Harnessing emerging paradigms in chemical engineering to accelerate the development of pharmaceutical products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We advanced the concept of biosynthonics five years ago as a solution for resuscitating the productivity of small‐molecule drug pipelines across the pharmaceutical industry. Biosynthonics employs metagenomics and metabolic engineering to mine pharmacoactive structures that are otherwise beyond the reach of synthesis platforms that are currently utilized for drug discovery and lead optimization. Biosynthonics can be harnessed to generate unprecedented quantities of truly novel pharmacoactive structures, which, in turn, can have a game changing effect on the productivity and success rate of drug discovery and early clinical testing in the pharmaceutical industry. However, the impact of biosynthonics on the productivity and cost of product development is somewhat constrained owing to pervading inefficiencies in other parts of the drug discovery and development workflow. Herein, we update our vision for improving the productivity and diminishing the cost of drug discovery and development. Although biosynthonics remains a key piece in our strategy, we discuss how its integration with emerging paradigms in chemical engineering such as information science and materials science, as well as innovations in pharmaceutical manufacturing will drive the next generation of projects in the pharmaceutical industry. In many regards, our updated vision is more pragmatic and leverages the competencies of the pharmaceutical industry more effectively. We have already implemented this vision in our laboratory and early results have been very encouraging. Some of these examples have been detailed in the current work.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».