Delivering Innovation to Oncology Drug Development through Cancer Drug DISCO (Development Incentive Strategy using Comparative Oncology): Perspectives, Gaps and Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The field of Comparative Oncology has historically sought to conduct clinical trials in dogs with naturally occurring cancer to answer drug development questions relevant to human Oncology that cannot be easily answered in conventional animal cancer models or in human clinical trials. This approach to delivering Oncology drug development innovation has produced several notable successes and has gained support from many groups within the human Oncology drug development community. However, widespread adoption of this paradigm has not yet occurred. As an immediate follow up to an international meeting of experts and stakeholders in the field at the Pre-Congress One Health committee meeting of the World Small Animal Veterinary Association (WSAVA) in Toronto, Canada in July 2019, we hypothesized that new commercial incentives for Comparative Oncology would jointly accelerate and optimize cancer drug development for humans and pet dogs by more closely aligning the human and animal health pharmaceutical/biotech industries. This enhanced animal and human pharmaceutical/biotech proximity will create new commercial transactions between animal health and human health companies, and will reposition Comparative Oncology canine trials as interspersed with, and parallel to, human development rather than merely as preclinical models. We refer to this new animal-human pharma proximity and the resultant outcomes (new commercial incentives and parallel repositioning of Comparative Oncology) as Drug Development Incentive Strategy using Comparative Oncology (DISCO). The gaps and solutions to implementation of Drug DISCO are provided herein as the first output of the WSAVA One Health committee meeting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».