Raise Standards for Preclinical Cancer Research
By C. Glenn Begley & Lee M. Ellis
Summary
'"Cet article aborde les problèmes systémiques dans le domaine de la recherche préclinique sur le cancer, mettant l'accent sur le manque de rigueur et l'incapacité à reproduire les résultats dans les études publiées. Des chercheurs de Amgen Corp ont examiné 53 études publiées et ont essayé de reproduire leurs résultats. Ils n'ont pu reproduire que six des 53 résultats expérimentaux. Cette faible capacité à reproduire le travail pointe vers des problèmes massifs dans la recherche en oncologie et en hématologie. Les 53 articles avaient auparavant été considérés comme ayant des résultats validés et avaient été utilisés pour des recherches ultérieures. Nous savons maintenant que c'était une fausse présomption à avoir fait. Avec la prise de conscience que le travail ne peut être reproduit, nous sommes laissés à nous demander combien de le domaine du cancer et de l'hématologie est basé sur des résultats inexacts. Les chercheurs ont attribué ces mauvais résultats à des conceptions expérimentales défectueuses, à la pression pour des résultats significatifs dans les publications académiques, et à un échec à prendre en compte les limitations des modèles précliniques. Cet article appelle à un changement culturel dans le milieu universitaire et l'industrie, incitant à une plus grande transparence, l'inclusion de données négatives, et un meilleur dialogue entre les chercheurs, les cliniciens, et les patients. Il souligne que les chercheurs devraient être responsables de la qualité et de l'éthique de leur travail et recommande des étapes spécifiques pour améliorer la fiabilité et la pertinence des études translationnelles en oncologie"'
'Un des prérequis en science est que vous pouvez répéter vos expériences et obtenir les mêmes résultats. Dans la recherche sur le cancer, cela a été un gros problème. Beaucoup des expériences menées dans la recherche sur le cancer ne peuvent pas être répétées, ou ce qu'on appelle répliquées. Comme les médicaments sont testés puis proposés aux patients, il est important de savoir qu'ils fonctionnent. Si une expérience sur un nouveau médicament est menée une seule fois et montre des signes d'aide à stopper la propagation de la maladie, il est possible que cela signifie que le médicament fonctionne, mais ce n'est pas certain. La seule façon de savoir si le médicament fonctionne est de répéter cette expérience. Parce que les médicaments contre le cancer ne sont souvent pas correctement testés dans des expériences répétées, beaucoup d'entre eux échouent à aider les patients. En médecine, les médicaments contre le cancer ont certains des pires taux de succès à cause de ce problème. Imaginez que vous êtes le directeur général d'une équipe de baseball recrutant de nouveaux joueurs. Sélectionneriez-vous jamais un joueur pour votre équipe que vous n'avez vu frapper qu'un seul coup de circuit? Probablement pas. Vous voudriez trouver des joueurs qui frappent régulièrement des coups de circuit quand ils sont à la batte. Il en devrait être de même lors de la sélection d'un médicament. Vous voulez savoir qu'il fonctionnera encore et encore, pas seulement dans une seule expérience. Lorsque nous fabriquons un nouveau médicament, notre objectif devrait être de s'assurer que le médicament cible les cellules cancéreuses et les empêche de se propager, sans causer plus de dommages au patient. Pour comprendre cela, nous devons faire beaucoup de tests sur une longue période. À cause de cela, nos expériences doivent être faites avec soin et répétées, afin que nous puissions être sûrs qu'elles fonctionnent et ne sont pas nuisibles. Malheureusement, les problèmes avec les tests de médicaments contre le cancer vont au-delà de ce manque de réplication. Les scientifiques sont prompts à accepter les informations d'une expérience même s'il y a quelques petites erreurs dans la façon dont l'expérience a été réalisée. Dernièrement, les gens ont parlé de ce problème plus souvent, car la fabrication de nouveaux médicaments peut être très coûteuse et nous continuons à découvrir que les médicaments que nous pensions efficaces, ne le sont pas. Amgen, une entreprise qui fabrique des médicaments contre le cancer, s'est fixé pour objectif de retester les médicaments souvent utilisés pour traiter le cancer dans l'espoir de savoir quels médicaments fonctionnent réellement. Les deux principaux enquêteurs d'Amgen étaient C. Glenn Begley et Lee Ellis. Ils ont examiné 53 articles qui avaient été publiés dans des revues médicales et se