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靶向药物的发现和开发,从分子信号到全球市场:纽约大学的一个教育项目,5年指标

格洛丽亚李

T35 NIDDK荣誉实习生,纽约大学医学院临床和转化科学研究所,纽约,纽约,美国

纽约州立大学下州医学院,布鲁克林,纽约,美国

电子邮件:aa

约瑟夫Plaksin

美国北卡罗来纳州达勒姆市杜克大学医学院医学系

Ravichandran Ramasamy

美国纽约大学医学院,生物化学和分子药理学学系,co-PI NIDDK R25

加布里埃尔Gold-von Simson

儿科,PI NIDDK R25,纽约大学医学院,纽约,美国

纽约大学医学院临床转化科学研究所,美国纽约

DOI: 10.15761 / JTS.1000215

文章
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作者信息
数据与数据

摘要

药物发现和开发(DDD)是研究人员非常感兴趣的一个协作的动态过程,但这是一个缺乏正式培训的领域。纽约大学的药物开发教育项目(DDEP)成立于2012年,旨在通过教育早期阶段的科学家和其他各种志同道合的学生,激励一支改进的、多学科的DDD队伍。该计划的第一门课程强调DDD的复合后方面;第二门课程关注分子信号通路。在五年内,来自不同学院(医学、生物医学、牙科、工程、商业和教育)的196名学生(博士、医学博士、硕士学位和博士后博士/博士候选人)完成了课程。前/后调查显示了所有课程主题的知识增长。26名学生被授予职业发展奖(73%为女性,23%为少数族裔)。他们各自学位授予/博士后项目的部分毕业生开始从事DDD相关的工作。该项目是其他学术机构开发兼容项目的框架,旨在培训更有见地的DDD工作人员。

关键字

职业,药物开发,药物发现,教育,研究生,翻译

简介

尽管药物发现和开发(DDD)面临许多挑战,但人们的乐观情绪有所恢复[1-3]。DDD教育项目可以影响新疗法的成长和发展以及市场转型[4]。由于日益增加的复杂性和可行性障碍,对DDD教育项目的需求非常大。一个潜在分子从发现到批准的开发成本和时间的中位数分别为26亿美元和36年[5,6]。只有10%到20%的健康相关研究项目进行了人体试验;只有6%进入I期试验的药物达到批准状态[7,8]。新药审批率一直很低[9,10]。因此,为了促进DDD的成功翻译,科学家需要[11]的技能和培训。很少有DDD培训项目将发现和发展两个方面结合起来,让学生接触该领域的机会和专家[12]。

2012年9月,在国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(NIDDK)的资助下,我们开始在纽约大学(NYU)注册药物开发教育项目(DDEP)。我们的目标是教授研究生和研究生DDD的基本知识,并激励这些积极和有才华的个人更多地参与到科学发现的翻译中,并作为训练有素的科学家、工程师、商业分析师和企业家进入DDD工作队伍。这种改进的、知情的DDD工作人员将更好地满足国家的生物医学和临床研究需求。

我们的教育目标达到了,与我们两年分析报告的数据一致[13]。此外,我们还探讨了学生为什么选修每门课程,他们学到了什么,以及这门课程与他们职业目标的相关性。我们还追踪了获得DDEP职业发展奖的学生的职业道路。DDEP旨在教授基本技能,是临床和转化科学研究所(CTSIs)中唯一已知的此类项目。

材料和方法

系列课程描述

NYUSOM DDEP于2012年在NIDDK的支持下创建。目前是第六年,发展中国家发展方案最初由两个系列课程组成,旨在突出发展中国家发展进程的基本和创新特点。我们的目标是:1)在研究生和研究生水平上教授新一代多学科学生DDD知识;2)加强和加速治疗和其他应用的翻译,包括新的和重新用途的;3)弥补翻译间隙。

招生面向所有纽约大学的研究生和研究生。两门课程系列中的第一门课程是新时代的药物开发(DDNE)。本课程在秋季学期开设,重点关注DDD复合后方面,如知识产权、监管方面和营销。春季学期课程,分子信号在治疗学的发现和发展(MSDDT),扩展了分子信号通路作为药物靶点和可行性测试的潜在位点(表1)。每门课程授予三个学分。课程时长为两个小时,每节课都是由该领域的专家进行讲座,然后是互动讨论。学生必须做好准备,完成指定的阅读和课程作业。

表1。课程主题

新时代的药物开发(DDNE)

  • 大数据,超级计算,人工智能
  • 生物统计学和研究设计:新的统计方法
    以及在包括代谢综合征/肥胖在内的新药靶点的应用
  • 生物技术/科学创业
  • 棕色脂肪形成是糖尿病新药的靶点
  • 糖尿病并发症药物研发的挑战
  • 临床试验
  • 案例研究:发现纤维肌痛
  • GPCRs的去孤儿化和配体鉴定
  • 代谢综合征的表观遗传基础与产前环境暴露
    以及从小鼠到人的生物标志物的翻译动物模型的设计
    靶向药物选择预测
  • 寻找药物基因组学中缺失的遗传力宽位点GWAS
  • 舞弊和不当行为
  • 基因组医学和药物再利用
  • 新经济中的医疗保健
  • 研究中的人体受试者保护
  • 英夫利昔单抗:TNF抑制剂如何从普通的开始发展到
    不可预见的治疗成功
  • 药物开发中与临床数据有关的知识产权
  • 遗传性疾病中基因表达的修饰因子
    和对表型的测量影响
  • 孤儿病药物开发
  • 溶酶体储存障碍:新疗法
  • 临床试验伦理,FDA和利益冲突,PDUFA
  • 从大数据转向更好的疾病模型
    和药物反应
  • 新的糖尿病和肥胖药物和
    FDA,工业药物开发
  • 药物基因组学中的下一代数据挖掘
  • 专利临床数据
  • 儿童药理学:儿童药物开发,一个行业视角
  • 药物安全中的药物警戒,统计学的应用
    数据挖掘技术在药品安全监测和预测中的应用
  • I/II期发展试验
  • 利用失败的药物创造成功的药物
    妇女健康中的药物
  • 药物的发现与开发:从靶点到IND和NDA

分子信号在治疗药物开发和发现中的应用(MSDDT)

