自适应设计的力量
美国食品和药物管理局和欧洲药品局最近延长许可证Aptiv ADDPLAN软件解决方案使二期研究试验评估的改进。
使用自适应临床试验种植,我们采访了弗拉基米尔•Dragalin博士,高级的软件开发,咨询Aptiv解决方案创新中心了解更多适应性设计和Aptiv如何促进它的采用。
阿瑟:Aptiv解决方案帮助领导在临床试验中采用自适应设计,自适应设计和为什么它是重要的是什么?
弗拉基米尔•Dragalin (VD):自适应设计被定义为一个多级研究设计,使用积累的数据来决定如何修改方面的研究没有破坏试验的有效性和完整性。的有效性,我们指的是最小化的统计偏差使用正确的统计方法——完整性,我们指的是操作偏差最小化通过使用适当的审判执行技术和工作程序,包括使用操作防火墙和独立的数据监测委员会。
自适应临床试验(行为)提供更大的灵活性与传统试验和有可能使调查研究更成功实现适应性。成功的试验阳性结果的机会可以增加自适应设计时利用。此外,获得正确答案的概率,一个重要的研究问题,如确认正确的剂量在第三阶段的研究中,得到了增强。行为可能导致更善待病人从至少两个方面。首先,大量的病人可以随机分配到更多的优惠,用更少的病人有效剂量暴露于更少的有效剂量。第二,有可能包括总病人少,从而减少接触不良事件的风险。
赞助商的观点作为一种手段实现更快速的产品注册或营销批准。适应性设计可以缩短之间的滞后时间阶段通过适应实施临时点试验,消除的可能性制服试验(因此招募那些最后几个病人),或更有效地选择最佳剂量在第二阶段和第三阶段的成功率增加。总体而言,自适应设计改善发展决策,这常常导致总体时间和节约成本。
AB:你最近报道,FDA Aptiv解决方案购买许可证ADDPLAN®软件。这个软件使FDA和为什么选择的?
VD:适应性试验目前占20%的临床试验,但这一数字将增长在未来几年。FDA甚至发布了一份指导给予潜在的优先级审查状态第1,利用自适应设计。固有的原有的适应适应设计要求先进的统计和同伴软件模拟和实现这些改编。
ADDPLAN®是商业验证软件的规划、仿真和分析的自适应设计覆盖探索性和验证性试验阶段的产品开发。
以及EMA和日本PMDA FDA是今年三个监管机构许可ADDPLAN评价试验数据从新药批准的应用程序。ADDPLAN也提供给赞助商和咨询公司。
例如,如果一个赞助项目统计学家使用ADDPLAN软件设计研究中,FDA统计学家可以轻易复制的设计没有额外的编程和验证。此外,FDA统计学家可以使用ADDPLAN进行灵敏度分析的设计偏离协议不同假设条件下的性能。
类似地,如果一个赞助商ADDPLAN用来分析试验数据,FDA统计学家能够重现结果通过运行相同的分析ADDPLAN的版本。
监管机构正在努力增加在印第安纳州提交利用自适应设计。他们的兴趣和支持自适应设计分析软件,如ADDPLAN,标明越来越接受赞助商和监管机构的自适应设计。
阿瑟:欧洲药品局(EMA) 2013年10月发表意见,MCP-Mod方法有潜力使更多信息二期研究设计。你认为这个观点有显著影响这个行业呢?
VD:当然。MCP-Mod方法是一种有效的统计方法基于模型设计和分析二期剂量下找到研究模型的不确定性和已经认可EMA可以促进更好的设计和分析这些试验将更广泛的剂量范围和数量的增加剂量水平。设计探索性阶段试验的结果使用MCP-Mod方法是更好的理解真正的剂量反应,因此,一个更明智的决定,剂量推进后续的研究。
实现MCP-Mod ADDPLAN®DF, ADDPLAN剂量发现模块,它将使赞助公司设计更高效的概念验证和研究试验。试验设计的执行使用ADDPLAN®DF将显著提高生物制药公司的方式确定最佳剂量采取关键的III期试验。
阿瑟:当前的赤字在II期研究试验的能力承认全球或这是限于教育津贴吗?
VD:它已经认识很长一段时间,当前的剂量选择方法,使用少量的剂量、剂量范围较窄,往往集中在上游地区的剂量反应关系,并基于多个成对比较活跃的剂量和安慰剂并不那么有效,这是一个高磨损率的主要原因确认III期试验。例如,美国药品研究与制造商协会工作组自适应几个papers1-3显示发表的剂量范围研究全面的模拟研究,这些新的创新设计比传统的方法更有效。当然,教育津贴的资格的意见很受欢迎和肯定会鼓励赞助商更频繁地使用这些设计。
阿瑟:ADDPLAN®显然使改进在这些试验中,你认为可以做什么呢?
VD:这是非常重要的注意,执行创新试验设计一样重要,和许多赞助企业将需要理解执行特定于这些试验的要求。我们公司在这个领域有大量的经验,可以提供自适应设计和执行专业知识和专门技术平台-称为AptivAdvantageTM专为运行开发这类试验。
AptivAdvantageTM集成电子数据捕获(EDC),随机化和药物供应/库存管理成一个单一的执行平台。这个平台已经执行复杂的自适应设计试验,有针对性地开展一系列预先计划好的适应性可能需要实现在特定的临时分析阶段,同时严格控制可能引入操作偏差。
Aptiv解决方案协助公司则是名正言顺的“MCP-Mod”试验的设计和执行。
引用:
1。Bornkamp B。亲眼见识,F。Dmitrienko,。Enas, G。,Gaydos B。许,h康尼锡,F。Krams, M。刘问。,Neuenschwander B。、帕克、t和ibsen Pinheiro, j . (2007)。新颖的方法来设计和分析自适应Dose-Ranging试验(讨论),生物制药杂志统计,十七6,965 - 995。
2。ibsen Pinheiro, J。Sax, F。、Antonijevic Z。,Bornkamp B。亲眼见识,F。Chuang-Stein C。Dragalin, V。Fardipour, P。盖洛,P。Gillespie, W。许,学术界。米勒,F。Padmanabhan,美国K。帕特尔,N。Perevozskaya,我。、罗伊·A·Sanil。史密斯,j . r . (2010)。基于模型的适应性和Dose-Ranging试验:定量评价和建议。 White Paper of the PhRMA Working Group on Adaptive Dose-Ranging Studies, Statistics in Biopharmaceutical Research, 2: 435–454.
3所示。Dragalin, V。,Bornkamp B。亲眼见识,F。米勒,F。Padmanabhan,”栏目Perevozskaya,我。ibsen Pinheiro, J。,jr史密斯(2010)。模拟研究比较新的自适应Dose-Ranging设计,统计在生物制药的研究中,2:487 - 512。
弗拉基米尔•Draglin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。