sont mis à les retester dans l'espoir de constater que les résultats pouvaient être validés, ou prouvés efficaces. Ce qu'ils ont découvert était effrayant. Après avoir retesté, ils n'ont trouvé que six des 53 expériences produisant les mêmes résultats. En utilisant notre idée de baseball, ce serait comme si vous aviez choisi 53 joueurs pour votre équipe et que lors de votre premier match, vous découvriez que seulement six de vos 53 joueurs savaient réellement jouer au jeu, les autres non. Expérimenter sur des sujets vivants peut être très difficile. Les animaux apportent beaucoup d'inconnus à la table, il y a donc de nombreuses raisons pour lesquelles un ensemble d'animaux peut répondre à un traitement puis le suivant ne le peut pas. C'est pourquoi nous devons répéter l'expérience plusieurs fois pour nous assurer qu'elle fonctionne comme nous le pensons, plutôt que d'avoir simplement de la chance la première fois. Les scientifiques d'Amgen, Begley et Ellis, ont cherché à comprendre pourquoi ils obtenaient des résultats différents lorsqu'ils reproduisaient les 53 expériences originales. Dans ces cas, ils ont essayé de parler aux scientifiques d'origine, pour savoir ce qui n'allait pas. Dans six études qui ont produit les mêmes résultats que les articles l'avaient indiqué, les scientifiques ont remarqué que le détail et le contrôle étaient très importants. Dans les études qui n'ont pas fonctionné, ils ont constaté que parfois, les scientifiques d'origine ne montraient qu'une seule expérience qui fonctionnait et ne mentionnaient pas les parties qui ne fonctionnaient pas. Ces scientifiques avaient tendance à accepter des résultats négligés parce que les résultats correspondaient à ce qu'ils voulaient être vrai. Les scientifiques veulent que le médicament fonctionne, donc ils ont ce qu'on appelle un biais, ou une sorte de pression pour montrer qu'il fonctionne, même quand ce n'est pas le cas. Malheureusement, les problèmes trouvés par Amgen, la compagnie de médicaments, sont similaires à ceux trouvés par d'autres. Beaucoup de temps, d'autres scientifiques ne peuvent pas répéter les expériences et obtenir les mêmes résultats. L'année dernière, une équipe de Bayer HealthCare en Allemagne a rapporté que seuls environ 25 pour cent des études qu'ils ont examinées étaient assez bonnes pour être utilisées. La plupart de ces études portaient sur le cancer. Certaines de ces études ont également été examinées par un groupe à Amgen. Ce qui aggrave ce problème, c'est que lorsqu'une étude est acceptée dans la communauté médicale, on suppose qu'elle est correcte. Les scientifiques supposent que l'expérience a fonctionné comme il''devraient et ils avancent ensuite dans le processus scientifique de tester d'autres idées en utilisant les fondations provenant des études précédentes. Une façon de penser à cela est de penser à une maison. Si nous trouvons une maison que nous voulons acheter, mais qu'elle est un peu trop petite, nous pourrions prévoir de l'acheter puis de construire un autre étage. Nous supposons que la maison est solide et que les fondations de la maison seront capables de soutenir ce nouvel étage supérieur. Mais si le constructeur a mis le mauvais matériau dans les fondations ou s'il n'a pas testé la résistance des matériaux qu'il a utilisés ? Lorsque nous construisons au-dessus de la maison, tout pourrait s'effondrer parce que les fondations de la maison n'ont pas été correctement construites. C'est exactement ce qui se passe en science. Les premiers chercheurs dans un domaine ou regardant un médicament spécifique posent les fondations. Si leur travail n'est pas solide, tout ce qui vient après ne sera pas non plus correct. Il est important de dire que ces problèmes se trouvent dans toutes les recherches scientifiques. Ces études se concentraient principalement sur la recherche sur le cancer. Mais le fait que la plupart des études publiées n'aient pas pu être reproduites par des scientifiques ou par des essais médicaux montre qu'il y a un gros problème dans cette industrie. Pour résoudre ce problème, nous devons améliorer la première étape de la recherche sur le cancer. Il y a des problèmes dans le travail des collèges et universités ainsi que dans l'industrie médicale qui doivent être résolus. Il faudra beaucoup d'efforts et le désir d'améliorer les choses. Plus important encore, les scientifiques doivent faire beaucoup plus attention à leur travail en élevant les normes pour ces études. Un gros problème dans le développement des médicaments contre le cancer est l'utilisation abusive des données de la