Translational Challenges From Nonclinical to Clinical Program: Case Study Examples
Notice bibliographique
Résumé
Drug discovery and development is a complex, lengthy, and expensive process that takes on average 10-15 years and approximately $1-2 billion USD for approval of a new drug. While the studies needed to support clinical development are generally outlined in guidance documents, there is much less guidance on how to translate the nonclinical data into clinical designs. Nonclinical studies are performed to conduct the First-in-Human clinical trial, which is the first major milestone to advance new promising drug candidates, and are conducted primarily to determine the safe dose range for clinical development. Resolving how to move forward, and even when to move forward, requires significant cross-functional collaboration with pathologists, ADME scientists, biologists, and clinical staff. There are many reasons why drug candidates may fail; these could be as simple as insufficient understanding of the nature of the translational process, failure to effectively integrate the data from different pharmacologically relevant species, or erosion of the margin of safety during chronic toxicology studies. The case studies described here were designed to help participants in the 2024 American College of Toxicology (ACT) Continuing Education course "Translational Challenges from Nonclinical to Clinical Program: Case Study Examples" to improve their skills in managing translational challenges from nonclinical to clinical program encountered during drug development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».