第 4 回生物統計情報学シンポジウム Estimand に関する議論の事例と今後の展望 1 Estimand が医薬品開発に与えるインパクト松岡伸篤ファイザー株式会社 2018 年 7 月 27 日 ( 金 )

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しのぶさかいざわ
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1 第 4 回生物統計情報学シンポジウム Estimand に関する議論の事例と今後の展望 1 Estimand が医薬品開発に与えるインパクト松岡伸篤ファイザー株式会社 2018 年 7 月 27 日 ( 金 )

2 発表内容 2 承認審査過程での Estimand に関する議論の事例エルツグリフロジン (SGLT2 阻害薬 ) 医薬品開発に与えるインパクト試験デザイン, オペレーションラベリングなど

3 3 審査過程で Estimand が議論になった事例

4 エルツグリフロジン (SGLT2 阻害薬 ) 4 2 型糖尿病治療薬メルクとファイザーの共同開発米国および欧州で承認取得日本では開発せず第 3 相試験計 7 試験単剤投与 :1 試験メトフォルミンへの上乗せ :3 試験メトフォルミン+シタグリプチンへの上乗せ :1 試験シタグリプチンとの併用 :1 試験 CKD 集団 :1 試験

5 糖尿病治療薬の事例第 3 相試験の概略 5 VERTIS MONO 試験 FDA Summary Review より

6 VERTIS MONO 試験の概略糖尿病治療薬の事例 6 試験デザイン R 実施時期 Ertugliflozin 5 mg (N=156) Ertugliflozin 15 mg (N=152) Placebo (N=153) 26 週間 26 週間の + 実薬対照期 2013 年 10 月 9 日 ~2016 年 7 月 28 日 Diabetes Obes Metab. 2017;19: ClinicalTrials.gov ID: NCT

7 糖尿病治療薬の事例試験の目的と評価項目 7 主目的 26 週時における 15mg (5mg) の HbA1c に対する効果をプラセボと比較する仮説 26 週時における 15mg (5mg) の HbA1c のベースラインからの平均減少量がプラセボ群より大きい対象患者組み入れ基準を満たす T2DM 患者主要評価項目ベースラインから 26 週時までの HbA1c の変化量

8 糖尿病治療薬の事例スポンサーによる主解析 8 解析対象集団 Full Analysis Set (FAS) ランダム化され, 少なくとも治験薬の投与を 1 回受け, ベースラインと少なくとも 1 つの投与後の HbA1c の測定値を有する全被験者解析方法制約つき経時データ解析モデル (clda model) 治験薬中止後の HbA1c は収集していないレスキュー治療開始後の HbA1c は解析に用いない MAR の仮定に基づく clda を用いており, 欠測データの補完は行わない

9 Estimand を構成する 4 つの要素 9 A. 対象集団科学的疑問の対象となる患者 B. 変数科学的疑問の答えを得るために必要な, 各患者について得るべき変数 ( 又は評価項目 ) C. 中間事象関心のある科学的疑問を反映するために, 中間事象をどのように考慮するかという説明 D. 要約必要に応じて治療条件間の比較のための基礎となる, 集団レベルでの変数の要約

10 糖尿病治療薬の事例スポンサーが設定した Estimand 10 A. 対象集団組み入れ基準を満たすT2DM 患者に対する科学的疑問の対象となる患者 B. 変数科学的疑問の答えを得るために必要な HbA1cのベースラインから26 週時までの, 各患者について得るべき変数変化量による ( 又は評価項目 ) C. 中間事象関心のある科学的疑問を反映するために, 中間事象をどのように考慮するかという説明治療を遵守できたという条件の下での 26 週時点までレスキュー治療を使用せず, D. 要約必要に応じて治療条件間の比較のための群間での変数の平均値の差基礎となる, 集団レベルでの変数の要約

11 スポンサーが設定した Estimand FDA/EMA の見解糖尿病治療薬の事例 A. 組み入れ基準を満たすT2DM 患者に対する B. HbA1cのベースラインから26 週時までの変化量による C. 26 週時点までレスキュー治療を使用せず, 治療を遵守できたという条件の下での D.

