Uncertainty in an era of transformative therapy for haemophilia: Addressing the unknowns
Notice bibliographique
Résumé
Haemophilia is at the dawn of a new era in therapeutic management, one that can generate greater protection from bleeding and a functional cure in some individuals. Prior advances in protein engineering and monoclonal antibody technology have facilitated therapeutic options to maintain decreased risk of bleeding and less burdensome treatment. The use of gene transfer, first proposed in 1971 for monogenic diseases, is emerging as an effective long-term treatment for a variety of diseases. Transfer of functional factor VIII (FVIII) and factor IX (FIX) genes has witnessed a series of advances and setbacks since the first non-clinical experiments in animals were initiated nearly 30 years ago. More recently, multiyear therapeutic levels of FVIII and FIX activity have been achieved in human clinical trials, translated into meaningful clinical benefit and a functional cure. While clinical progress has been definitive, many questions remain unanswered as prelicensure phase 3 clinical trials are underway. These unanswered questions translate into a state of uncertainty about the known unknowns and unknown unknowns intrinsic to any new therapeutic platform. Accepting this modality as a means to functionally cure haemophilia also means accepting the uncertainty regarding the biology of viral vector-mediated gene transfer, which remains inadequately understood. Gene therapy is a far more complex biological 'drug' than small molecule and protein drugs, where manufacturing processes and the drugs themselves are now well characterized. Extent of community acceptance of uncertainty and acknowledgement of the need for an uncompromising drive for answers to the unknowns will characterize the introduction of this first generation of gene therapy for haemophilia to the wider patient population in both resource-rich and resource-poor countries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».