How to Facilitate Seamless Translation from Basic Concepts to New Heart Failure Drugs. A Scientific Statement of the Heart Failure Association of the ESC
Notice bibliographique
Résumé
A rift has opened and is widening between basic research (bench) and clinical research and patients (bed) who need their new treatments, diagnostics and preventive strategies. This problem involving the 'translation' of basic scientific findings into clinical applications and potential treatments or biomarkers for a condition like heart failure is widely recognized both in academia and industry. Despite the attempts that have been made by both sides to improve this situation, the high attrition rates of drug development and the problem with reproducibility and translatability of preclinical findings to human applications still persist. As a result, the return on investment of basic research has been limited in terms of clinical impact. In this scientific statement we describe and discuss various issues with relevance to this theme and try to dissect how to move our field towards the development of more effective heart failure drugs. We zoom in on facilitating the process of heart failure drug development, the unnecessary gaps ('valley of death') between the critical steps in heart failure drug development, validation and de-validation of new concepts as early as possible ('rigorous translation'). We describe forums on how to stimulate cross-talk and interaction between clinician-scientists, basic heart failure researchers, biotech and industry, and how to enable them to speak the same language, and lessons learned from successes outside the heart failure field.
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 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 | 0,161 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,019 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,018 |
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 ».