在免疫肿瘤学剂量探索研究中整合疗效生物标志物与毒性终点

I 期肿瘤学研究的主要目标是建立新疗法的安全性特征并确定最大耐受剂量（MTD）。这源于细胞毒药物研发背后的基本假设：剂量越高，疗效与毒性的可能性越大。然而，近期旨在刺激患者免疫系统以对抗癌症的癌症免疫疗法研发证据挑战了这一假设，特别是在某一剂量水平后进一步递增未必能增加疗效。分子靶向药物（MTA）的剂量递增研究通常不仅依赖于安全性特征。在本文中，我们提出一个简单灵活的模型，利用多元高斯潜变量整合毒性终点与疗效生物标志物。该模型可轻易扩展以纳入额外的免疫生物标志物。通过同时考虑多个结局，所提方法更善于识别生物学最优剂量，从而带来更好的决策。模拟研究表明，所提方法通过确定具有最优风险-获益权衡的目标剂量而具备理想的运行特征。我们还将所提方法实现为一个用户友好的 R Shiny 工具。