A Hundred Years of Insulin Innovation: When Science Meets Technology
Notice bibliographique
Résumé
The story of insulin development is a remarkable example of what can be accomplished in medicine when academic science meets translational biotechnology. The foundation was laid 100 years ago this year with the discovery of insulin in Toronto in 1921, prompting a Nobel Prize in 1923. The discovery made by Banting and Best (1) was so spectacular and of such importance for many people that it immediately led to collaboration with industry partners, most notably Eli Lilly in the U.S. and what became Novo Nordisk in Europe. One of the founding fathers of Novo Nordisk, Dr. August Krogh, was himself a Nobel Prize laureate. Krogh understood the scientific significance of the insulin discovery and partnered with people skilled in medicine as well as in technological development and upscaling. In the following decades, academic discoveries such as insulin crystallization (2) and binding of zinc (3) and protamine (4) immediately translated to benefits on insulin product characteristics that are of importance even today. Seminal discoveries in academia in the 1950s and 1960s unraveled the amino acid sequence as well as the secondary, tertiary, and quaternary insulin structures. These academic endeavors were led by Nobel Laureates Sanger (5) and Hodgkin (6), respectively. …
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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 | 0,005 | 0,019 |
| 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 | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,041 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».