Sustainable approaches for drug repurposing in rare diseases: recommendations from the IRDiRC Task Force
Notice bibliographique
Résumé
Drug repurposing represents a real opportunity to address unmet needs and improve the lives of rare disease patients. It is often presented as a faster, safer and cheaper path for bringing drugs into new indications. However, several economic, regulatory and scientific barriers can impede the successful repurposing of drugs for rare diseases. The International Rare Diseases Research Consortium (IRDiRC) set up the Task Force on Sustainable Models in Drug Repurposing with the objective of identifying key factors for achieving sustainable repurposing approaches in rare diseases. In order to help inform expert opinion, the Task Force investigated six cases of medicinal products repurposed into new rare indications and four cases of ongoing development programs. A questionnaire addressing the major steps of the repurposing approach was developed by the Task Force and sent to contact points of the organizations. In addition, interviews were conducted with the relevant organization representatives to conduct a deeper dive into the sustainability of the repurposing approach for each of the selected cases. Based on the collective experience of the members of the Task Force and the output from the questionnaires/interviews, we have identified ten key factors that should be considered by those embarking on repurposing projects. These factors include the identification of unmet patient needs and partnership with patients, collection of evidence concerning disease prevalence, patient numbers, drug pharmacology and disease etiology, drug industrial property status, off-label or compounding use, data from past clinical studies and needs for extended non-clinical and clinical studies. The development of a collaborative funding framework and early discussion with regulators and payers are additional factors to implement early in the development of sustainable drug repurposing projects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».