  • 靶向PI3k-Akt-mTOR通路
  • 靶向代谢疾病——心脏代谢试验的主要疗效终点
  • 针对艾滋病毒/艾滋病的结构化基础药物/疫苗设计
  • 初创生物技术:风险的第一人称视角
    以及创业的回报
  • 药物警戒中的信号转导与信号管理
  • 用于药物发现的RNAi
  • 受体与药物结合,自主神经系统药理学
  • Ras /癌症
  • RAGE与糖尿病并发症及治疗方法
  • 蛋白质激酶作为药物开发的靶点
  • G蛋白偶联受体信号转导原理
  • 预防心脏病学
  • 药理学上瘾的
  • 个性化医疗
  • 阿片受体异质二聚体在镇痛和成瘾中的作用
  • 核激素受体
  • 进食行为的神经元控制
  • 分子特征的疾病
  • 代谢和癌症
  • 药物化学
  • 免疫疗法对Tauopathies
  • 糖胺聚糖调节信号通路:
    对药物开发的影响
  • 药物分布、动力学、代谢和细胞色素P450s
  • 毒品成瘾:从基础科学研究中获得的见解
  • 磷化性肿瘤拮抗剂的发现与合理开发
  • 发现与理性发展
    FGF23激素拮抗剂
  • 糖尿病神经病变试验和终点的选择
  • 糖尿病和肥胖
  • 计算药物发现
  • 药物发现的双价方法
  • 生物的方法和考虑
    治疗进展-靶向FGF通路
  • 醛糖还原酶与糖尿病并发症
  • 腺苷受体
  • 免疫调制剂:之间的讨论
    开发商及业界合作伙伴
  • 大环的激酶抑制剂

(缩写(按字母顺序排列):获得性免疫缺陷综合征(AIDS),成纤维细胞生长因子(FGF),食品和药物管理局(FDA), g蛋白偶联受体(GPCR),全基因组关联研究(GWAS),人类免疫缺陷病毒(HIV),研究新药(IND),雷帕霉素机制靶点(mTOR),新药申请(NDA),磷酸肌醇3激酶(PI3k),处方药用户使用费法案(PDUFA),蛋白激酶B (Akt),晚期糖基化终产物受体(RAGE), RNA干扰(RNAi),组织坏死因子(TNF)

DDNE(下降)

DDNE课程的目标是提供DDD从临床前阶段到批准后营销和监测的监管、经济、伦理和商业方面的概述。学生将接触到广泛的主题,包括协议规划、安全监测、成本和定价分析以及知识产权。学生还将学习基础科学和临床科学、统计分析、企业管理、法律和营销部门如何在这个相互依赖的多学科过程中融合。在学期结束时,学生需要完成一个期末项目,包括提交一个“迷你”研究新药申请(IND)[7]。

MSDDT(春天)

在MSDDT课程中,我们将探索在实验室中发现和开发治疗方法的原理,以及RAS和AKT等基本信号通路。学生学习实体特定的范例,可以帮助预测成功的DDD轨迹,以及如何通过实验测试计划目标选择。为了确保学生对DDD的不同科学方面做好准备,学生将接触到诸如开发受体和通路网络、预测模型、新技术以及设计动物模型和临床试验的挑战等主题。学生被要求提交一份关于设计治疗[8]的研究方法或方法的期末论文。

学生人口

从2012年秋季至2017年春季入学的学生中收集人口统计信息、培训水平和研究生院所属关系。

项目评估

课程前/课程后的调查和分析:为了评估学生自我报告的语境知识,每个学生在课程的第一天完成了课前调查,在课程的最后一天完成了课后调查。调查要求学生评估他们对每个主题/知识项目的理解程度。回答选项是:(1)没什么,(2)几乎没什么,(3)有些,(4)非常多。对所有知识问题的回答进行汇总,形成一个总知识分数。每个调查还包括一个关于课程与职业目标相关性的问题。这些选项是:(1)完全不相关,(2)只有一点相关,(3)有点相关,(4)非常相关。使用IBM SPSS分析课程前后调查的差异。由于样本量小,数据非正态分布,所有数据分析均采用Wilcoxon秩和检验。

讲座评级:在每门课程的最后一天,学生们收到调查问卷,要求他们从4个不同的方面对每节课进行评价:内容、演示、相关性和整体。每个回答的选项是:(1)差,(2)低于预期,(3)满意,(4)高于预期,(5)优于预期。对于“讲座是否没有商业偏见?”也进行了分析。

自由反应文本:为了获得更多的定性信息,每个调查都包含了自由回答的问题。在课程前的调查中,学生被问到:“你希望从这门课程中得到的主要东西是什么?”他们还被要求解释他们对职业相关性问题的评分。在课程后的调查中,学生被问到:“你从这门课程中学到了什么?”

使用IBM SPSS调查文本分析软件分析自由回答问题的答案。这些回答被分组以供查询,并与学生在回答中使用的关键词相关联。我们手动排除了包含搜索词成分的单词。同样地,一些没有自动分组到相应类别的回复是根据内容手动分组的。在“你希望从这门课程中学到的主要东西是什么”和“你从这门课程中学到的主要收获是什么”两个问题上,我们采用卡方检验来比较课程前后调查的差异。

职业发展奖项:入学的学生有资格获得职业发展奖。设立该奖项的目的是为学生提供支持,使他们能够从事各种活动,以促进他们的职业发展。用途包括学费减免、研讨会、课程/会议出席和出版支持。研究人员利用在线搜索和电话随访来追踪受试者的职业轨迹。

结果

学生人口

从2012年9月到2017年6月,有139名学生完成了DDNE课程,75名学生完成了MSDDT课程。共有196名学生修毕发展专业课程的最少一门课程;18名(9%)学生同时完成了DDNE和MSDDT。

DDNE(下降)

139名DDNE学生包括:48名(35%)博士后,30名(22%)博士或医学博士/博士候选人,29名(21%)医学博士/临床调查理学硕士双学位候选人(MD/MSCI), 14名(10%)其他硕士学位候选人,11名(8%)博士后医学博士和7名(5%)教师。90名学生(65%)在NYU usom入学或任职,29名(21%)在NYU Sackler研究生生物医学研究所,7名(5%)在NYU Tandon工程学院,5名(4%)在NYU Tandon研究生学院(GSAS), 4名(3%)在NYU Stern商学院,3名(2%)在NYU牙科学院,1名(1%)在NYU Steinhardt文化、教育和人类发展学院(图1)。

