この記事はもともと、Journal of the Society for Clinical Data Management、第 3 巻、第 1 号、2023 年春に掲載されました。
以下の要約と序文をお読みください。 論文全文は、The Journal of the Society for Clinical Data Management の Web サイトからダウンロードできます。
著者
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、Wenjun Bao、JMP Statistical Discovery LLC。
抽象的な
標準化されたデータ形式の使用により、製薬会社による臨床試験データの提出と規制当局によるレビューの両方がますます容易になっています。臨床データ交換標準コンソーシアム (CDISC) 形式は、臨床試験データの提出とレビューの事実上の世界標準となっています。CDISC データは、定義済みの変数名と属性を持つ定義済みのデータセットまたはドメインにキャプチャされ、整理されます。その結果、研究者とレビュー担当者は、一貫性があり、繰り返し可能で、迅速な方法でデータを読み込み、レビューおよび分析することができます。この標準化によってもたらされる利点は、CDISC 構造を直感的に使用してデータをすばやくインポートおよび分析し、科学者と臨床医向けに読みやすく理解しやすいレポートのコレクションで結果を要約するソフトウェアの開発に結実しました。
このホワイト ペーパーでは、必要なドメインと各変数を含む CDISC データセットを JMP® Clinical で利用して、FDA の新薬申請や臨床レビューで使用するためのインタラクティブなグラフや表を含む臨床試験分析レポートを簡単かつ迅速に作成する方法を説明します。これらのレポートは、規制文書や臨床試験レポートなどの規制申請に含めることもでき、規制申請やレビューのレビュー可能性、解釈可能性、効率性が向上します。
導入
本報告書における臨床試験とは、候補薬の安全性と有効性を評価するために設計され、実施される実験を指します。1 、 2臨床試験データの評価と管理には、複数の技術分野や組織からの意見を必要とする特有の課題が伴います。治験依頼者、CRO、規制当局の医療モニター、医療ライター、医療レビュアー、データ管理者、生物統計学者は、試験が成功し、データが正しく分析、管理されるように協力する必要があります。歴史的に、データは大きく異なる形式と定義で記録、提示されており、臨床試験データの交換と再利用が著しく妨げられてきました。そのため、データの相互運用性の欠如とそれがもたらす非効率性が、有望な発見を健康の改善につなげる上での障壁と考えられてきました。3意味的および構文的な相互運用性におけるこれらの同じ課題により、規制当局によるレビューが複雑になり、臨床試験データ分析プロセスを改善するためのソリューションの開発が必要になっています。
CDISC: 品質と標準化の基盤
CDISC 4 は2000 年に非営利団体として設立され、それ以来、オープンでコンセンサスに基づくデータ標準を通じて臨床試験の相互運用性の向上に取り組んできました。
臨床試験データの標準化は、データの精度と品質の確保に役立ち、医薬品開発に必要な時間と費用の削減につながる可能性があります。Kush ら5 は、CDISC 開発の初期段階で、「プロジェクト開始時に CDISC 標準を使用すると、最初の患者登録前に費やされる時間とリソースの 70 ～ 90%、および研究の実施と分析の段階での患者以外の参加時間の約 75% を節約できます」と指摘しました。これらの効率性と、提出されたデータを直接調査、再分析、再利用する能力の向上が相まって、世界中の規制当局が CDISC 標準でのデータ提出を要求し始めている理由です。6
JMP® Clinical: CDISCデータに基づく臨床試験評価
臨床試験専用のソフトウェアである JMP® Clinical 7 は、米国食品医薬品局 (FDA) と臨床試験業界からの要望に応えて 2010 年に初めてリリースされました。CDISC 標準により、すべてのドメインと変数が共通の定義を共有するため、ソフトウェア開発が大幅に高速化され、分析手順と結果のプレゼンテーションの効率が向上します。
CDISC 標準は、臨床試験データの提出を近代化するだけでなく、臨床試験データの収集、分析、管理プロセスを合理化および標準化するための基盤も提供します。CDISC の明確に定義された変数、データ形式、ドメインにより、研究者とソフトウェア システムの両方が、変数をどこで、何を、どのように使用して、薬物の安全性と有効性をより正確、効率的、効果的に評価するかを把握できます。CDISC 標準化データは、安全性と有効性の臨床試験データの合理化されたレビューをサポートするインテリジェント ソフトウェアを構築するための基盤です。CDISC 標準化データは、医薬品規制調和国際会議 (ICH) E3 ガイドライン、 8米国医師会雑誌 (JAMA) 著者向けプレゼンテーション ルール、 9 RECIST ガイドライン、 10などの他のガイドラインと組み合わせて使用すると、JMP® Clinical ソフトウェアで臨床試験データを要約できるようになります。この要約には、独自のインタラクティブな視覚化機能を維持しながら、アドホックプログラミングなしで、共通の人口統計サブグループ、プロトコル定義のサブグループ、およびプロトコルに準拠した研究対象のグループと治療意図 (ITT) サブセットの比較を含めることができます。インタラクティブなグラフィックスとインタラクティブなフィルターを備えた最新のソフトウェアにより、研究者は結果を深く掘り下げ、情報をより迅速に要約し、パターンと傾向、およびそれらの薬物安全性との関連をより簡単に理解できます。
