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Enregistrement W4409814932 · doi:10.2174/0113892010367028250411111549

Challenges and Pathways in Regulating Next-Gen Biological Therapies

2025· article· en· W4409814932 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Biotechnology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketing authorizationMedicineGenetic enhancementCommercializationClinical trialAuthorizationCell therapyGenome editingDiseaseBiotechnologyBioinformaticsStem cellIntensive care medicineCRISPRGeneBusinessBiologyPathologyGeneticsComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current medicine could benefit from gene and cell therapies for genetic defects, cancer, and degenerative disorders. These therapies modify genetic material or biological components. CRISPR-Cas9 gene editing, stem cell, and CAR-T treatments are examples. Complex products need rigorous regulations to ensure quality, efficacy, and patient safety. OBJECTIVES: This paper discusses international gene and cell-based treatment regulatory regimes, highlighting key issues and recent developments. It also includes gene and cell-based therapy classes and mechanisms. METHOD: The publications on gene and cell therapy challenges and their regulatory approvals in the US, Europe, Japan, Australia, Brazil, Canada, and China were collected over the last 20 years from PubMed, Scopus, and Google Scholar and analyzed to determine the differences. RESULTS: Gene treatments correct genetic defects or disease processes by adding, removing, or changing cell genetic information. In contrast, cell-based therapies restore damaged tissues with modified or unmodified cells. Highly customized and patient-specific drugs make regulatory monitoring challenging. US FDA CBER controls gene and cell-based therapies. Before clinical trials, these biologic drugs must file BLAs for market approval and INDs. DISCUSSION: FDA's Breakthrough Therapy and Regenerative Medicine Advanced Therapy (RMAT) designations accelerate biological development. The EMA oversees EU Advanced Therapy Medicinal Products. ATMP quality, safety, and efficacy are CAT's top priorities. The Conditional Marketing Authorization process expedites access to life-threatening disease medicines while the MAA regulates them. Japan's PMDA's Conditional Time-Limited Approval for regenerative medicines provides early commercialization and rigorous post-market supervision. Similarly, each country has adopted some ways to expedite the approval of biologicals. Geneediting drugs require specialized methods, long-term follow-up, and better safety to avoid offtarget effects. GMPs ensure production uniformity, sterility, and safety, complicating manufacturing and quality control. CONCLUSION: The review concludes that there is a need for worldwide regulatory harmonization and regulatory framework developments, including R.W.E., adaptive pathways, and personalization of biologics.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,206
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,200 · 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