Financial Feasibility of Developing Sustained-Release Incrementally Modified Drugs in Thailand’s Pharmaceutical Industry: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Thailand's pharmaceutical industry is prioritizing innovation and self-reliance through the development of incrementally modified drugs (IMDs), particularly sustained-release dosage forms. However, the financial feasibility of IMD development remains underexplored. Objective: This study evaluates the financial feasibility of developing sustained-release IMDs in Thailand, focusing on costs, timelines, and investment requirements to inform strategic decision-making. Methods: A mixed methods approach was used, combining literature reviews, expert interviews, and financial modeling. Two scenarios were analyzed: (1) only development (phase I) and (2) full clinical trials (phase I to III). Sensitivity analysis was used to assess the impact of key variables on financial feasibility. Results: The research and development (R&D) process for sustained-release IMDs takes 7 years for phase I-only development, costing US $1.46-3.09 million, and 11 years for full clinical trials, costing US $18.60-20.23 million. Process validation batches accounted for 60% of costs in phase I-only scenarios, while clinical trials represented 70% of costs in full clinical trial scenarios. The annual income required for a 5-year payback period ranged from US $0.20-1.80 million (phase I only) to US $3.01-27.11 million (full trials). Shorter R&D durations and longer payback periods substantially improved feasibility. Conclusions: Developing sustained-release IMDs in Thailand involves substantial costs and extended timelines but offers a lower-risk alternative to new chemical entities. Strategic investments, efficient R&D processes, and supportive policies are essential to enhance feasibility and alignment with national goals of innovation and self-reliance.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».