11 11 スポンサーが設定した Estimand FDA/EMA の見解糖尿病治療薬の事例 A. 組み入れ基準を満たすT2DM 患者に対する B. HbA1cのベースラインから26 週時までの変化量による C. 26 週時点までレスキュー治療を使用せず, 治療を遵守できたという条件の下での D. 群間での変数の平均値の差 FDA/EMA のコメント実臨床ではすべての患者が治療に忍容で, 治療を継続できるわけではないレスキュー治療を使用しなかったという条件は仮想的状況であり, 実臨床での効果を反映していない承認審査において, 興味があるのは de facto (ITT) estimand レスキュー治療後の HbA1c のデータも解析に含めるべき治療の遵守状況は確実にアウトカムと関連しているので,MAR の仮定の妥当性は低い

12 糖尿病治療薬の事例試験の目的自体は合意していたハズだが 12 主目的 26 週時における 15mg (5mg) の HbA1c に対する効果をプラセボと比較する Sponsor's Estimand レスキュー治療の使用などの事象の影響を除いたうえでの ertugliflozin の薬理学的効果 (pharmacological effect) FDA's Estimand 実臨床で起こりうるレスキュー治療の使用などの影響も含めたうえでの治療効果 Ertugliflozin+rescue vs. Placebo+rescue 2015 年までに承認された T2DM 治療薬 ( 他の SGLT2 阻害剤を含む ) は, すべてコッチ

13 糖尿病治療薬の事例 FDA による解析 13 解析対象集団ランダム化され, 少なくとも治験薬の投与を 1 回受け, ベースラインと少なくとも 1 つの投与後の HbA1c の測定値を有する全被験者解析方法 1 2 Return to baseline (RTB) imputation approach レスキュー治療後のHbA1cを含める欠測値はベースライン値の分布から多重補完 Jump to reference (J2R) imputation approach レスキュー治療後のHbA1cを含める欠測値は対照群の分布から多重補完

14 糖尿病治療薬の事例欠測割合レスキュー治療開始例の割合 14 Placebo Ertugliflozin 5 mg Ertugliflozin 15 mg Randomized Treated with BL Missing 35 (22.9%) 16 (10.3%) 24 (15.9%) Started Rescue Med. Before Final Assessment 37 (24.2%) 3 (1.9%) 4 (2.6%) 引用 :FDA Statistical Review Table 3 プラセボ群では約 ¼ の被験者がレスキュー治療を受けたレスキュー治療 ( 血糖低下薬 ) 開始基準 : 6 週時空腹時血漿グルコース > 270 mg/dl 6~12 週時空腹時血漿グルコース > 240 mg/dl 12~26 週時空腹時血漿グルコース > 200 mg/dl

15 糖尿病治療薬の事例スポンサーおよび FDA の解析結果 15 Sponsor FDA clda excl. rescue Placebo Ertugliflozin 5 mg Ertugliflozin 15 mg Change from baseline Diff. from placebo (95% CI) RTB incl. rescue (-1.22, -0.76) (-1.39, -0.93) Change from baseline Diff. from placebo (95% CI) J2R incl. rescue (-0.8, -0.36) (-0.89, -0.44) Change from baseline Diff. from placebo (95% CI) (-0.91, -0.44) (-1.02, -0.51) 引用 :FDA Summary Review Table 3

16 糖尿病治療薬の事例ラベリングに関する議論 16 既承認の同種同効薬はすべてレスキュー治療後の HbA1c 値は除いた結果を提示 FDA からのコメント EMA からのコメントレスキュー治療開始後の HbA1c 値を除いた結果は適切ではない FDA によるレスキュー治療後の HbA1c 値を含めた RTB の結果に差し替えること同種同効薬がレスキュー治療後の HbA1c 値を除いた解析結果を提示していることから, 整合性を保つため, スポンサーによる clda 解析の結果を提示すること脚注には各群のレスキュー治療開始割合を提示すること FDA と EMA の Estimand は同じ ( 治療方針ストラテジーに基づくもの ) ただし, ラベリングに対する考え方は異なっていた

17 17 医薬品開発への影響

18 医薬品開発への影響 1 18 ステークホルダーにより, 興味のある estimand は異なるかもしれない患者医師規制当局スポンサー Estimand は 1 つか? 医療現場に提供すべき情報は? 添付文書に載せる情報は?