图1所示。学生人口。这个柱状图显示了学生人口统计数据:DDNE和MSDDT课程的注册人数、培训水平和附属学校。

MSDDT(春天)

75名完成MSDDT课程的学生包括:39名(52%)博士或MD/PhD候选人,29名(39%)博士后博士,4名(5%)硕士学位候选人,3名(4%)博士后医学博士。41名(55%)学生在NYU Sackler入学或任职,27名(36%)来自NYU usom, 3名(4%)来自NYU Tandon, 2名(3%)来自NYU GSAS, 2名(3%)来自NYU牙科(图1)。

项目评估

DDNE(下降)

前/后课程调查:在2012年9月至2017年6月期间,有139名学生完成了DDNE。其中,127人(91%)完成了课程前调查,98人(71%)完成了课程后调查,89人(64%)完成了课程前和课程后调查。对所有个人知识问题的回答、知识总分和职业相关性问题的回答均非正态分布(课程前知识总分:Kolmogorov- Smirnov p = 0.006和Shapiro-Wilk p = 0.114;其他均为:Kolmogorov-Smirnov p≤0.001和Shapiro-Wilk p≤0.001)。在学习完课程后,学生们对自己在每个知识领域以及整体知识的评价都显著提高了。平均课程前职业相关性(3.59±0.57)与课程后职业相关性(3.51±0.62)差异无统计学意义(Z=-0.480;p = 0.631)(图2a,表2)。

表2。课程前和课程后的调查结果。

新时代的药物开发(DDNE)

问题

前课程的意思

(SD)

邮报》课程的意思是

(SD)

平均差

魏克森讯号等级
测试z分数

魏克森讯号等级
测试意义(p)

知识
问题

1

2.57

(0.79)

3.59

(0.43)

1.02

-7.795

< 0.001

2

2.41

(0.72)

3.76

(0.52)

1.35

-7.248

< 0.001

3.

2.23

(0.73)

3.71

(0.46)

1.48

-7.886

< 0.001

4

2.61

(0.73)

3.65

(0.52)

1.04

-7.282

< 0.001

5

2.39

(0.69)

3.35

(0.58)

0.96

-6.801

< 0.001

6

1.91

(0.75)

3.22

(0.56)

1.31

-7.496

< 0.001

7

2.03

(0.82)

3.58

(0.5)

1.55

-7.786

< 0.001

总知识
分数

16.13

(3.64)

24.69

(2.33)

8.56

-8.099

< 0.001

职业生涯

相关性

3.59

(0.57)

3.51

(0.62)

-0.08

-0.480

0.631

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

问题

前课程的意思

(SD)

邮报》课程的意思是

(SD)

平均差

魏克森讯号等级
测试z分数

魏克森讯号等级
测试意义(p)

知识
问题

1

2.07

(0.82)

3.15

(0.57)

1.08

-5.078

< 0.001

2

2.16

(0.80)

3.35

(0.68)

1.19

-5.116

< 0.001

3.

2.27

(0.79)

3.27

(0.57)

1.00

-4.824

< 0.001

4

2.10

(0.82)

3.38

(0.63)

1.28

-5.182

< 0.001

5

2.56

(0.72)

3.46

(0.61)

0.90

-4.885

< 0.001

6

2.31

(0.84)

3.08

(0.57)

0.77

-4.098

< 0.001

7

1.93

(0.75)

3.00

(0.66)

1.07

-5.232

< 0.001

8

2.09

(0.77)

3.23

(0.58)

1.14

-5.114

< 0.001

总知识
分数

16.47

(5.44)

25.15

(3.32)

8.68

-5.757

< 0.001

职业生涯

相关性

3.64

(0.55)

3.40

(0.85)

-0.24

-1.206

0.228

缩写:标准偏差(SD)

讲座评级:94名(68%)学生完成了课程评分(范围1-5)。每个域的平均评分为:内容4.17(±0.80),呈现4.12(±0.87),相关性4.25(±0.81),整体4.18(±0.81)。95%(对所有讲座的1116个回复中的1062个)报告说,讲座不存在商业偏见。

图2。课程前和课程后的调查结果。(A)此图显示DDNE课程的课程前和课程后调查结果。(B)此图显示MSDDT课程的结果。调查的选择是(1)什么都没有,(2)几乎没有,(3)有些,(4)很多。平均评级和标准偏差显示。学生在分别学习了DDNE和MSDDT课程后,认为自己在所有领域都更有知识(p < 0.001)。这两门课程在职业相关性方面没有统计学差异。

免费回复文本:完成课前调查的127名学生中有113人(89%)解释了他们的职业相关性评分。66人(有解释的113个回复中的58%)表示有兴趣从事研究和DDD相关的职业。40人(35%)表示有兴趣从事学术以外的职业(表3)。

表3。免费文本回复-职业相关性问题。

新时代的药物开发(DDNE)

总人数

139

完成的课程前调查数目

127例(91%)

回答与职业相关的自由文本问题的学生人数

113人(89%)* *

分类的答案

有兴趣从事职业的学生人数在学术界

(关键词:生物技术、工业、公司、制药、咨询、生物技术、制药、商业)

* * * 40 (35%)

有兴趣工作的学生人数研究和DDD相关的职业

(关键词:研究、药物开发、临床试验、基础科学)

* * * 66 (58%)

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

总人数

75

完成的课程前调查数目

* 68 (91%)

回答与职业相关的自由文本问题的学生人数

55 (81% * *)

分类的答案

有兴趣从事职业的学生人数在学术界

(关键词:生物技术、工业、公司、制药、咨询、生物技术、制药、商业)

17 (31% * * *)

有兴趣工作的学生人数研究和DDD相关的职业

(关键词:研究、药物开发、临床试验、基础科学)

37 (67% * * *)

*完成课程的学生百分比;

** %完成调查的学生;

*** %的学生回答了自由回答问题)。

缩写:卡方(Χ2),药物发现和开发(DDD),新药申请(NDA),研究新药(IND),知识产权(IP)

