Editorial: Model-informed decision making in the preclinical stages of pharmaceutical research and development
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Model-informed decision making in the preclinical stages of pharmaceutical research and developmentAlthough late-stage clinical attrition has been long considered as the most significant issue facing the pharmaceutical industry, the probability of technical success in the clinic is largely related to decisions made years earlier in the preclinical stages of Research and Development (R&D); it is at these early stages that decisions are made regarding the molecular target, modality of intervention, drug design and clinical candidate selection.Accordingly, model-informed drug development approaches that have proven useful in the clinic (e.g., quantitative systems pharmacology (QSP) modeling, physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling, pharmacokinetic-pharmacodynamic (PKPD) modeling) are increasingly leveraged to support decisions in the earlier preclinical stages of R&D.These advances, however, have not been well-represented in the literature.This topic illustrates efforts to apply modeling in target verification, lead compound optimization, clinical candidate selection, and human efficacious dose prediction, with an emphasis on how modeling and simulation is being used to advance hypothesis driven research and support decision making in preclinical research.As a collection, the papers included in this topic will allow researchers to better understand the impact and limitations that such modeling has in real-world drug research, and, in turn, facilitate insight and guidance for future research in quantitative pharmacological modeling and simulation.Presented as a high-level overview, authors from several pharmaceutical companies shared their collective experiences about how modeling and simulation approaches have been used to inform various decision points from discovery to first-in-human clinical trials (Kondic et al., 2022).Target validation is considered as one of the main areas where QSP can impact drug discovery, however adoption of this approach is slow due to the multiscale nature and complexity of typical QSP models (Chelliah and van der Graaf, 2022).Diving in
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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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,024 |
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 ».