Advances in health: Implications and challenges of intellectual property in the era of precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the role of intellectual property (IP) in developing and commercializing melanoma biomarkers within the pharmaceutical market, focusing on precision medicine (PM). It investigates five key areas: (i) inventiveness dynamics, (ii) commercial and epidemiological motivations for patent registrations, (iii) the impact of patented technologies, (iv) the classification of technological innovations, and (v) patterns of knowledge sharing and collaboration. This study analyzes 244 Patent families (FamPat) records from Questel’s Orbit database, selected without temporal restrictions up to 2023, ensuring a comprehensive longitudinal perspective. Employing a mixed-methods approach, the study combines quantitative trend analysis with qualitative content examination to classify innovations in melanoma biomarkers and assess intellectual property dynamics. Additionally, network analysis maps knowledge flows and collaboration patterns among patent assignees, offering an in-depth view of innovation trajectories and collaborative behaviors in this technological domain. The findings highlight two primary categories of melanoma biomarkers: those for predicting and monitoring disease progression and those that support therapeutic decision-making. Despite the U.S. leading patent filings since 1993, China, Europe, Canada, and Japan demonstrate more impactful innovations in this domain. Limited knowledge-sharing and collaboration between entities were observed, which may restrict further technological advancements in the market. This study offers novel insights into the convergence of IP and precision medicine in melanoma treatment. It reveals a paradigm shift towards bioinformatics-driven biomarkers and underscores the strategic importance of intellectual property for competitive positioning within the global pharmaceutical market. Findings support strategic decision-making for pharmaceutical firms involved in melanoma treatment, particularly concerning market expansion and intellectual property management.
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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 | 0,021 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».