The Development of Regenerative Medicine in Russia and in the World: Leading Researchers and Technological Drivers
Notice bibliographique
Résumé
An assessment was made of the current level of development of the thematic area of «regenerative medicine» in Russia and in the world based on an analysis of the list of methods of cell, gene therapy and tissue engineering officially approved by the regulatory authorities of the world as of November 2022, as well as an analysis of the global publication and patent portfolio. It is shown that the practical result of the 20-year development of regenerative medicine was the creation and approval of 70 products and technologies, of which 12 are methods (products) of cellular immunotherapy, 11 are gene therapy products, 17 are cell therapy products, 8 are cord blood therapy methods, 22 – products of tissue engineering. The United States is the leader in terms of the number of regenerative medicine technologies and products approved by regulatory authorities for the use of technologies and products in healthcare practice – 32 methods and products, the second position is occupied by the EU (21), followed by the Republic of Korea (16), Japan (10), Canada (7). 3 technologies and products were approved in India, China and Australia, 2 in Singapore, 1 in New Zealand. During the observation period, only one gene therapy product was recalled (ZYNTEGLO in the EU in 2021). The country that makes the most significant contribution to research and development in the field of regenerative medicine is the United States, which has a national publication portfolio that is at least three times larger than the top 5 countries in this topic area (China, Japan, UK and Italy). The Russian Federation ranks 17th with the total number of publications in the national portfolio. The performed scientometric analysis made it possible to identify the most developed scientific areas in the Russian Federation related to the field of regenerative medicine.
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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 | 0,006 | 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 | 0,009 |
| 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 ».