自适应设计的临床试验

采用自适应整个药物设计的步伐加快,诊断和医疗设备行业。了解更多关于自适应设计,其好处和影响我和朱迪丝•昆兰高级副总裁在Aptiv适应性试验设计和实现解决方案。

阿瑟:你能解释一下是什么意思一个自适应临床试验吗?

朱迪思•昆兰(金桥):将自适应设计与成本节约终止研究的许多早期徒劳,据塔夫茨最近的分析药物开发研究中心每年可以节省100 - 2亿美元在一个大的投资组合。

然而,自适应设计的真正价值在于其独特的能力提供更好的数据和更聪明的成功或失败的真正权威的答案,比如识别适当的病人亚种群和建模剂量反应关系。

不管应用程序,一个自适应设计试验适应性”,“设计,分阶段进行,允许一个临时的分析选取数据在每一个阶段的结束。收集的数据的基础上,决定对未来行为的审判。审判是自适应”,“设计,因为重要的是,这些都不是临时更改,而是预先计划适应参数中指定的设计试验。

阿瑟:这种方法提供什么福利比传统的临床试验?

金桥:规划传统的设计时,假设是关于可变性,影响大小,安慰剂反应和辍学率、和决策达到治疗和人口研究,和样本大小。这些假设往往是根据有限的信息,直到试验结束的时候,我们发现一种药物或设备是否取得了成功,是否正确的治疗和人口研究,还是其他计划的假设是正确的。

相比之下,一种适应性试验允许您检查这些计划的假设在审判过程中做出调整,比如增加样本量成功或者有前途的治疗获得更明确的信息,增加成功的机会,在治疗停止招聘,几乎没有成功的机会的最后审判,调整随机化比率,或可能停止试验早期徒劳或成功。能力做这些调整,在此期间部分的审判而不是等到最后增加了信息价值的每一美元花在审判,交付更多量化信息提高决策的成功或失败,并减少返工和成本由第一次得到正确的答案。

阿瑟:尽管在临床试验中自适应设计的承诺为什么有如此低的采用率吗?

金桥:虽然可能仍然采用传统试验相比,低适应性试验中出现了戏剧性的吸收在过去的十年。这是由于的可用性监管机构的指导和统计学家之间的自适应设计方法的理解,可以归因于更多的教育和更大范围的自适应设计软件的可用性工具。

统计以外的社区,我们也看到非常有前途的迹象表明,在一些大型制药公司高级管理层看到自适应设计来更好地管理成本和资源在他们的投资组合,并为有前途的化合物增加成功的概率。然而,误解的好处自适应设计仍然存在。采用将增加知识和了解适应性试验达到其他各方在临床试验过程中,如医务人员、内部监管组织和运营团队。

阿瑟:你认为今天我们需要做什么来增加吸收?

金桥:今天我们看到的吸收增加简单的自适应方法,如样本量re-estimation,徒劳的早期停止,和一些简单的dose-ranging试验设计。这种类型的设计是受欢迎的,因为他们导致小中断当前的IT系统和流程执行,和越来越多的统计学家获得自适应设计软件工具。

当然这些方法提供好处后阶段试验,他们只是冰山一角的适应性试验设计的可能性。更大的适应性试验存在于早期发展的机会,最初的安全问题,概念验证和理解剂量响应(例如,药物在人口和工作最好的剂量是什么(s)在第三阶段学习)必须首先回答。在这个早期阶段,我们使用更多的不确定性,不仅仅是变化的假设,而且什么是正确的/最好的人口研究,什么是正确的/最佳给药频率,什么是学习的最佳剂量。在这种环境下,自适应试验设计提供了巨大的希望。虽然他们往往更具有挑战性的执行和设计相比,更简单的自适应方法在以后的阶段,这些更复杂的自适应设计的使用会产生更好的决策。

一般来说,随着教育扩大自适应统计之外的知识社区,增加吸收最终要解决IT基础设施和流程支持增加吸收的简单方法和早期阶段的复杂性不断增加适应性试验。特别是组织追求更复杂的自适应设计,提高决策(而不是终止研究早期徒劳)需要采用更健壮的IT基础设施,支持真正的集成电子数据捕获(EDC),随机化,药品供应管理。

朱迪思•昆兰说阿什利董事会,管理编辑技术网络。188金宝搏备用你可以找到阿什利Google +并遵循技术网络188金宝搏备用推特。