月桂樹： パンデミックに言及すると、患者に新しい治療法とワクチンを提供する競争がいかに重要で困難であるかを私たちに示しています. エビデンス生成とは何か、そしてそれが医薬品開発にどのように適合するかを説明していただけますか?
アルナウブ: もちろん。 したがって、概念としては、医薬品開発においてエビデンスを生成することは新しいことではありません。 これは、さまざまな利害関係者、規制当局、支払者、提供者、そして最終的には最も重要な患者に対して、製品の安全性と有効性、および価値をうまく実証するデータと分析をまとめる技術です. そして今日まで、エビデンスの生成は臨床試験の結果だけでなく、製薬会社や医療機器会社が実施するさまざまなタイプの研究で構成されていると思います。病気の重荷や治療パターンさえも示します。 また、ほとんどの企業がどのように設計されているかを見ると、臨床開発チームはプロトコルの設計と試験の実施に重点を置いており、試験での読み取りを成功させる責任があります。 そして、その作業のほとんどは臨床開発内で行われます。 しかし、新薬の発売が近づくにつれ、医療経済学、転帰調査、疫学チームは、その価値とは何か、病気をより効果的に理解するにはどうすればよいのかを明らかにするのに役立っています。
ですから、私たちは現在、業界で非常に興味深い変曲点にいると思います。 証拠の作成は、裁判中だけでなく、多くの場合、裁判後も長期にわたる活動です。 そして、これは特にワクチンの治験だけでなく、腫瘍学やその他の治療分野にも当てはまると考えました. covidでは、ワクチン会社は記録的な速さで証拠パッケージをまとめましたが、それは信じられないほどの努力でした. そして今起こっていることは、我々が話していた革新、患者への新しい治療法の進歩を促進したいというFDAの難しいバランスをナビゲートしていると思います. 彼らは迅速な承認などの治療を促進するための手段を組み込んでいますが、証拠を本当に理解し、これらの薬の安全性と有効性を理解するには、確認試験または長期的なフォローアップが必要です. だからこそ、今日私たちが話している概念は非常に重要です。これをより迅速に行うにはどうすればよいでしょうか?
月桂樹： 命を救うイノベーションについて話しているときは確かに重要ですが、先ほどおっしゃったように、技術革新の急速なペースと、生成およびレビューされるデータの両方が合わさって、私たちは今、ここに特別な変曲点があります。 では、過去数年間でデータと証拠の生成はどのように進化したのでしょうか? また、5 年または 10 年前に可能になったワクチンとすべての証拠パケットを作成するこの能力は、どのように異なっていたでしょうか?
アルナウブ: ここで、臨床試験データといわゆる実世界データを区別することが重要です。 ランダム化比較試験は、エビデンスの作成と提出のゴールド スタンダードであり、現在もそうです。 また、臨床試験では、非常に厳密に制御された一連のパラメーターがあり、患者のサブセットに焦点を当てていることを知っています. また、キャプチャされる内容には多くの特異性と粒度があります。 評価には定期的な間隔がありますが、試験環境が必ずしも患者が現実の世界でどのように行動するかを代表しているわけではないこともわかっています. そして、その「現実世界」という用語は、さまざまなものの野生の西部のようなものです. 保険会社からの請求データまたは請求記録です。 医療提供者、病院のシステム、検査室から出てくるのは電子医療記録であり、デバイスや患者から報告されたデータからも、ますます新しい形式のデータが表示されるようになっています。 また、RWD (実世界データ) は、患者がさまざまな医療システムや環境に出入りする際の患者のパフォーマンスを把握できる、大規模で多様なさまざまなソースのセットです。
10 年前、私がこの分野で初めて仕事をしたときは、「リアルワールド データ」という言葉さえ存在しませんでした。 それはののしりのようなもので、基本的には製薬業界と規制部門によって近年作成されたものでした。 私たちが今目にしているのは、もう 1 つの重要な要素または側面は、規制機関が 21 世紀治療法などの非常に重要な法律を通じて、現実世界のデータの使用方法を活性化し、推進していることです。治療と病気の理解を深めるために組み込まれています。 だから、ここにはたくさんの勢いがあります。 実世界のデータは、FDA が承認した新薬申請の 85%、90% で使用されています。 ですから、これは私たちがナビゲートしなければならない世界です。
