Pharmacovigilance in Cell and Gene Therapy: Evolving Challenges in Risk Management and Long-Term Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
Cell and gene therapies, including CAR T-cells, CRISPR-based genome editing, and next-generation viral and non-viral delivery platforms, are transforming treatment paradigms across cancer, rare genetic disorders, immune dysregulation, and neurodegenerative disease. These therapies offer curative potential but also present safety challenges owing to prolonged biological activity, systemic immune engagement, and lasting genomic alterations. This review examines the range of related toxicities, including immune complications, genotoxicity, and organ-specific effects, with attention to atypical presentations, gaps in clinical trial safety capture, and disparities in global long-term follow-up infrastructure. Central to our analysis is a risk-adaptive, digitally enabled pharmacovigilance model that incorporates real-world data, artificial intelligence-based signal detection, and seamless pediatric-to-adult follow-up to proactively protect patients while supporting innovation. Integrated safety dashboards, pediatric transition roadmaps, and predictive monitoring tools are proposed as practical solutions to improve coordination among sponsors, regulators, and clinical sites. We also outline best practices for aligning risk evaluation and mitigation strategies with risk management plans and examine how wearable biosensors, electronic patient-reported outcomes, and multi-omics biomarkers contribute to near real-time safety surveillance. Ethical priorities such as informed consent, data privacy, and equitable access are addressed throughout. By positioning pharmacovigilance as a proactive and predictive foundation within the therapeutic landscape, this review offers a forward-looking blueprint to advance innovation while ensuring long-term patient safety.
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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 | 0,057 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».