19 医薬品開発への影響 2 19 サンプルサイズの増大 ( 治療方針ストラテジーの場合 ) 仮想ストラテジーに基づくEstimandに比べ, 群間差が小さくなるバラツキが大きくなるかもしれない治療順守例, レスキュー治療例, 中止後無治療例のデータが混在 VERTIS MONO 試験の結果に基づき, 次試験のサンプルサイズを見積もるとすると Δ clda excl. rescue = Δ RTB incl. rescue = = Δ. Δ. 3 両手法でバラツキ (σ) は等しいとした場合

20 医薬品開発への影響 3 20 データ収集の範囲治療方針ストラテジーの場合治療中止後も ( 同意のもとで ) プロトコル規定の来院検査を実施し, データを収集し続けるレスキュー治療後や治療の切り替え後も同様にデータ収集が必要治験実施スタッフ被験者に治療中止後のデータ収集の重要性を十分理解してもらう必要がある統計家以外への ICH E9(R1) Estimand の浸透

21 医薬品開発への影響 4 21 同意取得の方法治験薬投与中止後のデータ収集の重要性を強調治験薬投与中止後のデータ収集に関する同意たとえば, 1. 治験薬投与中止後も継続して試験に参加し, プロトコルに規定しているすべての検査を受けることに同意いただけますか? 2. 治験薬投与中止後も継続して試験に参加し, プロトコルに規定している検査のうち, いくつかの重要な検査を受けることに同意いただけますか?

22 医薬品開発への影響 5 22 主解析の妥当性の説明および適切な感度分析の選択のためには, 詳細な中止理由が必要同意撤回という理由 (?) は意外に多い! VERTIS MONO 試験一番多かった中止理由が被験者による同意撤回中止例の 35% 試験中止理由の収集方法同意撤回自体は理由ではなく, どうして同意撤回したのかが理由例 ) 同意撤回実はちょっと体調が悪くなってきた症状の悪化による中止

23 医薬品開発への影響 6 23 中止脱落欠測データを防ぐための工夫来院頻度検査回数を必要最低限に抑える各来院時の検査項目数を抑えるユーザーフレンドリーなCRF Direct data captureなどのテクノロジーの利用 Visit windowの設定の適切性被験者に対する来院前のリマインダー希少疾患における長期投与継続試験 ( 被験者のモチベーション向上 ) 過去の試験から中止例の特徴を検討 Hughes et al. (2012) など

24 医薬品開発への影響 7 24 保険外併用療養費の問題現行での制度適用期間 = 治験実施期間 = 各被験者の治験薬投与開始日 ~ 投与終了日までの期間スクリーニング治験実施期間最終評価適用期間投与中止後のフォローアップ投与中止プロトコル規定の検査 ( ただし, 投与中止後 ) 今後, 治験薬投与中止後も可能な限り, 規定の来院検査を実施する流れになります

25 医薬品開発への影響 8 25 治験薬投与中止後の安全性情報の取り扱い治験薬投与中止後も規定通りの来院これまでの収集期間以降の安全性情報も報告される可能性が高いそれらの情報はどのように取り扱うのか検討が必要

26 医薬品開発への影響 9 26 治験コストの増大医療機関スタッフの人件費 UP モニタリングに関わる人件費 UP 症例数 UP 治験コスト UP その他

27 まとめ 27 臨床試験の計画, 実施, 解析, 解釈に関わる専門家, 治験依頼者, 規制当局との間で, 事前に Estimand に関する共通認識を持つことが重要医薬品開発 ( 試験デザインだけでなく, 治験のオペレーション ) への影響は非常に大きい臨床試験に関わるすべての担当者が Estimand を正しく深く理解することが重要

28 参考文献 28 Ertugliflozin FDA Review Reports ,209806Orig1s000TOC.cfm Ertugliflozin EMA Review Reports man/medicines/004315/human_med_ jsp&mid=wc0b01ac d124 VERTIS MONO 試験 Steven GT, et al. Phase III, efficacy and safety study of ertugliflozin monotherapy in people with type 2 diabetes mellitus inadequately controlled with diet and exercise alone. Diabetes Obes Metab. 2017;19: 過去の試験から中止例の特徴を検討した事例 Hughes S, et al. The statistician s role in the prevention of missing data. Pharmaceutical Statistics 2012; 11:

TF● ：テーマ名

TF● ：テーマ名日本製薬工業協会シンポジウム臨床試験の欠測データの取り扱いに関する最近の展開と今後の課題について - 統計手法 estimand と架空の事例に対する流れの整理 - (5)Estimand の解説医薬品評価委員会データサイエンス部会タスクフォース 4 欠測のあるデータに対する解析方法論 SAS プログラム検討チーム東レ株式会社土居正明 1 本シンポジウムの概要 (PM: セッション 2) 臨床試験の計画から解析までの流れの整理

第 4 回生物統計情報学シンポジウム Estimand に関する議論の事例と今後の展望 1 Estimand が医薬品開発に 与えるインパクト 松岡伸篤ファイザー株式会社 2018 年 7 月 27 日 ( 金 )

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