臨床試験の厳しさをどのように維持し、全体像を伝えるか、そしてその全体像を完成させるために現実世界のデータをどのように取り込むか? これは私たちが過去 2 年間注目してきた問題であり、COVID の最中に、臨床試験の患者レベルのデータをすべての非試験データに実際に結び付ける Medidata Url と呼ばれるソリューションを構築しました。個々の患者のために世界に存在します。 ご想像のとおり、これがcovidの間に非常に理にかなっており、実際にcovidワクチンメーカーと一緒にこれを始めた理由は、長期的な結果を研究できるようにするためであり、その試験データを何に結び付けることができるかということです私たちは裁判後を見ています。 そして、ワクチンは長期的に意味がありますか? 安全ですか？ それは効果的ですか？ そして、これは今後出現するものであり、データの収集方法に関して、過去数年間の私たちの進化の大きな部分を占めてきたと思います.
月桂樹： そのデータ収集のストーリーは、確かに、この質の高い証拠を生成する上での課題の一部です。 あなたが見た業界の他のギャップは何ですか?
アルナウブ: 製薬業界の開発の余地にある象は、すべてのデータと分析のすべての進歩にもかかわらず、技術的な成功の可能性、または医薬品の場合は規制の成功の可能性がまだ非常に低いことだと思います. 第 1 相からの承認の全体的な可能性は、多くの異なる治療領域で一貫して 10% 未満です。 心血管では 5% 未満で、腫瘍学と神経学では 5% を少し超えています。これらの失敗の根底にあるのは、有効性を示すデータの欠如だと思います. 多くの企業が、規制機関が欠陥のある研究デザイン、不適切な統計的エンドポイントと呼ぶものを提出または含める場所です。または、多くの場合、試験の検出力が不十分であり、サンプルサイズが小さすぎて帰無仮説を棄却できませんでした. つまり、治験そのものと、意思決定においてデータがより関与し、より影響力を持つべきギャップの一部だけを見ると、多くの重要な決定に取り組んでいるということです。
したがって、治験を計画するときは、「主要エンドポイントと副次エンドポイントは何か? どのような包含基準または除外基準を選択すればよいですか? 私のコンパレータは何ですか？ バイオマーカーの用途は? そして、どうすれば結果を理解できるでしょうか？ 作用機序をどう理解するか？」 それは無数の異なる選択と、並行して行わなければならないさまざまな決定の順列であり、このすべてのデータと情報は現実の世界からもたらされます。 私たちは、電子健康記録がどれほど価値があるかという勢いについて話しました。 しかし、ここにギャップがあります。問題は、データがどのように収集されるかということです。 それがどこから来たのかをどのように確認しますか？ 信頼できますか？
そのため、ボリュームは良好ですが、実際にはギャップが寄与しており、さまざまな分野でバイアスがかかる可能性が非常に高くなります. 選択バイアスとは、治療のために選択する患者のタイプに違いがあることを意味します。 パフォーマンス バイアス、検出、データ自体に関する多くの問題があります。 私たちがここでナビゲートしようとしているのは、これらのデータセットをまとめて、以前に言及した薬の失敗に関する重要な問題のいくつかに対処する堅牢な方法でこれを行うにはどうすればよいかということです. 私たちの個人的なアプローチは、私たちのプラットフォームに保存されている精選された過去の臨床試験データセットを使用しており、それを使用して現実世界で見ていることを文脈化し、患者が治療にどのように反応しているかをよりよく理解しています. 理論的には、これは臨床開発チームがデータを使用して試験プロトコルを設計したり、統計分析作業の一部を改善したりするための新しい方法を使用するのに役立つはずです。