International Multi-site Implementation of Local Cell-Free Protein Biomanufacturing to Advance Health and Research Equity
Notice bibliographique
Résumé
Limitations in global access to research and healthcare capacity undermine equity, sustainability, and resilience, particularly in resource-limited settings. Molecular diagnostics and biologic therapeutics are set to revolutionize medicine; however, our dependence on centralized biomanufacturing, and the concomitant cold chain logistics, restrict access to these benefits. While these constraints become particularly evident during global health crises, they reflect a chronic and unmet global challenge. Here, with research teams in North and South America and Asia, we challenge the conventional top-down paradigm by innovating community-driven solutions that empower underserved populations to actively participate in the bioeconomy, producing what they need, when, and where they need it. Our approach leverages decentralized, low-burden biomanufacturing technologies-built on cell-free protein synthesis and open-source hardware-to enable local, on-demand production of critical biologics, including high-value growth factors, vaccines, and diagnostic enzymes, demonstrating performance comparable to commercial gold standards. This platform, implemented at ten sites worldwide, supported patient trials targeting globally relevant pathogens, including SARS-CoV-2, chikungunya, and Oropouche viruses. Together, these initiatives lay the foundation for a new era of globally inclusive biomanufacturing, where innovation goes beyond geographic boundaries, and communities everywhere are empowered to respond to global challenges with enhanced speed, autonomy, and equity.
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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».