Pharmaceutical companies are relying more often on external sources of innovation to boost their discovery research productivity. However, more in-depth knowledge about how external innovation may translate to successful product launches is still required in order to better understand how to best leverage the innovation ecosystem. We analyzed the pre-approval publication histories for FDA-approved new molecular entities (NMEs) and new biologic entities (NBEs) launched by 13 top research pharma companies during the last decade (2006-2016). We found that academic institutions contributed the majority of pre-approval publications and that publication subject matter is closely aligned with the strengths of the respective innovator. We found this to also be true for candidate drugs terminated in Phase 3, but the volume of literature on these molecules is substantially less than for approved drugs. This may suggest that approved drugs are often associated with a more robust dataset provided by a large number of institutes. Collectively, the results of our analysis support the hypothesis that a collaborative research innovation environment spanning across academia, industry and government is highly conducive to successful drug approvals.


翻译:制药公司往往依赖外部创新来源来提高其发现研究的生产率。然而,为了更好地了解如何最好地利用创新生态系统,还需要更深入地了解外部创新如何转化为成功的产品推出。我们分析了林业发展局核准的新分子实体(NMEs)和13家顶级研究药店公司在过去十年(2006-2016年)期间推出的新生物体(NBEs)的核准前出版历史。我们发现,学术机构贡献了大部分预批准前出版物,而出版物的主题与各自的创新者的长处密切相关。我们发现,对于在第三阶段终止的候选药物来说,情况也是如此,但这些分子的文献量远远少于核准药物的数量。这可能表明,获得批准的药物往往与大量机构提供的更可靠的数据集有关。我们的分析结果共同支持了这样一种假设,即学术界、工业界和政府的合作性研究创新环境非常有利于药物的成功批准。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
A New Paradigm of Threats in Robotics Behaviors
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
19+阅读 · 2020年9月6日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员