phase préliminaire provenant de lignées cellulaires et de modèles animaux. Ces problèmes ont été beaucoup discutés et sont bien connus. Par exemple, souvent, les lignées cellulaires utilisées ne montrent pas correctement ce qui se passe chez l'homme. De plus, il y a des problèmes dans la compréhension de comment les médicaments se déplacent et fonctionnent dans le corps, et dans le choix des résultats à mesurer. De plus, les premiers tests utilisent rarement des marqueurs qui pourraient aider à choisir les patients qui bénéficieront probablement d'un médicament plus tard dans les essais cliniques. Les chercheurs en cancer doivent être plus prudents dans les premières étapes de l'étude. En raison de la difficulté de simuler le corps humain dans les premières recherches, ceux qui révisent la recherche devraient exiger plus de précision. Les chercheurs en cancer devront faire la transition difficile, lente et coûteuse vers de nouveaux outils pour la recherche. Ils devront utiliser des modèles plus robustes pour prédire les comportements des tumeurs et améliorer les stratégies de vérification. De plus, les premiers efforts pour trouver des marqueurs qui aident à identifier les patients appropriés devraient être requis dès le début du développement des médicaments. En somme, le processus scientifique exige des normes élevées de qualité, d'éthique et de rigueur. En fin de compte, les personnes qui planifient, font les expériences, puis partagent les résultats sont les responsables. Ils doivent s'assurer que leurs expériences sont conçues et réalisées correctement. Ils doivent également s'assurer que ce qu'ils disent aux autres à propos de leur travail est tout à fait correct. Lorsque nous faisons de la science, nous devons être extrêmement prudents, honnêtes et travailleurs. Alors pourquoi certains scientifiques finissent par partager des informations erronées, incomplètes ou manquantes ? Eh bien, le monde de la science peut parfois leur faire penser que c'est acceptable. Les chercheurs, surtout, ressentent beaucoup de pression pour bien faire afin d'obtenir de l'argent pour leur travail, d'obtenir de bons emplois et d'être promus. Ils craignent que leur travail ne soit pas parfait. À cause de cela, ils pourraient seulement partager les meilleures parties de leur travail, voire modifier certaines de leurs données pour correspondre à ce qu'ils pensaient à l'origine. La science est la quête de la connaissance. Si nous voulons en savoir plus sur quelque chose, nous devons être prudents quant à la façon dont nous apprenons. Nous devons être réfléchis aux problèmes avec l'information que nous avons et chercher des moyens plus sérieux de tester nos idées. Au lieu de s'attendre à ce que chaque morceau de recherche soit sans faille, nous devrions être satisfaits de résultats réels et reproductibles. De cette façon, les scientifiques ne se sentiront pas obligés de présenter une histoire parfaite à chaque fois. Même si les personnes qui révisent ou éditent pour les revues scientifiques partagent une partie du blâme, les scientifiques doivent être responsables des données qu'ils créent, vérifient et partagent. Nous devons toujours nous rappeler que le but de la science est d'améliorer la vie. Plus nous sommes bons en recherche, plus nous pouvons aider les gens. Plus tôt dans l'histoire de la science médicale, les gens n'étaient pas très prudents quant à la façon dont ils testaient les nouveaux traitements médicaux. Mais les choses ont beaucoup changé depuis lors. Donc, si nous''peut changer une fois, nous pouvons changer à nouveau. S'assurer que toute la recherche sur le cancer est fiable et peut aider dans de vrais traitements sera vraiment difficile. Mais nous ne devons jamais oublier que les patients doivent être notre focus. Notre travail est financé par le public et par des associations caritatives. Par conséquent, nous devrions continuer à essayer de nouvelles choses, continuer à faire des progrès et continuer à apporter de nouveaux traitements qui rendront la vie meilleure. Même si beaucoup de papers de recherche sont écrits chaque année, nous n'avons pas eu autant de succès que nous l'espérions. C'est pourquoi il est important de suivre un processus qui est ouvert, et qui aide les patients de façon régulière.'
