Commercialization of cell and gene therapy in Canada: Current landscape, challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
• Canada lags other jurisdictions, such as the USA and EU, in CGT commercialization despite recent approval trends. • Regulatory ambiguity and lack of orphan drug incentives limit CGT development. • Traditional health technology assessment (HTA) approaches in Canada struggle to capture CGTs’ long-term value. • Implementing real-world evidence and decentralized manufacturing could improve domestic commercialization. • Adopting global policy models could improve CGT access, equity, and innovation in Canada. Cell and gene therapies (CGTs) offer transformative treatments for certain genetic diseases and cancers, with a growing number of global approvals. Yet Canadian commercialization lags behind the USA and Europe. This review identifies key barriers and proposes policy solutions informed by international examples. A policy-oriented environmental scan was conducted using regulatory documents, peer-reviewed literature, government reports, and industry publications. Barriers and solutions are organized into four domains: regulation, manufacturing, pricing and reimbursement, and access and equity. Despite recent investment downturns in this therapeutic area, Canada’s approval of its first clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR)-based therapy and chimeric antigen receptor (CAR) T-cell expansion suggest future growth. Strategic reforms could improve domestic CGT innovation, affordability, and equitable access.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».