流式观察,细胞分析投稿:liuld@instrument.com.cn
生物芯片
10月10日,国家药品监督管理局药品审评中心官网发布《模型引导的罕见病药物研发技术指导原则(征求意见稿)》,在第四章节建模与模拟方法中的数据来源中,非临床研究数据包含类器官和器官芯片两项。
类器官与器官芯片为罕见病药物研发提供非临床数据
由于罕见病的特殊性,在罕见病药物研发中充分挖掘和利用一切可利用的数据非常必要。数据来源包括但不限于非临床研究数据、真实世界数据、文献、观察性研究数据以及 上市前临床研究数据。此外,同类药物以及同靶点药物的研究数据也应视情况进行甄别后酌情采用。建议充分挖掘和利用可靠的上述各方来源数据进行罕见病药物研发。 206 非临床研究数据包括但不限于基因、分子、细胞、类器官、器官芯片、动物研究数据等。
罕见病药物研发现状——面临数据有限等困难
罕见病患者数量少,疾病异质性高,地理位置分散,患者年龄跨度大且大部分是儿童期起病。开发罕见病药物时,常规的大样本、随机、对照临床研究常难以开展,临床研究有时只能通过较少甚至极少数量罕见病患者开展,导致获得的临床研究数据有时不能可靠反映新药对于目标适应症整体人群的临床安全性和有效性情况。此外,目前大部分罕见病的流行病学和疾病自然史等研究数据有限,对于多数罕见病药物的临床研究终点和替代指标,现有信息和认知亦不足。这些都是罕见病药物研发当下面临的现实困难和重要问题。因此,罕见病药物研发需要独特的研发策略、技术手段以及有效的数据分析工具。
定量药理学在罕见病药物研发中发挥关键作用
定量药理学是一门综合学科,涉及药物动力学模型、药效动力学模型、生物标志物与临床疗效衔接模型,以及统计学、随机模拟和电脑编程等多个领域。它通过数学和统计学的方法研究和预测药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程,以及药效作用,为新药研发和临床治疗提供重要支持。
定量药理学研究在罕见病药物研发中发挥关键作用,其整合并使用所有可用数据,在非常有限的所有可用数据中探索疾病和药物作用的内在规律,评估新药的临床获益和风险,并基于新药的临床获益风险比进行研发决策和监管决策,减少罕见病药物研发的不确定性,加大研发成功率。例如在用药方案的选择和优化方面,模型引导的药物研发(Model-Informed Drug Development, MIDD)理念和方法发挥重要作用,包括关键临床研究以及注册上市申报(可能与关键临床研究的不同)的用药方案、成人受试者数据外推儿童、不同年龄段儿童患者数据预测、确定特定人群(例如,不同种族、不同基因型、肝/肾功能不全等)的用药方案等。
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