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'Ajoutez une introduction: Avant de tester de nouveaux traitements contre le cancer sur les humains, les scientifiques doivent d'abord démontrer en laboratoire que le traitement fonctionnera réellement. Cela se fait généralement à l'aide d'animaux, tels que des souris, ou avec des cultures cellulaires faites à partir de tissus humains connus sous le nom de lignées de cellules cancéreuses. Une fois que le traitement s'est avéré efficace et sûr en laboratoire, il peut ensuite être testé sur les humains. Ce processus est appelé "recherche préclinique". Malheureusement, la plupart des grandes découvertes en recherche sur le cancer ne peuvent pas être dupliquées. Par conséquent, le taux de succès des médicaments développés est remarquablement faible. Cela est en partie dû au fait que les cellules des animaux que nous utilisons dans les laboratoires ne sont pas assez similaires aux cellules humaines. Cela est également dû à la mauvaise qualité des études, et au choix sélectif des données, ce qui donne l'impression que le traitement est plus efficace qu'il ne l'est en réalité. Lorsque nous essayons de créer de nouveaux médicaments, nous comptons sur les résultats de la recherche "préclinique". Préclinique signifie simplement avant qu'ils n'aient été testés sur un large éventail de personnes, avant qu'ils ne soient disponibles pour qu'un médecin puisse les prescrire à ses patients. Préclinique fait généralement référence à la phase de test avant que les médicaments ne soient approuvés pour une utilisation publique. Nous ne pouvons pas tester l'efficacité d'un médicament sur les humains avant de l'avoir étudié pendant de nombreuses années. Nous devons nous assurer que nos premiers tests en laboratoire sont très rigoureux et précis. Ces tests doivent prendre en compte le fait que chaque cas de cancer est différent, et que chaque patient est différent. Nous aimerions penser que nous pouvons faire confiance aux informations contenues dans les articles de recherche préclinique, mais malheureusement, ce n'est pas le cas. Bien que ce problème soit connu depuis longtemps et ait été beaucoup discuté, il n'a pas été résolu et reste un gros problème. Le coût de développement des médicaments est très élevé, et de nombreux essais cliniques échouent, donc nous avons besoin de meilleures thérapies. En 2012, des chercheurs de la société de biotechnologie Amgen ont essayé de vérifier si les résultats de 53 articles de recherche emblématiques pouvaient être reproduits. Ils savaient que certains résultats pourraient être difficiles à reproduire car certains des articles ont été choisis pour tester de nouvelles idées ou stratégies contre le cancer. Sur les 53 articles, seules six expériences, soit 11 pour cent du total testé, ont été trouvées pour produire les mêmes résultats que les chercheurs scientifiques originaux avaient trouvés. C'était beaucoup moins qu'ils ne s'y attendaient. Une explication de l'échec à reproduire pourrait être que les chercheurs originaux n'ont pas partagé tous les facteurs dans leurs expériences ou n'ont pas inclus toutes les données qu'ils ont collectées. Il n'est pas essentiel d'inclure toutes les informations dans un article de recherche, mais il est de plus en plus courant que les chercheurs laissent de côté des informations importantes, c'est particulièrement vrai dans la recherche sur le cancer. Si un scientifique tente de reproduire une expérience antérieure, il doit savoir exactement comment l'expérience originale a été menée et tous les points de données significatifs utilisés à ce moment-là, sans cette connaissance, la recherche doit deviner et cela peut conduire à des erreurs. De leur côté, une équipe de Bayer HealthCare en Allemagne a mené un exercice similaire en retestant des études fondamentales qui étaient largement acceptées comme validées. Ils ont constaté que seules environ 25% des études publiées en début de phase étaient suffisamment bonnes pour passer aux étapes suivantes. La recherche sur le cancer représentait 70% des études qu'ils ont examinées. Certaines des études que Bayer a tenté de reproduire ont peut-être également été des études qu'Amgen a tenté de reproduire. Amgen a gardé secrètes toutes les études qu'ils ont retestées, donc personne ne sait lesquelles ont été jugées irreproductibles et lesquelles étaient valides. Nous pouvons être sûrs que certaines des études irreproductibles ont formé la base d'un domaine entier d'étude, avec des centaines d'autres articles qui ajoutent aux idées du premier article. Mais les études originales n'ont jamais été vérifiées pour s'assurer que leurs idées avaient du mérite. Pire encore, certaines de ces études ont conduit à des essais sur des patients humains, ce qui signifie que de nombreuses personnes ont été soumises à des traitements qui ne fonctionneraient probablement