Bayesian adaptive model selection design for optimal biological dose finding in phase I/II clinical trials.
Bayesian adaptive model selection design for optimal biological dose finding in phase I/II clinical trials.
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贝叶斯自适应模型选择设计，用于 I/II 期临床试验中最佳生物剂量的发现。
DOI：
10.1093/biostatistics/kxab028
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shi,Haolun
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lin,Ruitao;Yin,Guosheng;Shi,Haolun
确定最佳剂量是分子靶向药物开发、免疫治疗以及嵌合抗原受体T细胞治疗的主要挑战。通过将剂量发现作为一个贝叶斯模型选择问题，我们提出了一种适应性设计，通过同时结合毒性和疗效结果来选择I/II期临床试验中的最佳生物剂量(OBD)。在不对潜在的剂量-反应曲线施加任何参数假设或形状限制的情况下，我们为毒性和疗效终点指定无曲线模型以确定OBD。通过整合所有剂量水平的观测数据，建议的设计在剂量分配方面是一致的，从而极大地提高了确定正确剂量的效率和准确性。我们的设计不仅拥有一个全新而灵活的剂量发现框架，而且它还具有令人满意和稳健的性能，如广泛的模拟研究所证明的那样。此外，我们还证明了我们的设计具有理想的相干性，而大多数现有的I/II阶段设计没有。我们进一步扩展了设计，以适应免疫治疗中常见的晚发性结果。建议的设计以慢性淋巴细胞白血病的I/II期临床试验为例。
Identification of the optimal dose presents a major challenge in drug development with molecularly targeted agents, immunotherapy, as well as chimeric antigen receptor T-cell treatments. By casting dose finding as a Bayesian model selection problem, we propose an adaptive design by simultaneously incorporating the toxicity and efficacy outcomes to select the optimal biological dose (OBD) in phase I/II clinical trials. Without imposing any parametric assumption or shape constraint on the underlying dose–response curves, we specify curve-free models for both the toxicity and efficacy endpoints to determine the OBD. By integrating the observed data across all dose levels, the proposed design is coherent in dose assignment and thus greatly enhances efficiency and accuracy in pinning down the right dose. Not only does our design possess a completely new yet flexible dose-finding framework, but it also has satisfactory and robust performance as demonstrated by extensive simulation studies. In addition, we show that our design enjoys desirable coherence properties, while most of existing phase I/II designs do not. We further extend the design to accommodate late-onset outcomes which are common in immunotherapy. The proposed design is exemplified with a phase I/II clinical trial in chronic lymphocytic leukemia.
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影响因子：
2.1
作者：
Lin, Ruitao;Yin, Guosheng
通讯作者：
Yin, Guosheng
影响因子：
2.1
作者：
Lin, Ruitao;Yuan, Ying
通讯作者：
Yuan, Ying
TEPI-2 和 UBI：最佳免疫肿瘤学和细胞治疗剂量发现的设计以及毒性和疗效
影响因子：
1.1
作者：
Pin Li;Rachael Liu;Jianchang Lin;Yuan Ji
通讯作者：
Yuan Ji
DOI：
10.1214/10-aoas433
发表时间：
2011-01-01
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Yuan Y;Yin G
通讯作者：
Yin G
DOI：
10.1111/rssc.12293
发表时间：
2019-02-01
影响因子：
1.6
作者：
Mozgunov, Pavel;Jaki, Thomas
通讯作者：
Jaki, Thomas