在课程前的调查中,94名学生(127名回应者中的74%)回答了“他们希望从课程中得到什么”的问题。35人(94个回答这个问题的人中的37%)表示他们对DDD的商业和/或营销方面感兴趣,14人(15%)表示对学习监管方面感兴趣,1人(1%)表示对知识产权感兴趣(表4)。在课程后调查中,92名(98个回答中的94%)学生回答,“这门课的主要结论是什么?”31名学生(92名回答该问题的学生中的34%)表示他们了解了DDD的业务和营销方面,20名(22%)表示他们了解了监管方面,13名(14%)表示了解了知识产权。在课程后的调查中,有明显的增加(χ2p = 0.034)在包含知识产权类别关键字的回复数量上(表4)。

表4。自由回答问题-学生希望从课堂(课程前)学到什么和他们从课堂(课程后)学到什么。

新时代的药物开发(DDNE)

总人数

139

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

已完成的调查数目

* 127 (91%)

* 98 (71%)

回答自由文本问题的学生人数

94 (* * 74%)

92 (* * 94%)

分类的答案

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

的学生人数想学/学习商业和市场DDD的方方面面

(关键词:财产、商业、产业、企业家、创业公司、市场、生物技术、制药)

Χ2假定值= 0.884

35 (37% * * *)

31 (34% * * *)

的学生人数想学/学习监管方面的DDD

(关键词:监管、监管、批准、批准、FDA、NDA、IND)

Χ2假定值= 0.178

* * * 14 (15%)

* * * 20 (22%)

的学生人数想学/学习关于知识产权

(关键词:知识产权、保护、知识产权、专利)

Χ2假定值= 0.034

* * * 1 (1%)

* * * 13 (14%)

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

总人数

75

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

已完成的调查数目

* 68 (91%)

52 (69% *)

回答自由文本问题的学生人数

63 (* * 93%)

47 (90% * *)

分类的答案

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

的学生人数想学/学习如何发现一种药物

(关键词:抑制,途径,靶点,发现)

Χ2假定值= 1.000

32 (51% * * *)

24 (51% * * *)

的学生人数想学/学习商业和市场DDD的方方面面

(关键词:财产、商业、产业、企业家、创业公司、市场、生物技术、制药)

Χ2假定值= 0.132

* * * 9 (14%)

* * * 9 (19%)

的学生人数想学/学习监管方面的DDD

(关键词:监管、监管、批准、批准、FDA、NDA、IND)

Χ2假定值= 0.317

* * * 2 (3%)

* * * 3 (6%)

的学生人数想学/学习关于知识产权

(关键词:知识产权、保护、知识产权、专利)

Χ2假定值= 0.317

* * * 0 (0%)

* * * 1 (2%)

*完成课程的学生百分比;

** %完成调查的学生;

*** %的学生回答了自由回答问题。

缩写:卡方(Χ2),药物发现和开发(DDD),新药申请(NDA),研究新药(IND),知识产权(IP)

MSDDT(春天)

前/后课程调查:75名学生在五年内完成了MSDDT课程,68名(91%)完成了课程前调查,52名(69%)完成了课程后调查,46名(61%)完成了课程前和课程后调查。对所有个人知识问题的回答、总知识得分和职业相关性问题的回答均非正态分布(课程前总知识:Kolmogorov-Smirnov p = 0.004和Shapiro-Wilk p = 0.005;课程后总知识:Kolmogorov-Sminov p = 0.004, Shapiro-Wilk p = 0.226;其余均为:Kolmogorov-Smirnov p≤0.001和Shapiro-Wilk p≤0.001)。与DDNE的情况一样,学生在学习完课程后,对自己在每个知识领域以及总知识得分的评价都明显更高。同样,课程前和课程后的职业相关性评分没有差异(课程前:3.64±0.55;后程:3.40±0.85;Z = -1.206, p = 0.228)(图2b,表2)。

讲座评级:51名(68%)MSDDT课程的学生完成了课程评分(范围1-5)。每个领域的平均评分为:内容3.96(±0.85),呈现3.95(±0.92),相关性4.06(±0.85),整体4.01(±0.88)。98%(对所有讲座的498个答复中的489个)的答复报告说,讲座不存在商业偏见。

免费回复文本:68名完成课前调查的学生中有55人(81%)解释了他们的职业相关性评分。大多数回复(55个有解释的回复中的3767%)表示有兴趣从事研究和DDD相关的职业。17名(31%)学生表示有兴趣从事学术以外的职业(表3)。

在课程前的调查中,63人(68名受访者中的93%)回答了“他们希望从课程中得到什么”的问题。32人(对这个问题的63个回答中的51%)表示他们对学习如何发现一种药物感兴趣,9人(14%)对DDD的商业和/或营销方面感兴趣,2人(3%)对学习监管方面感兴趣(表4)。在课程后调查中,47人(52个回答中的90%)回答“这门课的主要收获是什么?”24名学生(47个回答这个问题的学生中的51%)表示他们学习了如何发现一种药物,9名(19%)学习了DDD的业务和营销方面,3名(6%)学习了监管方面,1名(2%)学习了知识产权(表4)。

职业发展奖

26名学生获得职业发展活动资助。奖金总额为92,250美元。博士8人(31%),博士后7人(27%),MD/MSCI 5人(19%),博士后4人(15%),硕士2人(8%)。19名(73%)的获奖者是女性。6名(23%)获奖者是代表性不足的少数民族(URM)。16名(62%)学生用这笔钱参加会议,9名(35%)学生用这笔钱减免部分学费,4名(15%)学生用这笔钱参加写作研讨会,2名(8%)学生用这笔钱参加小型课程,1名(4%)学生用这笔钱资助出版(图3)。

图3。职业发展奖获得者。这个柱状图显示了职业发展获奖者的数量,按性别、培训水平、代表性不足的少数群体地位和使用目的分类。值得注意的是,一些学生将职业发展基金用于不止一个目的。

从小学预科毕业后获得职业发展支持的学生在哪里?