規制当局: 臨床試験の審査を強化するための安心できる基準
CDISC は当初、Submission Data Tabulation Model (SDTM、当時は Submission DataSet または SDS と呼ばれていました)、Standard for the Exchange of Nonclinical Data (SEND)、および Analysis Data Model (ADaM) の保存形式として SAS トランスポート ファイルを使用することを選択しました。これは、CDISC の Web サイトにある CDISC と SAS トランスポート ファイルの短い歴史によると、製薬業界と FDA では SAS がほぼ普遍的に使用されていたためです。11同時に、FDA は紙から電子データ送信への移行を推進しました。FDA は、送信されたデータが各ドメイン (人口統計、有害事象など) に対して SAS バージョン 5 トランスポート ファイル形式であることを要求し、2004 年以来 CDISC ドメイン/データセットの前身となっています。12中国国家薬品監督管理局 (NMPA) 13と日本の医薬品医療機器総合機構 (PMDA) 14も、データ送信の形式として SAS トランスポート ファイルを要求しました。 2016 年以降、FDA 15 、 16および PMDA 14 、 17 は臨床データの提出に CDISC 形式を要求し、NMPA 18および欧州医薬品庁 (EMA) 19 はこれを推奨しています。
2011 年、FDA は、FDA 審査官向けツールとしての JMP® 20と JMP® Clinical の評価を含むレポートを発表しました。21この「電子申請および審査環境がヒト用医薬品の審査の効率と有効性に与える影響の評価 - 最終レポート」では、当時 FDA がすでに JMP® 7.0 を使用しており、JMP® Clinical は医薬品評価研究センター (CDER) と生物製剤評価研究センター (CBER) でパイロット テスト中であると記載されていました。21 2018 年、FDA は CDER の医療担当者から条件付きキャリアへの転換の手順を改訂しました。22この文書には、審査官が「レベル 1 の準審査官の医療担当者の臨時任命からレベル 2 の審査官の条件付きキャリア任命に」転換するために必要なトレーニング コースが記載されています。必要なトレーニングには、医療用語のための規制活動のための医学用語辞典 (MedDRA) 23 、データ標準のための CDISC、および標準分析手順のための複数のモデルを使用した JMP® および JMP® Clinical のトレーニングが含まれていました。 PMDA はまた、2015 年に JMP® および JMP® Clinical が審査チームで使用されたことを認めました。 24最後に、EMA は CDISC Europe Interchange 2022 の規制セッションで、視覚化ソフトウェアとして JMP® Clinical を評価していることを発表しました。 25
多くのレビュー担当者や研究者は、自分でデータを分析することを好みますが、そのためには、分析を実行し、データ標準の用語と統合できるソフトウェアが必要です。結果を手動でレビューするには、人口統計、イベント、介入の数と頻度の要約、治療グループ間のリスクの違いの計算、すべての参加者と患者レベルでの経時的なデータの調査など、いくつかの面倒で反復的な手順が必要になる場合があります。さらに、有害事象 (AE) の説明を手動で生成するには、医療レビュー担当者とライターの多大な労力が必要になることがよくあります。CDISC データ標準により、JMP® Clinical などのソフトウェアやその他のツールは、面倒で反復的な手作業を減らし、標準化されたプレゼンテーションで分析結果を自動的に生成できます。標準化されたプレゼンテーションにより、効率がさらに向上し、品質が保証され、試験結果と分析の効果的な伝達が可能になります。
本稿では、臨床試験の概要情報について説明し、FDA 新薬申請 (NDA) 提出、臨床レビュー (CR)、バイオシミラー多分野評価レビュー (BMER) の流れを追って、SDTM と ADaM のさまざまなドメインが薬剤の安全性評価にどのように使用されているかを明らかにします。
