Cet article a été initialement publié dans le Journal of the Society for Clinical Data Management, Volume 3, Numéro 1, Printemps 2023.
Lisez le résumé et l'introduction ci-dessous. Vous pouvez télécharger l'article complet sur le site Web du Journal of the Society for Clinical Data Management.
Auteurs
Geoffrey Mann, Thomas J Pedersen, Rebecca Lyzinski, Anisa Scott, Andrew J Foglia, John Cromer, Meichen Dong, Nora Varga, Sam Gardner, Christopher J Kirchberg, Byron A Wingerd, Russell D Wolfinger et Wenjun Bao, JMP Statistical Discovery LLC.
Abstrait
L'utilisation de formats de données standardisés a de plus en plus facilité la soumission des données d'essais cliniques par les sociétés pharmaceutiques et leur examen par les organismes de réglementation. Le format CDISC (Clinical Data Interchange Standards Consortium) est devenu la norme mondiale En fait pour la soumission et l'examen des données d'essais cliniques. Les données CDISC sont capturées et organisées dans des ensembles de données définis, ou domaines, avec des noms et des attributs de variables prédéfinis. En conséquence, les chercheurs et les examinateurs disposent d'un moyen cohérent, répétable et rapide pour charger, examiner et analyser les données. Les avantages offerts par cette normalisation ont abouti au développement d'un logiciel qui utilise intuitivement les structures CDISC pour importer et analyser rapidement les données ainsi que pour résumer les résultats pour les scientifiques et les cliniciens dans un ensemble de rapports lisibles et faciles à comprendre.
Dans cet article, nous allons montrer comment les ensembles de données CDISC avec leurs domaines requis et leurs variables respectives peuvent être utilisés par JMP® Clinical pour créer facilement et rapidement des rapports d'analyse d'essais cliniques avec des graphiques et des tableaux interactifs à utiliser dans les demandes de nouveaux médicaments et les examens cliniques de la FDA. Ces rapports sont également prêts à être inclus dans les soumissions réglementaires telles que les documents réglementaires et les rapports d'études cliniques pour améliorer la révisabilité, l'interprétabilité et l'efficacité de la soumission et de l'examen réglementaires.
Introduction
Les essais cliniques, dans le contexte de ce rapport, sont des expériences conçues et réalisées pour évaluer la sécurité et l’efficacité de médicaments putatifs. 1 , 2 L’évaluation et la gestion des données d’essais cliniques posent des défis uniques qui nécessitent la contribution de multiples disciplines techniques et organisations. Les surveillants médicaux, les rédacteurs médicaux, les examinateurs médicaux, les gestionnaires de données et les biostatisticiens des promoteurs, des CRO et des organismes de réglementation doivent travailler ensemble pour garantir le succès de l’essai et l’analyse et la gestion correctes des données. Historiquement, les données ont été enregistrées et présentées dans des formats très différents et avec des définitions qui ont considérablement entravé l’échange et la réutilisation des données d’essais cliniques. En tant que tel, le manque d’interopérabilité des données et l’inefficacité à laquelle il contribue ont été considérés comme des obstacles à la traduction de découvertes prometteuses en améliorations de la santé. 3 Ces mêmes défis en matière d’interopérabilité sémantique et syntaxique ont compliqué l’examen réglementaire, nécessitant le développement de solutions pour améliorer les processus d’analyse des données d’essais cliniques.
CDISC : Fondation pour la Qualité et la Normalisation
Le CDISC 4 a été fondé en tant qu'organisation à but non lucratif en 2000 et, au cours des années qui ont suivi, a travaillé à faire progresser l'interopérabilité dans les essais cliniques grâce à des normes de données ouvertes et consensuelles.
La normalisation des données des essais cliniques permet de garantir la précision et la qualité des données, ce qui peut conduire à une réduction du temps et des dépenses nécessaires au développement de médicaments. Kush et al. 5 ont souligné au début du développement de la norme CDISC que « l’utilisation des normes CDISC au début du projet peut permettre d’économiser 70 à 90 % du temps et des ressources dépensés avant le recrutement du premier patient et environ 75 % du temps de participation des non-patients pendant les étapes de conduite et d’analyse de l’étude ». Ces gains d’efficacité, combinés à la capacité accrue de sonder, de réanalyser et de réutiliser directement les données soumises, sont les raisons pour lesquelles les organismes de réglementation du monde entier commencent à exiger la soumission de données selon la norme CDISC 6 .
JMP® Clinical : évaluation des essais cliniques basée sur les données CDISC
JMP® Clinical7 , un logiciel dédié aux essais cliniques, a été lancé pour la première fois en 2010 en réponse aux demandes de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis et du secteur des essais cliniques. La norme CDISC accélère considérablement le développement du logiciel et augmente l'efficacité de la procédure d'analyse et de la présentation des résultats, car tous les domaines et variables partagent des définitions communes.