接受资助的5名医学院毕业生目前都在美国的住院医生项目中注册。8名博士生中有2名已经毕业;一个是博士后培训生,一个是医疗保健公司的顾问。硕士研究生毕业2名;一个是医疗保健公司的项目协调员,另一个是临床试验研究协调员。4名博士后均为学术机构的助理教授。七名博士后博士生中有一名是一家制药公司的经理;其余6人继续进行博士后培训(表5)。

表5所示。目前获得职业发展资助的专业和学科毕业生。

MD/MSCI双学位候选人

指数

年收到

年的
毕业

位置

部门

机构

1

2013

2014

居民

放射学

NYUSOM,纽约,纽约

2

2014

2015

居民

放射学

宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学的Perelman SOM说

3.

2014

2015

居民

儿科

西奈山,SOM,纽约州

4

2015

2015

居民

皮肤病学

NYUSOM,纽约,纽约

5

2016

2017

居民

眼科学

约翰霍普金斯管理学院,巴尔的摩,马里兰州

博士学位候选人

指数

年收到

年的
毕业

位置

部门

机构

6

2016

2016

博士后
研究员

心胸外科手术

威尔康奈尔医学院,纽约,纽约

7

2016

2016

顾问

N/A

ClearView医疗保健合作伙伴(医疗保健/

波士顿咨询)

硕士学位候选人

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

8

2013

2014

高级临床项目协调员

N/A

QuintilesIMS(医疗/技术/

咨询),堪萨斯州奥弗兰帕克

9

2016

2017

临床试验

研究协调员

N/A

纽约大学牙科学院,纽约,纽约

博士后MDs

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

10

2013

2012

助理教授

内科医学/

预防医学/热带医学

威尔康奈尔医学院,纽约,纽约

11

2013

2003

助理教授

神经学

NYUSOM,纽约,纽约

12

2014

2006

助理教授

内科医学/

肾脏学

NYUSOM,纽约,纽约

13

2015

2008

助理教授

内科/心脏病学

NYUSOM,纽约,纽约

博士后博士

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

14

2016

2013

高级经理

现场分析与操作

基因泰克,旧金山,加州

15

2016

2014

博士后博士

基础科学与颅面生物学“,

纽约大学牙科学院,纽约,纽约

16

2016

1999

博士后博士

微生物学

NYUSOM,纽约,纽约

17

2017

2014

博士后博士

病理

NYUSOM,纽约,纽约

18

2017

2013

博士后博士

内分泌学

NYUSOM,纽约,纽约

19

2017

2016

博士后博士

细胞生物学

NYUSOM,纽约,纽约

20.

2017

2010

博士后博士

微生物学

NYUSOM,纽约,纽约

简称:医学院(SOM)

讨论

我们的项目继续吸引有才华和积极的学生,来自不同背景的职业生涯早期阶段。最初,招生包括来自医学院、生物医学科学学院和艺术与科学学院的学生。目前,学生基础已经扩展到包括牙科、工程、商业和教育学院。此外,我们的讲师拥有来自DDD各个领域的专业知识,包括学术界、政府/监管机构、工业(大大小小的)和商业/经济部门。因此,讲座和讨论为多学科的学生提供了一个交流思想和分享经验的平台,以实现一个共同的目标。

获得职业发展奖的学生可以说是我们最热心的学生。资金最多用于参加会议,这表明受助人对社交有强烈的兴趣,在他们感兴趣的领域变得更加熟练。其中一些获奖者已开始在竞争性医疗领域工作,另一些则直接参与DDD。研究表明,MD/MSCI的学生申请更有竞争力的住院医师项目,目前我们的MD/MSCI毕业生的机构和专业反映了这一趋势[9]。我们的计划成功地使这些学生成为DDD的关键人物。此外,我们的职业发展基金鼓励URM学生。我们的接收人中有23%是本科生,而所有科学、技术、工程和数学博士中只有8.3%是本科生。同样,女性在科学和工业领域的代表性历来不足,但73%的职业发展接受者是女性。

在前两年,DDNE和MSDDT分别有37和23名学生,[6]。五年后,这两个数字分别增加到139个和75个,反映出这两门课程每年的入学人数都有所增加,而授课和讨论的质量却没有受到影响。在更大的样本量下,我们发现这两门课程的授课评分始终很高,学生在所有被问及的领域都表现出了学习能力。高后课程调查知识评分表明,我们的课程可以给学生成功参与DDD项目所需的知识、社交能力和信心。除了获得的知识,我们可以从“学生从课程中学到了什么”的自由文本回答中确定,学生在监管、商业、经济、市场营销和知识产权方面学到了什么。此外,关于后者,在课程结束后的DDNE调查中,包含关键字知识产权的答复数量显著增加。这可能是因为该课程对知识产权的评价很高[14-19]。

关于职业相关性,大多数学生(58% DDNE, 67% MSDDT)表示希望从事研究和/或DDD相关的职业。大约1/3的学生表示有兴趣在学术界之外工作。目前的博士生培养趋势显示,只有12.8%的毕业生最终会从事学术工作。额外的教育项目,如DDEP是重要的项目,使学生获得技能和潜力DDD劳动力。

作者承认,由于我们的课程系列中没有期末考试(后测)(我们也不进行前测),所以我们无法对所获得的知识进行定量测量。只有那些获得职业发展奖的学生的职业轨迹才被调查。

结论

我们的DDEP项目在向职业生涯早期的学生传授DDD方面是成功的。尽管我们的学生处于不同的培训水平,来自不同的学校/领域,材料是适当的和相关的。通过邀请DDD不同领域的演讲者,并与多学科学生保持讨论为基础的论坛,我们的项目能够提供协作,但有效的培训。我们希望在DDD中培养训练有素的科学家、工程师、教育家、业务分析师和其他创新者,以进一步推动这一过程。我们将继续扩大该项目。下一个扩展将包括一个额外的课程,生物技术产业:结构和战略。纽约大学药物开发教育项目为其他机构开发类似的、兼容的项目提供了框架,以培训这一关键领域的早期研究人员。

确认

我们要感谢克劳迪娅·加莱亚诺和丹尼尔·科博斯对数据获取的帮助。

资金信息

该项目由美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所(NIDDK)提供资金支持,资助编号:R25DK092170(与金-范·Simson和Ramasamy合作),以及美国国家转化科学促进中心(NCATS),资助编号:UL1TR00038。Gloria Lee是NIDDK T35医学生培训计划的学员,奖励号:T35DK007421; Gabrielle Gold-von Simson是NIDDK T35医学生培训计划的导师,奖励号:T35DK007421。Ravichandran Ramasamy进一步得到了国家心肺和血液研究所(NHLBI)和NIDDK的支持,奖项编号:R01HL135987, P01HL060901, R01HL132516, R24DK103032和R01DK109675。

