外部情報を活用して分析感度を評価する新たな臨床試験デザインと統計手法の開発

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究では，臨床試験において治療効果が真に有効であるのか無効なのかを判別する能力である分析感度(assay sensitivity)が問題となる非劣性試験や単群試験などの試験デザインに対し，臨床試験データとは質が異なるリアルワールドデータとの統合可能性の評価を行い，試験治療で観測される許容最小有効量を指標とすることで，分析感度を定量的に評価し治療効果を科学的に証明する革新的な試験デザインの検討およびそのデザインにおける解析方法，サンプルサイズ設定および評価方法とその妥当性についての開発・提案を行う目的である．そのため，（1）既存情報の調査・把握，（2）試験デザイン・評価手法の構築，（3）提案法の性能評価，（4）現実への適応可能性の4つのステップで遂行する計画としている．R4年度は，提案法の性能評価を行うために必要となる外部データの品質評価として，COVID-19感染に伴う規制前後での行動変容による病院カルテデータ及び医療データベースの特徴や品質へ与える影響の調査を行い，その結果を2023年2月に開催された日本臨床試験学会で報告した．加えて，病院カルテデータ及び医療データベースと臨床試験データの統合可能な条件や許容可能範囲に関する検討結果が2022年8月の薬理と治療（JPT）増刊号で掲載された．外部情報を利用した臨床試験デザインとして，delayed start design を改良した単群試験デザインにおけるバイアスの影響を最小化する治療効果の推定方法の構築を行い，いくつかのシミュレーション研究の結果を得たことから，2023年度に学会報告及び論文化を予定している．2群非劣性試験デザインの分析感度の定量的な評価方法については外部データを利用した間接比較の方法を提案し，その性能評価をシミュレーションにて行う段階に至っており，2023年度に学会報告及び論文化を計画している．