약물 개발에서 모델 기반 메타 분석의 응용

모델 기반 메타 분석(MBMA)은 발표된 요약 데이터를 내부 데이터와 함께 활용하는 정량적 접근 방식으로, 조사 중인 치료법의 이익-위험 평가를 포함하여 주요 약물 개발 결정을 알리는 데 적용될 수 있습니다. 이러한 위험-이익 평가는 특정 질병 지시에 대한 역사적 외부 비교군과 비교하여 최적 용량을 결정하는 것과 관련이 있을 수 있습니다. MBMA는 역사적 참조 연구에서 수집된 데이터 해석을 위한 유연한 프레임워크를 제공하므로 모델 정보 약물 개발(MIDD) 프레임워크의 표준 도구가 되어야 합니다. 쌍(pairwise) 및 네트워크 메타 분석 외에도, MBMA는 종단적 데이터 및 약리학적 개념인 용량-반응 관계를 통합하고, 개별 및 요약 수준 데이터를 결합하며, 분석에서 공변량을 정기적으로 포함할 수 있는 능력으로 정량적 접근 방식에 추가적인 기여를 합니다. MBMA의 일반적인 응용은 내부 연구 분자의 최적 용량 및 투여 요법을 선택하여 외부 벤치마킹을 평가하고 비교군 선택을 지원하는 것입니다. 두 가지 사례 연구는 생물학적 제제(내구람맙 + 트레멜리무맙의 안전성)와 저분자(페네브루티닙의 효능)에서의 MBMA 적용 예를 제공하여 각각 종양학 및 류마티스 관절염이라는 두 가지 잘 연구된 질병 영역에서 약물 개발 의사 결정을 지원했습니다. MBMA의 미래 방향에 중요한 것은 MBMA 접근 방식에 대한 약물 개발 이해관계자들의 추가적인 인정과 참여, 약리계측학과 통계 간의 강력한 협력, 데이터 접근 확대, 그리고 데이터베이스 구축을 위한 기계 학습의 활용입니다. 적시의 비용 효율적이고 성공적인 MBMA의 적용은 MIDD에 대한 통합된 관점을 제공하는 데 중요한 부분이 되어야 합니다.