相互竞争的利益

作者声明没有利益冲突。

参考文献

  1. Pammolli F, Magaz李志强,李志强,李志强(2011)我国制药企业的生产率危机。NatureReviews药物发现10: 428 - 438。
  2. Coelho E, Arrais J,Oliveira J(2016)通过药物-靶点相互作用预测计算发现药物重新定位的假定先导。PLOS计算生物学12: e1005219。
  3. 齐燕,王东,王东,金涛,杨玲,吴红,等。(2016)HEDD:人类表观遗传药物数据库。数据库0: baw159。
  4. 杜达·G, Grainger D, Frisk M, Bruckner-Tuderman L, Carr A,等(2014)转变生命科学的翻译思维:一种共识。科学转化医学6: 264。
  5. McNamee L, Walsh M, Ledley F(2017)转化科学的时间线:从技术启动到FDA批准。《公共科学图书馆•综合》12: e017737。
  6. Avorn J(2015) 26亿美元的药片——方法论和政策考虑。新英格兰医学杂志372: 1877 - 1879。
  7. KMR集团(2012年)年度研发总体指标研究强调了新的成功率和周期死亡时间。芝加哥:KMR集团。可以在:https://www.kmrgroup.com/
  8. 新闻稿/2012_08_08%20KMR%20PBF%20Success%20Rate%20&%20Cycle%20Time%20Press% 20publish .pdf[已访问2017年7月19日]。
  9. 美国食品和药物管理局(2015)药物开发过程。银泉,马里兰州:美国食品和药物管理局。可以从:https://www.fda.gov/ForPatients/Approvals/Drugs/default.htm[访问2017年7月19日]。
  10. 美国食品和药物管理局(2017)FDA新药:CDER的新分子实体和新的治疗性生物制品。[在线]银泉,马里兰州:美国食品和药物管理局。可以从:https://www.fda.gov/ForPatients/Approvals/Drugs/default.htm[访问2017年7月19日]。
  11. 美国食品和药物管理局(2013)NDA批准和收据摘要,1938年至今[在线]银泉,马里兰州:美国食品和药物管理局。可以从:
    https://www.fda.gov/aboutfda/whatwedo/history/productregulation/summaryofndaapprovalsreceipts
    1938 tothepresent / default.htm
    [访问2017年7月19日]。
  12. Dolgos H, Trusheim M, Gross D, Halle J, Ogden J,等(2016)转化医学指南转变药物开发过程:默克公司最近的经验。药物发现今天21日:517 - 526。
  13. Clair R.S, Hutto T, Macbeth C, Newstetter W, McCarty NA, et al.(2017)修正:“新常态”:调整博士培训生的职业准备,为科学领域的广阔职业道路。《公共科学图书馆•综合》12: e0177035。
  14. Plaksin J, Cymerman R, CasoCaso R, Galeano C, Ramasamy R,等(2016)纽约大学医学院药物开发教育项目:2年基准。临床与转化科学9: 274 - 280。
  15. Gold-von Simson G(2016)教学大纲:新时代的药物开发:NYU GSAS, MSCI项目,Sackler, SOM 2016。纽约:纽约大学医学院。可以从:https://med.nyu.edu/research/postdoctoral-training/sites/default/files/PDF/drug-development-fall-2016-syllabus.pdf[2017年7月19日访问]。
  16. Gold-von Simson G(2017)教学大纲:分子信号在治疗学的发展和发现:NYU GSAS, MSCI项目,Sackler, SOM 2017。[pdf]纽约:纽约大学医学院网站。可以从:https://med.nyu.edu/research/sackler-institute-graduate-biomedical-sciences/sites/default/files/syllabus-molecular-signalling-development-discovery-therapeutics-spring-2017.pdf[2017年7月19日访问]。
  17. Gillman J, Pillinger M, Plottel C, Galeano C, Maddalo S,等(2015)向医科学生教授转化研究:纽约大学医学院的临床调查双学位理学硕士项目。临床与转化科学8: 734 - 739。
  18. Flynn D (2016) STEM领域坚持:参与对代表性不足的少数族裔学生的中学后STEM坚持的影响。教育问题杂志2: 185 - 214。
  19. Nimmesgern H(2016)为什么女性在STEM领域代表性不足?化学-欧洲杂志22日:3529 - 3530。
  20. Larson R, Ghaffarzadegan N, Xue Y(2014)博士毕业生过多或学术职位太少:基本生育数量R0在学术界。系统研究与行为科学“,31日:745 - 750。

编辑信息

主编

文章类型

研究文章

出版的历史

收稿日期:2018年1月16日
录用日期:2018年2月12日
发布日期:2018年2月16日

版权

©2018 Gloria Lee。这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(Creative Commons Attribution License)发布,该协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制,前提是注明原作者和来源。

引用

Gloria Lee, Joseph Plaksin, Ravichandran Ramasamy和Gabrielle Gold-von Simson(2018)靶向药物发现和开发,从分子信号到全球市场:纽约大学的一个教育项目,5年指标。《地球物理学报》4:DOI: 10.15761/JTS.1000215

相应的作者

格洛丽亚李

T35 NIDDK荣誉实习生,纽约大学医学院临床和转化科学研究所,纽约,纽约,美国

表1。课程主题

新时代的药物开发(DDNE)

