尽管技术发展取得了巨大的进步，但寻找新药物的过程却正在变的昂贵到难以为继。专家们表示，这是因为研究人员使用了错误的方法。

他们表示，药物发现应该关注"有效性（validity）"--实验结果如何良好地预测在患者中的结果。于此相反的是，研究人员往往关注那些容易实现工业化的方法或者是学术上时尚的方法。

在最近发表于《PLOS ONE》期刊的报告中，牛津大学可持续医学创新促进中心（Centre for the Advancement of Sustainable Medical Innovation）Jack Scannell和顾问Jim Bosley着手使用经济学家用于决策研究的数学工具来进行药物发现。他们表明，发现有效药物的机会对实验方法的有效性非常敏感。有效性方面小的改变就会产生大的影响，大过再进行10次甚至100次更多实验的效果。

他们认为，由于最具预测性的方法导向了好药物的发现，停止了针对这些领域的研究（比如胃溃疡），因此生产力已经下降。这使得科学家们致力于使用预测性较小的发现方法来研究还无法治疗的疾病（比如阿尔茨海默病）。他们还认为，产业和科学时尚的改变也是问题的原因所在。

结果是：随着时间推移，方法已经变得越来越不具备预测性，做出糟糕的决策，（药物）发现的成本上涨。

药物批准自2012年以来有所增加。研究人员表示，这可能是因为遗传信息的使用增加提高了为罕见病发现疗法的方法的有效性，但对于常见疾病并非如此。

Jack Scannell博士说：“现代生物医学研究的中心有一个令人讨厌的谜题。一方面，人们认为重要的技术已经变得非常便宜，费用是之前的数百、数千甚至数十亿分之一；但另一方面，现在开发一种药物上市的费用却比1950年高了近100倍。新药非常昂贵，但业内却在关闭实验室，解雇科学家。我们的工作在一定程度上解释了这个谜题。政府、企业和慈善机构应该专注于识别和资助预测性方法，即使这些方法与当前的科学时尚并不相称。”