pas. Comme seuls les scientifiques originaux savaient qu'Amgen travaillait à reproduire les résultats qu'ils avaient trouvés, il était du ressort des scientifiques d'informer le public que leur travail n'était plus crédible. À ce jour, aucun des scientifiques dont le travail a été jugé irreproductible n'est venu se manifester, il est donc très probable que leur travail soit toujours utilisé par des professionnels de la santé qui ne savent pas que le travail n'est pas digne de confiance. C'est terrifiant. Cependant, cela ne signifie pas que toute la recherche sur le cancer est mauvaise. Il y a quelques exemples de recherche qui ont rapidement et précisément conduit à des avantages pour les patients. En 2011, plusieurs nouveaux médicaments contre le cancer ont été approuvés, sur la base de données solides en début de phase. Néanmoins, le fait que l'industrie et les essais cliniques ne puissent confirmer la plupart des résultats des articles publiés sur de possibles nouveaux''les traitements suggèrent un gros problème général. Ce problème a été reconnu par de nombreux chercheurs avec qui les chercheurs d'Amgen ont discuté, tant dans les milieux universitaires qu'industriels. Quant à la manière d'améliorer la recherche sur le cancer à un stade précoce, il existe des problèmes clairs dans les milieux universitaires et industriels quant à la manière dont la recherche est réalisée et partagée. Pour les résoudre, nous aurons besoin d'un grand engagement et d'une volonté de changer la façon dont la recherche est menée. Nous devrons exiger des normes plus élevées pour la réalisation et le partage de ces études. Il y a aussi un gros problème dans le développement des médicaments contre le cancer lorsqu'il s'agit d'utiliser et d'interpréter les données préliminaires provenant de lignées cellulaires et de modèles animaux. Ces modèles ne sont pas parfaits et ont de nombreuses limitations qui ont été largement reconnues. Nous devons être plus prudents dans la manière dont nous menons ces études, et essayer de mieux imiter le corps humain. Les examinateurs et les éditeurs devraient exiger un travail plus soigné. Nous devrions mener des études préliminaires comme si elles étaient des études cliniques, y compris en laissant les chercheurs dans l'ignorance des différents groupes de recherche. Toutes les expériences devraient être vérifiées à l'aide des bons contrôles. Elles devraient également être répétées, idéalement par différents chercheurs dans le même laboratoire. Nous devrions présenter toutes les données dans le document final, y compris lorsque le médicament n'a pas fonctionné. Nous ne devrions pas publier des études basées sur une seule ligne cellulaire ou modèle. Nous devrions utiliser une variété de lignées cellulaires de cancer qui sont similaires aux patients que nous espérons traiter. Les chercheurs sur le cancer doivent faire le choix difficile, lent et coûteux de passer à de nouveaux outils de recherche, ainsi qu'à des modèles de tumeurs plus fiables et à de meilleures stratégies de vérification. Nous devrions également commencer à essayer de savoir qui est susceptible de bénéficier d'un médicament dès que nous commençons à le développer. N'oubliez pas que The Broken Science Initiative exige les normes les plus élevées. En fin de compte, les personnes qui font la recherche, les laboratoires où elles travaillent et les écoles ou organisations pour lesquelles elles travaillent devraient s'assurer que tout est fait correctement. Ce sont eux qui sont responsables si une expérience est mal conçue, s'ils n'ont pas suffisamment de preuves solides, ou s'ils omettent des informations importantes. Faire de la science correctement nécessite les normes et l'éthique les plus élevées. Nous devons construire un meilleur système. Pourquoi les gens finissent-ils par publier des informations qui sont fausses, sélectives ou non reproductibles ? Eh bien, la façon dont fonctionne l'académie et Peer Review pourrait en fait encourager cela involontairement. Les chercheurs ont besoin de nombreuses publications dans de grands journaux pour obtenir de l'argent, un emploi, des promotions, ou la sécurité de l'emploi. Les éditeurs de ces journaux, les personnes qui passent en revue le travail, et les comités de bourses préfèrent souvent les résultats qui sont simples, clairs et complets - essentiellement une "histoire parfaite". Ainsi, les chercheurs se sentent tentés de partager uniquement certaines informations ou données, ou même de les modifier pour qu'elles correspondent à leur hypothèse. Mais il n'y a pas d'histoires "parfaites" en biologie. Parfois, ce que nous ne savons pas peut conduire à plus de recherches. Par exemple, si un certain traitement ne fonctionne que sur certaines cellules, cela peut aider à comprendre pourquoi il ne fonctionne pas sur d'autres. Les personnes qui passent en revue les articles et les bourses doivent être d'accord avec ces histoires "imparfaites". Ils devraient récompenser le travail qui peut être répété avec exactement les mêmes résultats. De cette façon, les scientifiques ne se sentiront pas comme s'ils devaient raconter des histoires "parfaites" pour faire avancer leur carrière. Même si les éditeurs, les examinateurs et les membres des comités de bourses sont en partie responsables de ces défauts, les chercheurs devraient admettre quand ils ont tort et assumer la responsabilité de leur travail. En tant que scientifiques, nous devons nous rappeler pourquoi nous faisons cette recherche : pour aider à améliorer la vie des patients. L'attitude actuelle laxiste envers la création et l'analyse des données pré-essai clinique est similaire à ce qui se passait dans la recherche clinique il y a environ 50 ans. Mais le changement est possible. Améliorer la recherche sur le cancer préclinique au point qu'elle puisse être reproduite et ensuite utilisée dans des essais cliniques réussis sera vraiment difficile. Mais nous devons nous rappeler que les patients sont au centre de tous nos efforts. Si nous oublions cela, il est facile de perdre notre sens du but et de l'urgence. Les chercheurs en cancérologie obtiennent de l'argent des impôts et des dons, qui est gaspillé. Mais surtout, les patients comptent sur nous pour trouver de nouveaux traitements qui amélioreront leur vie. Même si des centaines de milliers d'articles de recherche sont publiés chaque année, il y a eu peu de succès cliniques compte tenu de l'argent investi. Nous avons besoin d'un système qui permette un processus de découverte clair qui mène constamment à des avantages significatifs pour les patients. Recommandations pour améliorer : • Les chercheurs devraient avoir plus de chances de présenter des données négatives. Les résultats négatifs peuvent être aussi instructifs que les résultats positifs. Ainsi, tous les résultats - quel que soit le résultat - devraient être inclus dans les conférences et les publications. • Les éditeurs de revues scientifiques doivent jouer un rôle actif dans la promotion de ce changement de culture. Ils pourraient le faire en s'assurant que les données négatives sont''les données peuvent être facilement trouvées dans les moteurs de recherche. • Il devrait y avoir des moyens pour les chercheurs de signaler un comportement contraire à l'éthique sans craindre de nuire à leur carrière. • Il devrait y avoir une meilleure communication tout au long du processus, des chercheurs précliniques aux médecins et aux défenseurs des patients. • Plus de crédit devrait être accordé pour l'enseignement et le mentorat, plutôt que pour la simple publication d'articles dans des revues. • De nouveaux outils de recherche doivent être mis à la disposition de tous les chercheurs, comme un meilleur accès à de grandes collections de lignées cellulaires, une meilleure caractérisation des lignées cellulaires et de meilleurs modèles de tumeurs. Homeschool: Programme d'études à domicile: Apprentissage à travers la recherche oncologique préclinique Objectif: Ce programme d'études à domicile vise à éduquer les élèves sur l'importance des méthodologies de recherche, de la reproductibilité et de la validation des résultats scientifiques dans la recherche oncologique préclinique. Durée du cours: Ce cours se déroulera sur huit semaines. Exigences du cours: Compréhension de base de la biologie et intérêt pour la recherche médicale. Semaine 1: Introduction à l'oncologie et à la recherche préclinique Objectif: Comprendre les bases de la recherche préclinique en oncologie, les types de carcinomes, le traitement et l'importance des lignées cellulaires et des modèles animaux. Semaine 2: Qualité des données précliniques publiées Objectif: Apprécier la relation entre la qualité des données et les essais en oncologie. Comprendre la biologie cible dans le développement de médicaments. Semaine 3: Points d'extrémité cliniques et survie des patients Objectif: Apprendre sur les points d'extrémité cliniques dans la recherche sur le cancer et comment cela diffère des autres disciplines. Semaine 4: Importance des études précliniques robustes Objectif: Comprendre l'importance de la génération de jeux de données robustes capables de résister aux défis