  • 大数据,超级计算,人工智能
  • 生物统计学和研究设计:新的统计方法
    以及在包括代谢综合征/肥胖在内的新药靶点的应用
  • 生物技术/科学创业
  • 棕色脂肪形成是糖尿病新药的靶点
  • 糖尿病并发症药物研发的挑战
  • 临床试验
  • 案例研究:发现纤维肌痛
  • GPCRs的去孤儿化和配体鉴定
  • 代谢综合征的表观遗传基础与产前环境暴露
    以及从小鼠到人的生物标志物的翻译动物模型的设计
    靶向药物选择预测
  • 寻找药物基因组学中缺失的遗传力宽位点GWAS
  • 舞弊和不当行为
  • 基因组医学和药物再利用
  • 新经济中的医疗保健
  • 研究中的人体受试者保护
  • 英夫利昔单抗:TNF抑制剂如何从普通的开始发展到
    不可预见的治疗成功
  • 药物开发中与临床数据有关的知识产权
  • 遗传性疾病中基因表达的修饰因子
    和对表型的测量影响
  • 孤儿病药物开发
  • 溶酶体储存障碍:新疗法
  • 临床试验伦理,FDA和利益冲突,PDUFA
  • 从大数据转向更好的疾病模型
    和药物反应
  • 新的糖尿病和肥胖药物和
    FDA,工业药物开发
  • 药物基因组学中的下一代数据挖掘
  • 专利临床数据
  • 儿童药理学:儿童药物开发,一个行业视角
  • 药物安全中的药物警戒,统计学的应用
    数据挖掘技术在药品安全监测和预测中的应用
  • I/II期发展试验
  • 利用失败的药物创造成功的药物
    妇女健康中的药物
  • 药物的发现与开发:从靶点到IND和NDA

分子信号在治疗药物开发和发现中的应用(MSDDT)

  • 靶向PI3k-Akt-mTOR通路
  • 靶向代谢疾病——心脏代谢试验的主要疗效终点
  • 针对艾滋病毒/艾滋病的结构化基础药物/疫苗设计
  • 初创生物技术:风险的第一人称视角
    以及创业的回报
  • 药物警戒中的信号转导与信号管理
  • 用于药物发现的RNAi
  • 受体与药物结合,自主神经系统药理学
  • Ras /癌症
  • RAGE与糖尿病并发症及治疗方法
  • 蛋白质激酶作为药物开发的靶点
  • G蛋白偶联受体信号转导原理
  • 预防心脏病学
  • 药理学上瘾的
  • 个性化医疗
  • 阿片受体异质二聚体在镇痛和成瘾中的作用
  • 核激素受体
  • 进食行为的神经元控制
  • 分子特征的疾病
  • 代谢和癌症
  • 药物化学
  • 免疫疗法对Tauopathies
  • 糖胺聚糖调节信号通路:
    对药物开发的影响
  • 药物分布、动力学、代谢和细胞色素P450s
  • 毒品成瘾:从基础科学研究中获得的见解
  • 磷化性肿瘤拮抗剂的发现与合理开发
  • 发现与理性发展
    FGF23激素拮抗剂
  • 糖尿病神经病变试验和终点的选择
  • 糖尿病和肥胖
  • 计算药物发现
  • 药物发现的双价方法
  • 生物的方法和考虑
    治疗进展-靶向FGF通路
  • 醛糖还原酶与糖尿病并发症
  • 腺苷受体
  • 免疫调制剂:之间的讨论
    开发商及业界合作伙伴
  • 大环的激酶抑制剂

(缩写(按字母顺序排列):获得性免疫缺陷综合征(AIDS),成纤维细胞生长因子(FGF),食品和药物管理局(FDA), g蛋白偶联受体(GPCR),全基因组关联研究(GWAS),人类免疫缺陷病毒(HIV),研究新药(IND),雷帕霉素机制靶点(mTOR),新药申请(NDA),磷酸肌醇3激酶(PI3k),处方药用户使用费法案(PDUFA),蛋白激酶B (Akt),晚期糖基化终产物受体(RAGE), RNA干扰(RNAi),组织坏死因子(TNF)

表2。课程前和课程后的调查结果。

新时代的药物开发(DDNE)

问题

前课程的意思

(SD)

邮报》课程的意思是

(SD)

平均差

魏克森讯号等级
测试z分数

魏克森讯号等级
测试意义(p)

知识
问题

1

2.57

(0.79)

3.59

(0.43)

1.02

-7.795

< 0.001

2

2.41

(0.72)

3.76

(0.52)

1.35

-7.248

< 0.001

3.

2.23

(0.73)

3.71

(0.46)

1.48

-7.886

< 0.001

4

2.61

(0.73)

3.65

(0.52)

1.04

-7.282

< 0.001

5

2.39

(0.69)

3.35

(0.58)

0.96

-6.801

< 0.001

6

1.91

(0.75)

3.22

(0.56)

1.31

-7.496

< 0.001

7

2.03

(0.82)

3.58

(0.5)

1.55

-7.786

< 0.001

总知识
分数

16.13

(3.64)

24.69

(2.33)

8.56

-8.099

< 0.001

职业生涯

相关性

3.59

(0.57)

3.51

(0.62)

-0.08

-0.480

0.631

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

问题

前课程的意思

(SD)

邮报》课程的意思是

(SD)

平均差

魏克森讯号等级
测试z分数

魏克森讯号等级
测试意义(p)

知识
问题

1

2.07

(0.82)

3.15

(0.57)

1.08

-5.078

< 0.001

2

2.16

(0.80)

3.35

(0.68)

1.19

-5.116

< 0.001

3.

2.27

(0.79)

3.27

(0.57)

1.00

-4.824

< 0.001

4

2.10

(0.82)

3.38

(0.63)

1.28

-5.182

< 0.001

5

2.56

(0.72)

3.46

(0.61)

0.90

-4.885

< 0.001

6

2.31

(0.84)

3.08

(0.57)

0.77

-4.098

< 0.001

7

1.93

(0.75)

3.00

(0.66)

1.07

-5.232

< 0.001

8

2.09

(0.77)

3.23

(0.58)

1.14

-5.114

< 0.001

总知识
分数

16.47

(5.44)

25.15

(3.32)

8.68

-5.757

< 0.001

职业生涯

相关性

3.64

(0.55)

3.40

(0.85)

-0.24

-1.206

0.228

缩写:标准偏差(SD)

表3。免费文本回复-职业相关性问题。

新时代的药物开发(DDNE)

总人数

139

完成的课程前调查数目

127例(91%)

回答与职业相关的自由文本问题的学生人数

113人(89%)* *

分类的答案

有兴趣从事职业的学生人数在学术界

(关键词:生物技术、工业、公司、制药、咨询、生物技术、制药、商业)

* * * 40 (35%)