La norme CDISC modernise non seulement la soumission des données d'essais cliniques, mais fournit également la base pour rationaliser et normaliser le processus de collecte, d'analyse et de gestion des données d'essais cliniques. Avec des variables, des formats de données et des domaines bien définis dans CDISC, les chercheurs et les systèmes logiciels savent où, quoi et comment utiliser les variables pour évaluer la sécurité et l'efficacité du médicament de manière plus précise, plus efficace et plus efficiente. Les données standardisées CDISC constituent une base pour la création de logiciels intelligents qui prennent en charge l'examen simplifié des données d'essais cliniques sur la sécurité et l'efficacité. Les données standardisées CDISC, lorsqu'elles sont utilisées en combinaison avec d'autres directives telles que : les directives E3 du Conseil international pour l'harmonisation des exigences techniques relatives aux produits pharmaceutiques à usage humain (ICH), 8 les règles de présentation du Journal of the American Medical Association (JAMA) pour les auteurs, 9 les directives RECIST, 10 permettent au logiciel JMP® Clinical de résumer les données des essais cliniques. Ce résumé peut inclure des sous-groupes démographiques communs, des sous-groupes définis par protocole et des comparaisons entre groupes pour les sous-ensembles de sujets d'étude selon le protocole et en intention de traiter (ITT), sans programmation à cet effet , tout en conservant sa capacité de visualisation interactive unique. Les logiciels modernes dotés de graphiques interactifs et de filtres interactifs permettent aux chercheurs d'approfondir leurs résultats, de résumer les informations plus rapidement et de comprendre plus facilement les modèles et les tendances ainsi que leur lien avec la sécurité des médicaments.
Organismes de réglementation : des normes rassurantes pour améliorer l'évaluation des essais cliniques
Français Le CDISC a initialement choisi d'utiliser le fichier de transport SAS comme format de stockage pour son modèle de tabulation des données de soumission (SDTM, alors appelé Submission DataSet ou SDS), sa norme pour l'échange de données non cliniques (SEND) et son modèle de données d'analyse (ADaM), car l'utilisation de SAS était presque universelle dans l'industrie pharmaceutique et à la FDA, selon un bref historique des fichiers de transport CDISC et SAS sur le site Web du CDISC. 11 Dans le même temps, la FDA a encouragé la transition de la soumission des données papier à la soumission électronique. La FDA a exigé que les données soumises soient au format de fichier de transport SAS version 5 pour chaque domaine (par exemple, démographie, événements indésirables), servant de précurseur aux domaines/ensembles de données CDISC depuis 2004. 12 La China National Medical Products Administration (NMPA) 13 et la Japan Pharmaceuticals and Medical Devices Agency (PMDA) 14 ont également exigé le fichier de transport SAS comme format de soumission des données. Depuis 2016, la FDA 15 , 16 et la PMDA 14 , 17 exigent, et la NMPA 18 et l'Agence européenne des médicaments (EMA) 19 recommandent, le format CDISC pour la soumission des données cliniques.
En 2011, la FDA a publié un rapport d’évaluation de JMP® 20 et JMP® Clinical en tant qu’outils pour les examinateurs de la FDA. 21 Cette évaluation de l’impact de l’environnement de soumission et d’examen électronique sur l’efficience et l’efficacité de l’examen des médicaments à usage humain – Rapport final indiquait que JMP® 7.0 était déjà utilisé par la FDA à cette époque, et que JMP® Clinical était répertorié comme étant en cours de test pilote au Center for Drug Evaluation and Research (CDER) et au Center for Biologics Evaluation and Research (CBER). 21 En 2018, la FDA a révisé ses procédures de conversion des médecins du CDER en postes conditionnels de carrière. 22 Ce document répertorie les cours de formation requis pour que les examinateurs passent « de la nomination temporaire de médecin de niveau 1, examinateur associé, à la nomination conditionnelle de carrière de niveau 2, examinateur ». La formation requise comprenait le Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) 23 pour la terminologie médicale, le CDISC pour les normes de données et la formation JMP® et JMP® Clinical avec plusieurs modèles pour les procédures d'analyse standard. La PMDA a également reconnu que JMP® et JMP® Clinical ont été utilisés dans ses équipes d'évaluation en 2015. 24 Enfin, l'EMA a annoncé lors de la session réglementaire du CDISC Europe Interchange 2022 qu'elle évaluait JMP® Clinical comme logiciel de visualisation. 25
De nombreux examinateurs et chercheurs préfèrent analyser les données eux-mêmes, ce qui nécessite un logiciel capable d'effectuer l'analyse et de s'intégrer à la terminologie des normes de données. L'examen manuel des résultats peut impliquer plusieurs étapes fastidieuses et répétitives, notamment la synthèse du nombre et de la fréquence des données démographiques, des événements et des interventions, le calcul des différences de risque entre les groupes de traitement et l'examen des données au fil du temps pour tous les participants et au niveau du patient. En outre, la génération manuelle de récits d'événements indésirables (EI) nécessite souvent des efforts importants de la part des examinateurs et des rédacteurs médicaux. La norme de données CDISC permet aux logiciels, comme JMP® Clinical et d'autres outils, de réduire le travail manuel fastidieux et répétitif et de générer automatiquement les résultats d'analyse dans une présentation standardisée. La présentation standardisée améliore encore l'efficacité, garantit la qualité et permet une communication efficace des résultats et des analyses des essais.
Dans cet article, nous discutons des informations récapitulatives des essais cliniques et suivons le flux des soumissions de demandes de nouveaux médicaments (NDA) de la FDA, des examens cliniques (CR) et de l'évaluation et de l'examen multidisciplinaires des biosimilaires (BMER) pour révéler comment les différents domaines de SDTM et ADaM sont utilisés pour évaluer la sécurité des médicaments.
