肿瘤学早期剂量优化试验的估计量

肿瘤学早期剂量升降试验通常旨在寻找最大容忍剂量 (MTD)。然而，随着分子靶向疗法和抗体药物偶联物的出现，限制性毒性 increasingly 少观察到，催生了考虑疗效与毒性的“最佳生物学剂量” (OBD) 概念。ICH E9(R1) 指南附录中提出的估计量框架通过增强不同利益相关者之间的对话，提供了更清晰的临床试验目标，并确保所针对的估计量与统计分析方法之间保持一致。然而，在早期剂量优化研究中实施此框架时，仍缺乏清晰度。本文旨在通过效用函数讨论肿瘤学剂量优化试验中的估计量框架。此类试验应包括药代学 (PK) 数据、毒性数据和疗效数据。基于这些数据，还描述了用于识别优化剂量/剂量数的分析方法。通过聚焦于效用函数的优化来估计 OBD，聚合水平的摘要度量应仅反映用于估计此效用函数的属性。本文提供了针对Intercurrent事件的详细策略建议，并通过一个真实的肿瘤学案例研究进行阐述。关于估计量属性的关键建议包括：在无缝的 I/II 期剂量优化试验中，治疗属性应在受试者接收第一剂量时开始。我们认为，这一框架为剂量优化试验目标提供了额外的清晰度，加强了对所考察药物的理解，从而能够确定正确的剂量以进入 II 期临床开发。