Advancing Geroscience Research – A Scoping Review of Regulatory Environments for Gerotherapeutics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, older adults are living longer but often in poorer health with multiple chronic conditions straining healthcare systems. Gerotherapeutics, which target the biological mechanisms of aging, could reduce this burden by extending healthspan. However, before therapies can be adopted, they must undergo rigorous study and regulatory approval; existing regulatory frameworks and the barriers to their development are unknown. OBJECTIVE: We conducted a scoping review of geroscience regulatory frameworks and identified barriers to their development. METHODS: A comprehensive government, academic, and grey literature search in the United States, Europe, Canada, and other regions including Medline and EMBASE (via OVID), Google Scholar, CINAHL, and CADTH Grey Matters was conducted. For inclusion of only recent literature, searches were limited to English-language publications from 2014 to 2024. RESULTS: In 3,780 publications screened for inclusion, no regulatory frameworks for gerotherapeutics were found. In the 34 included publications, 4 major barriers were identified: 1) lack of recognition of the biological processes of aging as targets for medical intervention; 2) absence of clear regulatory pathways to evaluate aging-focused therapies; 3) economic uncertainties, including high development costs and limited incentives due to unclear regulatory environments; and 4) insufficient public and policy engagement. CONCLUSION: We did not identify any geroscience specific regulatory frameworks but identified barriers to their development. For biological aging to advance as a therapeutic target, stakeholders must develop comprehensive regulatory guidelines, incentivize research and conduct public education. Global collaboration is crucial to harmonize regulatory efforts and ensure equitable adoption of therapies, ultimately enhancing healthspan worldwide.
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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 | 0,084 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».