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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».