and neck pain is a prevalent disability, often caused by degeneration of the intervertebral disc. Because current treatments for this condition are less than satisfactory, a great deal of effort is being applied to develop new solutions, including regenerative strategies. However, the path from initial promising idea to clinical use is fraught with many hurdles to overcome. Many of the keys to success are not necessarily linked to science or innovation. Successful translation to clinic will also rely on planning and awareness of the hurdles. It will be essential to plan your entire path to clinic from the outset and to do this with a multidisciplinary team. Take advice early on regulatory aspects and focus on generating the proof required to satisfy regulatory approval. Scientific demonstration and societal benefits are important, but translation cannot occur without involving commercial parties, which are instrumental to support expensive clinical trials. This will only be possible when intellectual property can be protected sufficiently to support a business model. In this manner, commercial, societal, medical, and scientific partners can work together to ultimately improve patient health. Based on literature surveys and experiences of the co-authors, this opinion paper presents this pathway, highlights the most prominent issues and hopefully will aid in your own translational endeavors.
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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 | 0,051 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,010 |
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 ».