des essais cliniques. Semaine 5: Fiabilité des études précliniques Objectif: Discuter de la variabilité et de la reproductibilité des données dans la recherche préclinique. Semaine 6: Confirmation des résultats de recherche et études phares Objectif: Apprendre sur les efforts faits pour confirmer les résultats publiés via l'analyse d'études de cas. Semaine 7: Recherche non reproductible et ses implications Objectif: Comprendre l'impact de la recherche non reproductible sur le développement de médicaments, les échecs des essais cliniques et le besoin de thérapies efficaces. Semaine 8: Résolution des divergences et importance de la collaboration Objectif: Discuter du rôle de la collaboration dans la résolution des divergences dans les résultats de la recherche. Discuter du rôle des chercheurs dans l'intégrité de la recherche et la mauvaise communication. Des références seront fournies pour chaque sujet de la semaine afin de permettre aux étudiants d'étudier les sujets en profondeur. À la fin du cours, une évaluation sera faite pour mesurer la compréhension des élèves et appliquer ce qu'ils ont appris à des scénarios du monde réel. Évaluation: Les étudiants seront évalués par des devoirs hebdomadaires, des quiz et un projet final qui les oblige à examiner une étude préclinique réelle et à discuter de sa reproductibilité et de sa validité. Avertissements: Ce cours à domicile est composé de sujets complexes et avancés. Il est recommandé que les élèves aient une compréhension préalable de la biologie et de l'oncologie élémentaire avant de commencer. Titre du programme: Comprendre la recherche scientifique et la reproductibilité dans l'industrie de la santé Leçon 1: Introduction à la recherche pharmaceutique Objectif: Les étudiants comprendront l'importance des études précliniques dans la recherche pharmaceutique et les problèmes associés à l'absence de validation. Leçon 2: Les conséquences de la recherche non reproductible Objectif: Les étudiants étudieront des cas où des articles précliniques non reproductibles ont déclenché tout un champ de fausse recherche et d'essais cliniques. Leçon 3: Les cas exceptionnels Objectif: Les étudiants apprendront sur des cas réussis de traductions de recherche en avantages cliniques. Cette leçon introduit également les étudiants aux problèmes systémiques dans le secteur pharmaceutique. Leçon 4: Amélioration de la qualité de la recherche Objectif: Les étudiants apprendront à propos de l'environnement préclinique et la nécessité d'élever la barre de la reproductibilité dans la réalisation et la présentation des études précliniques. Leçon 5: Relever les défis du développement de médicaments anticancéreux Objectif: Les étudiants acquerront des connaissances en revoyant des exemples d'usage erroné et de mauvaise interprétation des données précliniques dans le développement de médicaments contre le cancer. Leçon 6: Les limites des modèles précliniques du cancer Objectif: Les étudiants seront informés des limites des modèles précliniques du cancer, et de la reconnaissance généralisée de ces limites dans les secteurs de la recherche. Leçon 7: Le besoin de rigueur dans les études précliniques Objectif: Les élèves comprendront la nécessité d'approches plus rigoureuses dans les études précliniques pour garantir la robustesse de la recherche. Leçon 8: Techniques de validation des études Objectif: L'accent de cette leçon est mis sur les stratégies pour une validation correcte des expériences, y compris le masquage des enquêteurs, l'utilisation systématique de contrôles, la reproductibilité des expériences et la représentation complète des données. Leçon 9: Diversification des modèles utilisés dans les études Objectif: Les étudiants comprendront l'importance d'utiliser des lignées cellulaires diverses et bien caractérisées et des modèles dans les études et le besoin de biomarqueurs dans la sélection des patients lors du développement de médicaments. Leçon 10: Maintenir les normes les plus élevées dans le processus scientifique Objectif: Conclure le programme en insistant sur la qualité, l'éthique et les normes rigoureuses dans le processus scientifique lors de la réalisation de recherches. Projet: Faites développer à votre enfant un mini-projet de recherche basé sur les apprentissages de ce programme d'enseignement à domicile, en les encourageant à appliquer les concepts et les pratiques soulignés dans les leçons. Titre du programme: Accent sur la qualité dans l'éducation scientifique à domicile Semaine 1: Comprendre la responsabilité et la responsabilité dans le processus