モデルに基づくメタ解析 （MBMA） は、公表されている臨床結果データを活用して、医薬品開発における重要な課題に対処するための手法です。MBMA の応用例としては、例えば、競争環境や新薬の成功の可能性の把握、合成対照群を用いた新薬の性能ベンチマーク、競合他社の共変量関係を活かしたより優れた試験デザインなどが挙げられます。CODEX 臨床アウトカムデータベースを通じて、関連性のある公開されている臨床研究にアクセスすることで、差別化に必要な安全性および有効性の目標を迅速に把握して試験デザインを最適化し、初期段階および実施/中止の決定の精度を高めることができます。
In this educational webinar, our experts address common questions such as; When and how can CODEX and MBMA be integrated into your workflow? 「MBMA は、開発の後期段階だけでなく、初期段階でも有用なのでしょうか？」「自社にMBMAの専門家がいない場合はどうすればいいですか？」「早期エンドポイント/バイオマーカーを用いて後期エンドポイントを予測する方法を教えてください。」
医薬品開発のあらゆるフェーズにおけるMBMA 応用例を紹介し、どの段階でもMBMAやデータベースを最大限に活用する方法をご説明いたします。皆様のお申し込みをお待ちしております。
紹介内容
- MBMA の基礎 – 薬の開発の初期段階から後期段階まで MBMA を適用する方法
- さまざまな段階におけるMBMAの主な用途
- CODEX 臨床アウトカムデータベースに格納しているデータタイプの紹介
- 意思決定のために CODEX の公開臨床結果データを活用する方法
対象者
- 臨床薬理学者
- 生物統計学者
- ファーマコメトリシャン
- 臨床開発、戦略、試験デザインに携わる専門家
- MBMA を初めて導入する方、MBMA の基礎を学びたい方
- 競合状況の分析、類似医薬品の有効性など、初期段階の意思決定に公開データを利用することを検討されている方
