Impact of a five-dimensional framework on R&D productivity at AstraZeneca

提名 生产力 基石 药物开发 集合(抽象数据类型) 质量(理念) 患者安全 医学 业务 过程管理 运营管理 计算机科学 知识管理 政治学 工程类 药品 药理学 经济 地理 医疗保健 宏观经济学 考古 哲学 程序设计语言 法学 认识论
作者
Paul Morgan,Dean G. Brown,Simon Lennard,Mr Anderton,J. Carl Barrett,Ulf G. Eriksson,Mark Fidock,Bengt Hamrén,Anthony Johnson,Ruth March,James Matcham,Jerome T. Mettetal,David J. Nicholls,Stefan Platz,Steve Rees,Michael Snowden,Menelas N. Pangalos
出处
期刊:Nature Reviews Drug Discovery [Springer Nature]
卷期号:17 (3): 167-181 被引量:303
标识
DOI:10.1038/nrd.2017.244
摘要

In 2011, AstraZeneca embarked on a major revision of its research and development (R&D) strategy with the aim of improving R&D productivity, which was below industry averages in 2005-2010. A cornerstone of the revised strategy was to focus decision-making on five technical determinants (the right target, right tissue, right safety, right patient and right commercial potential). In this article, we describe the progress made using this '5R framework' in the hope that our experience could be useful to other companies tackling R&D productivity issues. We focus on the evolution of our approach to target validation, hit and lead optimization, pharmacokinetic/pharmacodynamic modelling and drug safety testing, which have helped improve the quality of candidate drug nomination, as well as the development of the right culture, where 'truth seeking' is encouraged by more rigorous and quantitative decision-making. We also discuss where the approach has failed and the lessons learned. Overall, the continued evolution and application of the 5R framework are beginning to have an impact, with success rates from candidate drug nomination to phase III completion improving from 4% in 2005-2010 to 19% in 2012-2016.
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