scientifique - Explorer le concept de responsabilité dans une enquête scientifique - Discuter de diverses''instances de responsabilité, se concentrant sur une mauvaise conception expérimentale ou l'absence de données appropriées - Souligner l'importance de l'éthique et de la rigueur dans les processus scientifiques Semaine 2 : Construire un système plus fort - Se pencher sur les raisons possibles de la publication de données erronées, sélectives ou irréproducibles - Discuter des pressions auxquelles sont confrontés les chercheurs dans leur développement de carrière - Comprendre l'attrait de l'histoire "parfaite" et les pièges qu'elle présente dans une analyse impartiale Semaine 3 : Imperfections dans la Science - Apprendre pourquoi il n'y a pas d'histoires parfaites en biologie et explorer des exemples concrets - Discuter de la manière dont les lacunes dans la recherche peuvent offrir de nouvelles opportunités - Comprendre pourquoi il est important de récompenser les résultats reproductibles et partiellement imparfaits Semaine 4 : L'importance de la précision et de la crédibilité des données - Réitérer la responsabilité de la génération, de l'analyse et de la soumission des données reposant sur les enquêteurs - Discuter du but ultime de la recherche pour améliorer les vies Semaine 5 : Comprendre la rigueur de la recherche dans un contexte historique - Tracer l'évolution de la rigueur dans la génération et l'analyse de données précliniques au cours des 50 dernières années - Tirer des parallèles entre les défis passés en recherche clinique et les problèmes actuels Semaine 6 : Améliorer la recherche préclinique - Comprendre l'importance de la reproductibilité dans la recherche préclinique sur le cancer et discuter des défis impliqués - Apprendre sur les contributions des chercheurs sur le cancer et leur impact sur la vie des patients - Discuter de l'importance de la transparence et de la concentration dans le domaine Semaine 7 : Recommandations pour améliorer la fiabilité des études - Comprendre l'importance de la présentation des données négatives - Discuter de l'influence potentielle des éditeurs de revues dans le changement culturel au sein de la communauté scientifique - Comprendre le rôle des moteurs de recherche dans la présentation des résultats de la recherche. Programme : Instruction à domicile pour enfants avec Inbox Weekly Semaine 1 : - Introduction à l'instruction à domicile : Comprendre les principes de base et les avantages de l'instruction à domicile. Semaine 2 : - Mise en place d'une salle de classe à domicile : Apprendre à créer un environnement d'apprentissage efficace à la maison. Semaine 3 : - Établissement d'une routine quotidienne : Planifier une routine structurée qui équilibre les activités académiques, les passe-temps et les activités de loisirs de votre enfant. Semaine 4 : - Inscription à des programmes externes : Apprendre comment s'inscrire à des ressources éducatives supplémentaires comme 'Nature Briefing: Cancer'. Discuter de l'importance d'apprendre sur divers domaines, même ceux qui ne sont pas généralement couverts dans les programmes d'études standards. Semaine 5 : - Mise en œuvre de la technologie dans l'éducation : Comprendre l'utilité des ressources en ligne et comment les utiliser efficacement. Semaine 6 : - Utilisation des ressources éducatives standard : Apprendre comment les ressources provenant de sources vérifiées comme 'https://verify.nature.com' peuvent aider au développement d'un enfant. Semaine 7 : - Introduction aux médias numériques : Enseigner à votre enfant comment fonctionnent les médias numériques, en couvrant des aspects tels que les URL, la recherche d'images, etc. Semaine 8 : - Pratique de la cybersécurité : Sensibiliser les enfants à l'importance de la sécurité sur internet. Note : Les devoirs seront principalement en ligne, mais nécessiteront que les étudiants appliquent leurs connaissances dans un contexte pratique. Les parents et les enfants seront équipés des outils et des compétences nécessaires pour faire de l'instruction à domicile un succès. Les parents recevront des mises à jour hebdomadaires et des instructions détaillées par Inbox.'
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Efforts over the past decade to characterize the genetic alterations in human cancers have led to a better understanding of molecular drivers of this complex set of diseases. Although we in the cancer field hoped that this would lead to more effective drugs, historically, our ability to translate cancer research to clinical success has been remarkably low.
