Затраты на разработку не оправдывают высокую стоимость препаратов

Фармацевтические компании заявляют, что цены на их лекарства так высоки, потому что нужно оправдать затраты на их разработку. Но исследователи из США и Великобритании продемонстрировали, что это не так. Они рассмотрели 60 терапевтических агентов, одобренных FDA с 2009 по 2018 годы, и показали, что связи между инвестициями в разработку препарата и ценой курса лечения нет. Авторы работы основывались на данных FDA и SSR Health. Они говорят, что фармкомпании должны раскрыть больше данных, если хотят оправдать свои цены стоимостью разработки препаратов. 

Исследователи рассматривали инвестиции в разработку препаратов и стоимость курса лечения (цена за год терапии хронических состояний или цена максимального рекомендованного срока лечения). При этом цену препарата брали на момент запуска, через год после запуска и на 2021 год. Корреляционный коэффициент учитывал другие факторы, такие как орфанный статус заболевания. Использовали две модели, но ассоциации между затратами на разработку и ценой препаратов не было обнаружено.

Добавить в избранное

Вам будет интересно

23.10.2024
564
0

В сентябре 2024 года технологический стартап Scitility (США) запустил инструмент для анализа данных Argos, который отмечает научные статьи с потенциально мошенническими или сомнительными исследованиями. Для оценки статей инструмент отслеживает предыдущие публикации авторов — не были ли они отозваны в связи с недобросовестностью исследователей. Также подозрения может вызвать статья, многократно цитирующая отозванные статьи. Есть и другие показатели, например, «кривые» фразы, странный выбор слов в которых может быть попыткой скрыть плагиат. Одной из основных проблем такого подхода специалисты называют сходство имен некоторых ученых, которых алгоритм может спутать. Argos открыт для всех, более полный доступ предоставляется, например, журналистам.

К началу октября Argos уже отметил 40 000 статей как имеющие высокий риск и 180 000 —как имеющие средний риск, а также проиндексировал 50 000 отозванных статей. Больше всего подозрительных статей было выявлено у Hindawi — дочерней компании издательства Wiley. Это неудивительно, так как за последние два года Wiley отозвало более 10 000 статей, опубликованных Hindawi — более 4% его портфолио. У Elsevier было выявлено более 11 400 статьей с высоким риском (0,2% портфолио последнего десятилетия). У Springer Nature было выявлено более 6000 отзывов статей и более 6000 статей с высоким риском — около 0,3% его портфолио. Издатель MDPI отозвал 311 статей, но имеет более 3000 статей высокого риска — около 0,24% портфолио. Среди отдельных журналов лидирует Scientific Reports издательства Springer Nature с 450 статьями высокого риска и 231 отозванной статьей, что в совокупности составляет около 0,3% его портфолио.

Все издатели с большим количеством подозрительных статей заявляют, что они усердно работают над тем, чтобы публиковать только добросовестные исследования, используют новые технологии для проверки статей, а тот факт, что они отзывают статьи, говорит об их стремлении избавиться от проблемных работ.

21.10.2024
447
0

Журнал BMC Genomics (IF 3.5) приглашает авторов статей в специальный выпуск, посвященный геномике морских организмов. Крайний срок подачи заявок — 10 июля 2025 года. Приглашенные редакторы — научный руководитель Лаборатории палеогеномики Европейского университета (Санкт-Петербург) Артем Недолужко и профессор Университета Клемсона (США) Антонио Баэс.

В предыдущем спецвыпуске на эту тему, First dive into marine genomics, было опубликовано 17 статей.

Артем Недолужко отметил, что для него особенно привлекательными будут работы, где используется музейный материал и историческая ДНК.

Другие открытые спецвыпуски на сайте журнала

08.10.2024
577
0

Лауреатами Нобелевской премии по физике 2024 года стали Джон Хопфилд и Джеффри Хинтон, которым присудили награду «за основополагающие открытия и изобретения, обеспечивающие машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей». Джон Хопфилд — создатель ассоциативной нейронной сети, способной хранить и восстанавливать паттерны в данных. На основе такой сети (иначе ее называют сетью Хопфилда) Джеффри Хинтон, правнук Джорджа Буля, изобрел способ автономно находить заданные признаки в данных — это позволяет, например, выявлять конкретные элементы на изображении.

Изначально вдохновленные структурой мозга, искусственные нейронные сети находят все более широкое применение в самых разных сферах исследований и разработок, в том числе в биологии и медицине. К примеру, распознавание образов важно для диагностики, а глубокое обучение, основанное на разработке Хинтона, используют для разработок препаратов и предсказания структуры макромолекул.

16.09.2024
704
0

Об этом сообщил вчера издатель и главный редактор Vademecum Дмитрий Кряжев на медиасаммите БРИКС. Языком платформы Medeor BRICS Healthcare будет английский. Цели проекта — «налаживание контактов и эффективного взаимодействия между учеными, регуляторами и операторами индустрии здравоохранения; создание базы данных, которая раскроет весь потенциал национальных систем здравоохранения; организация глобальной кооперации».

Ключевыми для проекта вопросами названы инфекционные заболевания, неинфекционные социально значимые болезни, доступность лекарств и медуслуг.