Next-Generation Medicines for Neurological and Neurodegenerative Disorders: From Discovery to Commercialization
Notice bibliographique
Résumé
This book delves deeply into the discovery, preclinical and clinical development, and commercialization of next-generation medicines designed to treat neurological and neurodegenerative disorders. The book also covers pharmacologic targeting of the gut-brain axis in neurological and neurodegenerative disorders, the associated obstacles, challenges, and technologies involved, and the role of nanomedicines in addressing some of those challenges. The editors invited leading scientists and researchers with established credentials in CNS drug development and related technologies to contribute to the writing of the chapters. As a consequence, the editor and the readers are presented with a unique perspective of a selection of novel ideas, technologies, and medicines that have the potential to transform the current therapeutic landscape. The book is aimed primarily toward those in the pharmaceutical industry and academia who are involved in the development of drugs for treating CNS disorders. It will also serve as a valuable resource for technology transfer organizations and venture capital firms for selecting and investing in therapeutic ideas for treating CNS disorders. When we think of neurological and neurodegenerative disorders, we typically think of old age-related diseases such as Alzheimer’s or Parkinson’s disorders. While it is true that these diseases are responsible for the bulk of the societal and economic cost of CNS disorders, it is also true that CNS disorders are typically difficult to treat as a collective group because they have many general challenges in drug development in common, regardless of patient population or phase of life.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».