有兴趣工作的学生人数研究和DDD相关的职业

(关键词:研究、药物开发、临床试验、基础科学)

* * * 66 (58%)

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

总人数

75

完成的课程前调查数目

* 68 (91%)

回答与职业相关的自由文本问题的学生人数

55 (81% * *)

分类的答案

有兴趣从事职业的学生人数在学术界

(关键词:生物技术、工业、公司、制药、咨询、生物技术、制药、商业)

17 (31% * * *)

有兴趣工作的学生人数研究和DDD相关的职业

(关键词:研究、药物开发、临床试验、基础科学)

37 (67% * * *)

*完成课程的学生百分比;

** %完成调查的学生;

*** %的学生回答了自由回答问题)。

缩写:卡方(Χ2),药物发现和开发(DDD),新药申请(NDA),研究新药(IND),知识产权(IP)

表4。自由回答问题-学生希望从课堂(课程前)学到什么和他们从课堂(课程后)学到什么。

新时代的药物开发(DDNE)

总人数

139

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

已完成的调查数目

* 127 (91%)

* 98 (71%)

回答自由文本问题的学生人数

94 (* * 74%)

92 (* * 94%)

分类的答案

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

的学生人数想学/学习商业和市场DDD的方方面面

(关键词:财产、商业、产业、企业家、创业公司、市场、生物技术、制药)

Χ2假定值= 0.884

35 (37% * * *)

31 (34% * * *)

的学生人数想学/学习监管方面的DDD

(关键词:监管、监管、批准、批准、FDA、NDA、IND)

Χ2假定值= 0.178

* * * 14 (15%)

* * * 20 (22%)

的学生人数想学/学习关于知识产权

(关键词:知识产权、保护、知识产权、专利)

Χ2假定值= 0.034

* * * 1 (1%)

* * * 13 (14%)

分子信号在治疗的发展和发现(MSDDT)

总人数

75

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

已完成的调查数目

* 68 (91%)

52 (69% *)

回答自由文本问题的学生人数

63 (* * 93%)

47 (90% * *)

分类的答案

类型的调查

之前的课程

邮报》课程

的学生人数想学/学习如何发现一种药物

(关键词:抑制,途径,靶点,发现)

Χ2假定值= 1.000

32 (51% * * *)

24 (51% * * *)

的学生人数想学/学习商业和市场DDD的方方面面

(关键词:财产、商业、产业、企业家、创业公司、市场、生物技术、制药)

Χ2假定值= 0.132

* * * 9 (14%)

* * * 9 (19%)

的学生人数想学/学习监管方面的DDD

(关键词:监管、监管、批准、批准、FDA、NDA、IND)

Χ2假定值= 0.317

* * * 2 (3%)

* * * 3 (6%)

的学生人数想学/学习关于知识产权

(关键词:知识产权、保护、知识产权、专利)

Χ2假定值= 0.317

* * * 0 (0%)

* * * 1 (2%)

*完成课程的学生百分比;

** %完成调查的学生;

*** %的学生回答了自由回答问题。

缩写:卡方(Χ2),药物发现和开发(DDD),新药申请(NDA),研究新药(IND),知识产权(IP)

表5所示。目前获得职业发展资助的专业和学科毕业生。

MD/MSCI双学位候选人

指数

年收到

年的
毕业

位置

部门

机构

1

2013

2014

居民

放射学

NYUSOM,纽约,纽约

2

2014

2015

居民

放射学

宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学的Perelman SOM说

3.

2014

2015

居民

儿科

西奈山,SOM,纽约州

4

2015

2015

居民

皮肤病学

NYUSOM,纽约,纽约

5

2016

2017

居民

眼科学

约翰霍普金斯管理学院,巴尔的摩,马里兰州

博士学位候选人

指数

年收到

年的
毕业

位置

部门

机构

6

2016

2016

博士后
研究员

心胸外科手术

威尔康奈尔医学院,纽约,纽约

7

2016

2016

顾问

N/A

ClearView医疗保健合作伙伴(医疗保健/

波士顿咨询)

硕士学位候选人

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

8

2013

2014

高级临床项目协调员

N/A

QuintilesIMS(医疗/技术/

咨询),堪萨斯州奥弗兰帕克

9

2016

2017

临床试验

研究协调员

N/A

纽约大学牙科学院,纽约,纽约

博士后MDs

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

10

2013

2012

助理教授

内科医学/

预防医学/热带医学

威尔康奈尔医学院,纽约,纽约

11

2013

2003

助理教授

神经学

NYUSOM,纽约,纽约

12

2014

2006

助理教授

内科医学/

肾脏学

NYUSOM,纽约,纽约

13

2015

2008

助理教授

内科/心脏病学

NYUSOM,纽约,纽约

博士后博士

指数

年获得奖项

年毕业

位置

部门

机构

14

2016

2013

高级经理

现场分析与操作

基因泰克,旧金山,加州

15

2016

2014

博士后博士

基础科学与颅面生物学“,

纽约大学牙科学院,纽约,纽约

16

2016

1999

博士后博士

微生物学

NYUSOM,纽约,纽约

17

2017

2014

博士后博士

病理

NYUSOM,纽约,纽约

18

2017

2013

博士后博士

内分泌学

NYUSOM,纽约,纽约

19

2017

2016

博士后博士

细胞生物学

NYUSOM,纽约,纽约

20.

2017

2010

博士后博士

微生物学

NYUSOM,纽约,纽约

简称:医学院(SOM)

图1所示。学生人口。这个柱状图显示了学生人口统计数据:DDNE和MSDDT课程的注册人数、培训水平和附属学校。

图2。课程前和课程后的调查结果。(A)此图显示DDNE课程的课程前和课程后调查结果。(B)此图显示MSDDT课程的结果。调查的选择是(1)什么都没有,(2)几乎没有,(3)有些,(4)很多。平均评级和标准偏差显示。学生在分别学习了DDNE和MSDDT课程后,认为自己在所有领域都更有知识(p < 0.001)。这两门课程在职业相关性方面没有统计学差异。

图3。职业发展奖获得者。这个柱状图显示了职业发展获奖者的数量,按性别、培训水平、代表性不足的少数群体地位和使用目的分类。值得注意的是,一些学生将职业发展基金用于不止一个目的。