Mapping the Clinical Development Trajectory of Cell and Gene Therapy Products
Notice bibliographique
Résumé
While cell and gene therapies (CGTs) have emerged as promising modalities to treat conditions with limited therapeutic options, their unconventional development is fraught with uncertainty, rendering them high-risk assets for many pharmaceutical companies. Here, we assess the clinical development trajectories of CGT products by estimating probabilities of successful clinical trial phase transitions and the likelihood of achieving regulatory approval. We included all CGT products entering clinical development from 1993 to 2023 and intended for marketing in the United States, Europe, Japan, Canada, and Switzerland. Associations between product success and characteristics were investigated. In sub-analyses, we examined the clinical trajectories of two promising product types, chimeric antigen receptor T (CAR T) cell therapies and adeno-associated viral (AAV) vector-based gene therapies. We identified 995 CGT products corresponding to 1,961 development programs. A total of 44 CGTs secured at least one regulatory approval, corresponding to an overall likelihood of approval of 5.3% (95% CI 4.0-6.9). Development programs with an orphan designation had a higher likelihood of approval than those without (9.4%, 95% CI 6.6-13.3 vs. 3.2%, 95% CI 2.0-4.9), while programs for oncology indications had a lower likelihood of approval compared to those for non-oncology indications (3.2%, 95% CI 1.6-5.1 vs. 8.0%, 95% CI 5.7-11.1). CAR T cells and AAV gene therapies had a similar overall likelihood of approval of 13.6% (95% CI 7.3, 23.9) and 13.6% (95% CI 6.4, 26.7), respectively. In conclusion, CGT products have a low overall likelihood of approval with variability based on orphan status, therapeutic area, and product type.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».