Rethinking Clinical Trials and Personalized Medicine with Placebogenomics and Placebo Dose
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacogenomics, nutrigenomics, vaccinomics, and the nascent field of plant omics are examples of variability science. They are embedded within an overarching framework of personalized medicine. Across these public health specialties, the significance and biology of the placebo response have been historically neglected. A placebo is any substance such as a sugar pill administered in the guise of medication, but one that does not have pharmacological activity. Placebos do have clinical effects, however, that can be substantive in magnitude and vary markedly from person-to-person depending, for example, on the type of disease, symptoms, or clinical trial design. Research over the past several decades attests to a genuine neurobiological basis for placebo effects. All drugs have placebo components that contribute to their overall treatment effect. Placebos are used in clinical trials as control groups to ascertain the net pharmacological effect of a drug candidate. Not only less well known but also relevant to rational therapeutics and personalized medicine is the nocebo. A nocebo effect occurs when an inert substance is administered in a context that induces negative expectations, worsening patients' symptoms. With the COVID-19 pandemic, there are high public expectations for new vaccines and medicines to end the contagion, while at the same time antiscience, post-truth, and antivaccine movements are worrisomely on the rise. These social movements, changes in public health cultures, and conditioned behavioral responses can trigger both placebo and nocebo effects. Hence, in clinical trials, forecasting and explaining placebo and nocebo variability are more important than ever for robust science and personalized health care. Against this overarching context, this article provides (1) a brief history of placebo and (2) a discussion on biology, mechanisms, and variability of placebo effects, and (3) discusses three emerging new concepts: placebogenomics, nocebogenomics, and augmented placebo, that is, the notion of a "placebo dose." We conclude with a roadmap for placebogenomics, its synergies with the nascent field of social pharmacology, and the ways in which a new taxonomy of drug and placebo variability can be anticipated in the next decade.
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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 | 0,355 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,033 |
| Communication savante | 0,015 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».