医薬品の安全性と有効性に関する洞察を得るために
モデルに基づくメタ解析 (MBMA) は、高度にキュレートされた臨床試験データ (CODEx: サターラの臨床試験アウトカムデータベース) と薬理モデルを使用して、医薬品開発の生産性を高め、ポートフォリオ管理に定量的な情報を提供し、臨床試験の成功率を向上させます。
サターラのMBMAアプローチの3つの利点：
- 同じ臨床試験で一緒に試験されることのなかった治療法や患者集団の比較
- サターラのMBMAモデルは薬理学的原則に基づいており、投与量、観察時間、臨床試験デザインに関して、より広範なデータを取り入れることが容易
- MBMAを用いることで、合成患者を現実のものとし、合成対照群を作成することができ、観察データに基づく典型的な合成対照群よりも利点あり
成功の可能性を最大限に高めるMBMA
モデルに基づくメタ解析（MBMA）は、以下のような医薬品開発に関する重要な疑問への回答に役立ちます：
• 競合品との比較: 新規化合物と同一のクラスに含まれる既存医薬品の用量反応曲線の特性は？
• Optimize trial design: What is the impact of trial design features (e.g., time, endpoints) on treatment effects? 安全性および有効性を最大限にする最適な用法・用量は？
•続行/中止、ポートフォリオ、マーケティングの意思決定への情報提供：クラス最高の医薬品として差別化できるか？
MBMAを活用して競争力を高める
There are very few active comparator trials in drug development. However, it is often important to assess a compound’s safety and efficacy profile in comparison to the standard of care and/or competitor drugs in development.
モデルに基づくメタ解析（MBMA）は、治療法、患者集団、試験の特徴が薬物療法に対する反応に及ぼす影響を考慮し、間接的な比較を可能にします。
このような分析は「競合薬分析」とも呼ばれ、医薬品プロファイルにおける潜在的な差別化要因を理解し、ある医薬品が同じ薬効分類において、あるいは薬効分類を超えて優れているかどうかを判断するのに役立ちます。
CODEx（コーデックス 臨床試験成績データベース）
サターラのモデルに基づくメタ解析 (MBMA) プロジェクトは、当社の臨床試験アウトカムデータベースを使用しています。このデータベースには、 45 以上の治療分野における試験デザイン、患者特性、治療法、統計解析、安全性と有効性に関する最新情報が記録されています。
CODExは、直感的でインタラクティブなウェブベースのグラフィカルインターフェースで、外部公開済み・ならびに貴社内の臨床結果データをMBMAにフルに活かすことができます。CODEx内の治験データを視覚化、探索・分析し、多くの人々に伝えることができます。
MBMAを使用した、よりリアルな合成コントロールアーム
MBMAに基づく合成対照群は、治療が評価される実際の試験集団や試験条件により近い分析ができます。観察データは、臨床試験で見られるものとはかなり異なることがよくあります。
治療戦略や試験デザイン、医薬品開発の意思決定の最適化を目的としたモデリング＆シミュレーション手法の応用研究に長年取り組んでいます。世界有数のモデルに基づくメタ解析のエキスパートとして広く知られています。様々な論文や書籍を執筆し、その学術的貢献に対して複数の表彰を受けています。
サターラでは、Matthew Zierhut博士が、モデルに基づくメタ解析（model-based meta-analysis：MBMA）により、 外部の集積された臨床試験データを開発の意思決定および商品化・規制戦略に統合することを推進しています。Mattは臨床開発チームと密接に連携し、最も重要な意思決定を行う際にMBMAが最適な効果を発揮するよう、活用しています。
治療戦略や試験デザイン、医薬品開発の意思決定の最適化を目的としたモデリング＆シミュレーション手法の応用研究に長年取り組んでいます。世界有数のモデルに基づくメタ解析のエキスパートとして広く知られています。様々な論文や書籍を執筆し、その学術的貢献に対して複数の表彰を受けています。
サターラでは、Matthew Zierhut博士が、モデルに基づくメタ解析（model-based meta-analysis：MBMA）により、 外部の集積された臨床試験データを開発の意思決定および商品化・規制戦略に統合することを推進しています。Mattは臨床開発チームと密接に連携し、最も重要な意思決定を行う際にMBMAが最適な効果を発揮するよう、活用しています。
