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Enregistrement W4403682094 · doi:10.1186/s12916-024-03690-8

Synthesizing regulatory guidance for demonstrating preclinical efficacy and translating promising cell therapies to early phase clinical trials: a scoping review

2024· review· en· W4403682094 sur OpenAlexafffund
Matthew S. Jeffers, Cheng Xi, Raj Bapuji, Hannah Wotherspoon, Jonathan Kimmelman, P. Bedford, Daniel I. McIsaac, Manoj M. Lalu, Dean Fergusson

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensOttawa Public HealthStemcell TechnologiesMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesStem Cell NetworkCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicineClinical trialPreclinical researchIntensive care medicineBioinformaticsMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Regulatory applications for cell therapy face more objections compared to conventional small molecule or biological drugs, leading to delays in market approval and clinical adoption. Increased regulatory objections frequently relate to issues regarding preclinical evidence, such as experimental design of animal studies, selection of animal models, endpoints, and determination of mechanism of action. Synthesis and clarification of the preclinical evidence necessary to demonstrate treatment efficacy and advance into early-phase clinical trials is needed to help researchers avoid regulatory objections. METHODS: We conducted a scoping review in which we searched repositories of the International Council for Harmonisation and all national member organizations (N = 38) for documents related to preclinical studies of cell therapies. Active guidance documents related to cell therapy were included, with no restrictions based on the year or language of publication. Data extraction was conducted in duplicate with conflicts resolved through consensus discussion. RESULTS: From 1215 identified documents, a total of 182 were included and analyzed, with 71% originating from ten major regulatory agencies. The most prevalent preclinical item addressed was the mechanism of action (n = 161, 88% of documents), underscoring its importance in bridging preclinical findings to clinical application. Most documents (n = 140, 77%) emphasized the importance of using clinically relevant preclinical models, though specific recommendations on models of disease were less common (n = 81, 45%). Selection of clinically relevant intervention parameters (n = 136, 75%) and outcome measures (n = 121, 66%) were also frequently recommended, but selection of relevant comparator groups appeared less frequently (n = 35, 19%). Furthermore, robust study design elements such as randomization and blinding were less frequently recommended, appearing in 31% of documents (n = 57). Comparison with clinical trial guidance revealed a significant gap in the rigor of study design recommendations for preclinical research. CONCLUSIONS: Regulatory guidance for preclinical efficacy studies often recommends a strong emphasis on the clinical relevance of animal models, intervention parameters, outcomes, and mechanism of action. Incorporating these recommendations into early preclinical studies should improve the acceptability of preclinical evidence for approval by the relevant national regulators and can be used as a guide to ensure that all evidence that regulators say they expect is efficiently assembled into new clinical trial applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,560
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,054 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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