Le dernier numéro du magazine Innovations se concentre sur les soins de santé et est excellent. C'est une édition très spéciale – une double édition Tabarrok !
Mon article « Opération Warp Speed : leçons négatives et positives pour une nouvelle politique industrielle » demande ce qui peut être appris de l'énorme succès d'OWS concernant un OWS pour X ? Quelles sont les opportunités et les menaces ?
L’article de mon fils Maxwell Tabarrok s’intitule « Peptide-DB : A Million-Peptide Database to Accelerate Science ». L'essai de Max combine politique économique et politique scientifique. Les bases de données ouvertes sont un bien public et ne sont donc pas suffisamment fournies. Un exemple typique est qu’il n’existe pas de grande base de données sur les peptides antimicrobiens, bien qu’une telle base de données soit évidemment utile pour utiliser les techniques d’apprentissage automatique afin de développer de nouveaux antibiotiques. Le NIH et d’autres organisations ont réussi à combler cette lacune dans le passé grâce à des bases de données telles que PubChem, HGP et ProteinDB. Une base de données d’un million de peptides est à votre portée :
L’infrastructure de données existante sur les peptides antimicrobiens est minuscule et dispersée : quelques milliers de séquences contenant des tests biologiques utiles sont dispersées parmi des dizaines de fournisseurs de données. Aujourd’hui, personne dans le domaine scientifique n’est incité à créer ces données. Les sociétés pharmaceutiques ne peuvent pas en tirer de bénéfices et les chercheurs ne peuvent pas produire de publications sensationnelles. Cela signifie que les chercheurs doublent le travail coûteux de compilation et de nettoyage de tout cela.
données et n’obtiennent pas de résultats optimaux car ces informations ne sont tout simplement pas suffisantes pour tirer pleinement parti de l’approche ML. Les agences de financement scientifique, notamment le NIH et la NSF, peuvent résoudre ce problème. Les connaissances scientifiques nécessaires pour élargir massivement les données dont nous disposons sur les peptides antimicrobiens sont bien établies et prêtes à être utilisées. Il ne serait ni trop coûteux ni trop long d’obtenir un ensemble de données claires d’un million de peptides ou plus et d’obtenir des informations détaillées sur leur activité contre les principaux agents pathogènes résistants ainsi que sur leur toxicité pour les cellules humaines. Cela correspond tout à fait à la portée des projets réussis que ces organisations ont financés dans le passé, notamment PubChem, HGP et ProteinDB.
Bien sûr, je suis partisan des articles de Tabarrok, mais un autre article important est « Réorganiser le CDC pour une réponse efficace aux urgences de santé publique » par Gowda, Ranasinghe et Phan. Comme Michael Lewis l’a écrit dans The Premonition, le CDC à l’époque du COVID ressemblait plus à un département universitaire qu’à une agence de lutte contre les virus :
Le CDC a fait beaucoup de choses. Des articles spécialisés sur les crises sanitaires ont ensuite été publiés. Elle a géré avec beaucoup de soin la perception que le public avait d'elle-même. Mais lorsque les tirs ont commencé, il a sauté dans le trou le plus proche pendant que d'autres prenaient feu.
Gowda, Ranasinghe et Phan sont d'accord.
La pandémie de COVID-19 a révélé d’importantes faiblesses dans le système de réponse des CDC. Ses atouts traditionnels en matière de tests, d’identification des agents pathogènes, ainsi que d’investigation et de suivi des maladies ont commencé à faiblir. L’héritage d’Alexander Langmuir, épidémiologiste pionnier qui a doté le CDC de principes épidémiologiques dans les années 1950, semble désormais n’être qu’un lointain souvenir. Des tâches aussi élémentaires que la collecte et la fourniture en temps opportun de données sur le COVID-19, ainsi que l'analyse des données et la modélisation épidémiologique – qui auraient toutes deux dû être les compétences principales du CDC – sont devenues extrêmement difficiles et ont dû être prises en charge par des organisations non gouvernementales telles que le Centre de ressources sur le coronavirus de l'Université Johns Hopkins.
Un examen plus attentif des effectifs du CDC révèle la raison : seule une fraction de ses employés sont des épidémiologistes et des data scientists. L'agence a noté une importance croissante accordée à la recherche universitaire au détriment des interventions sur le terrain et du soutien aux autorités sanitaires de première ligne. (Armstrong et Griffin, 2022).
Les auteurs proposent de revitaliser le CDC en l’intégrant au service de santé publique américain, plus pratique et plus actif. C'est une très bonne suggestion.
Jetez un autre regard sur Bai, Hyman et Silver comme introduction à l’amélioration des soins de santé. L'ensemble de l'édition est excellent.
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