Bibliographic record
Abstract
La recherche académiqueUn remède pour les maux du médicament ?Éditorial > Les dernières années nous ont apporté leur lot de mauvaises nouvelles pour le monde du médicament.Pas un mois ne se passe sans que les grands titres ne nous rappellent les difficultés de produire de nouveaux médicaments qui rencontrent les attentes de notre société moderne.Études cliniques interrompues et médicaments retirés du marché pour des raisons de sécurité ont eu plus que leur part de publicité et ont certainement contribué à créer un climat de crise autour du médicament.Bien que spectaculaires et fortement médiatisés, ces revers de fortune de l'industrie pharmaceutique ne représentent qu'un aspect des difficultés que traverse actuellement l'industrie de la découverte des médicaments.Un des phénomènes qui décrit peut-être le mieux les difficultés de ce secteur des biosciences est le faible nombre de médicaments véritablement nouveaux qui atteignent la clinique.Le nombre de nouvelles entités thérapeutiques approuvées par les agences de réglementation a constamment diminué au cours de la dernière décennie passant, pour la « Food and Drug Administration » américaine, de cinquante-trois en 1996 à dix-huit en 2006.Plus inquiétant encore, cette baisse progressive qui ne montre pas de signe de redressement est survenue au moment où les investissements en recherche et développement de l'industrie pharmaceutique n'ont cessé d'augmenter pour atteindre des sommets sans précédents.Les nombreuses acquisitions de firmes de biotechnologies par la grande industrie et les fusions entre compagnies majeures reflètent, entre autres, un besoin de garnir les tiroirs de produitscandidats et de médicaments déjà dans des phases avancées de développement.Bien qu'assurant la survie des firmes à court terme, ces acquisitions et fusions n'engendrent pas de gain net de nouveaux produits et ne sont pas nécessairement des moteurs favorisant l'innovation.Tous s'entendent pour reconnaître que la découverte et le développement de nouveaux médicaments est un processus complexe sur un chemin semé d'embûches de toutes sortes.Le renforcement souhaitable des règles de sécurité adoptées par plusieurs agences régulatrices des médicaments au cours des années 1990 a certainement contribué à ralentir, voire à diminuer, le nombre de nouveaux médicaments qui atteignent nos pharmacies.Toutefois, d'autres facteurs intrinsèques à une entreprise dont le succès repose sur une recherche innovante de haut niveau méritent aussi notre attention.Transformer les fruits de la recherche fondamentale issus de la génomique et de la protéomique en médicaments s'est avéré plus difficile et plus long que prophétisé par certains.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.007 | 0.005 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.020 | 0.025 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.077 | 0.056 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".