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モデルに基づくメタ解析

外部・内部の実施済みの臨床試験データを有効活用

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:

  • 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
  • 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

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:

  • Compare your drug vs the competition: 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: 試験デザインの特徴(時間、エンドポイントなど)が治療効果に与える影響とは?安全性および有効性を最大限にする最適な用法・用量は?
  • Inform go/no go, portfolio, marketing decisions: 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

医薬品開発における積極的な比較試験はほとんどありません。しかし、標準治療薬や開発中の競合薬と比較して、化合物の安全性と有効性のプロファイルを評価することは重要です。

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、公開済みデータはもちろん自社の臨床結果データの価値を最大限に高めます。CODEXを導入することでデータや結果をわかりやすく視覚化、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。

サターラの専門家

Jaap Mandema, PhD

Sr. Distinguished Scientist


Matt Zierhut

Vice President, MBMA Capability Lead

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