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World File Search System试验设计
通过剂量优化的新型临床试验设计来改善长期结果
选择新疗法剂量的传统设计可能会选择不安全或无效的剂量，并且无法优化无进展生存期、总生存期或缓解持续时间。我们解释并说明了传统剂量探索设计的局限性，并提出了四项解决这些问题的建议。在可行的情况下，剂量探索设计应考虑长期结果，包括筛选规则，以减少不安全或无效的剂量，招募足够的样本量，并在剂量之间随机分配患者。作为说明，我们回顾了包含一个或多个这些特征的三种设计。第一个例子是一项试验，在两种细胞治疗剂量和标准护理中随机分配患者，在这种环境中，从生物学角度假设剂量毒性和剂量反应曲线不一定随着细胞剂量而增加。第二种设计概括了 1-2 期，首先确定一组候选剂量，而不是一个剂量，在候选剂量中随机分配其他患者，并选择最佳剂量以在较长的随访期内最大化无进展生存期。第三种设计结合了 1-2 期试验和成组序贯随机 3 期试验，采用
登革热疫苗的临床试验设计和政策预期
1. Qiao 等人，2011 年，仅在第 7 天和第 14 天测量病毒血症，但未报告累积病毒血症 2. Poo 等人，2011 年，仅在第 7 天和第 14 天测量病毒血症，但未报告累积病毒血症 3. Dayan 等人，2013 年；CYD 5:5:5:5 配方。仅通过 RT-PCR 测量病毒血症 4. Torresi 等人，2017 年；CYD 批次间一致性试验。在第 6、8、10、14 和 20 天测量病毒血症 5. Rupp 等人，2015 年；在第 7、9、11、14 和 17 天测量病毒血症 6. Russell 等人，ASTMH，2019 年，Merck V181。仅在第 7 天和第 12 天收集病毒血症
I 期试验设计注意事项和 CTEP 临床试验资源
确定 RP2D 的剂量递增方案（例如 3+3 或 BOIN）对可接受毒性 (DLT) 率有基本假设，并且设计可以根据可接受的毒性程度而有所不同
通过创新试验设计提高 SLE 药物研发的资源利用率
摘要 SLE 是一种复杂的自身免疫性疾病，存在大量未满足的需求。许多旨在研究新疗法的临床试验正在积极招募患者，这给有限的资源带来了压力，并造成了效率低下，增加了招募难度。这促使开发新药和治疗策略的研究人员考虑创新的试验设计，以提高证据生成效率；这些策略建议进行更少的试验，涉及更少的患者，同时在安全性和有效性数据收集和分析方面保持科学严谨性。在本综述中，我们介绍了两项创新的 IIb 期研究设计，研究依伐白介素 alfa 和罗齐巴福斯 alfa 用于治疗 SLE，它们采用了自适应研究设计。该设计被选为美国食品和药物管理局复杂创新试验设计试点计划中的案例研究，研究依伐白介素 alfa。自适应设计方法包括在预定义的中期时间点进行前瞻性计划的修改。通过中期无效性评估，当研究疗法不太可能为患者带来有意义的治疗益处时，可以提前结束试验，从而让符合条件的患者参与其他可能更有希望的试验，或寻求替代疗法。反应自适应随机化允许在研究进行期间根据积累的数据改变随机化比率，以支持更有效的剂量组。在整个试验过程中，安慰剂组的分配比率保持不变。这些设计要素可以提高治疗效果估计的统计功效，并增加为最佳剂量收集的安全性和有效性数据量。此外，这些试验可以提供所需的证据，可能作为监管部门批准所需的两项确认性试验之一。这可以减少多个 III 期试验的需要、总患者需求、个人暴露风险，并最终减少研究药物开发计划的时间和成本。
支持美国药品审批的临床试验设计和终点考虑事项
• 在提供广泛的患者使用机会和充分研究药物或生物制剂之间取得平衡 • 试验涉及小规模、短时间的人群 • 为了获得适度的疗效，严重的毒性可能是可以接受的 • 适应症涵盖范围广泛：从预防到治疗无法治愈的癌症 • 不同癌症的风险/收益变化 • 试验设计的伦理问题
在用于药物和生物产品的复杂创新试验设计上与FDA互动行业指南
简介本指南文件提供了有关2009年《生物制品价格竞争与创新法》（BPCI法案）的潜在申请人和其他有关方面的常见问题的答案。质疑和答案（Q＆A）格式旨在告知潜在申请人，并促进了提议的生物仿制药和可互换的生物仿制药的开发，并描述了FDA对BPCI法案添加的某些法定要求的解释。《 BPCI法案》在《公共卫生服务法》第351（k）条（PHS法案）中创建了一种缩写的许可途径（PHS法案），用于生物仿制药，或与FDA许可的生物学参考产品相互互换或互换（请参阅第7001至7001至7003节）（请参阅第7001至7003节）L. 111–148）（ACA））。fda认为，针对有关FDA对BPCI法案解释的常见问题提供答案的行业指导将提高透明度并促进生物仿制药和可互换产品的开发和批准。此外，这些问答作为对申请人提交生物制品申请（BLA）的生物仿制药和可互换产品的提交问题的回答。FDA打算更新此最终指南文档，以便在适当的情况下包括其他问答。
第 2B 节：增强剂量选择决策的新型试验设计主持人介绍
• 员工：德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心，我担任该中心治疗学发现部门的副总裁兼临床开发主管，该部门对 DDR 和其他抑制剂有商业利益（IACS30380/ART0380 已授权给 Artios）• 担任以下公司的顾问：AbbVie、Acrivon、Adagene、Almac、Aduro、Amphista、Artios、Astex、AstraZeneca、Athena、Atrin、Avenzo、Avoro、Axiom、Baptist Health Systems、Bayer、Beigene、BioCity Pharma、Blueprint、Boxer、Bristol Myers Squibb、C4 Therapeutics、Calithera、Cancer Research UK、Carrick Therapeutics、Circle Pharma、Clovis、Cybrexa、Daiichi Sankyo、Dark Blue Therapeutics、Diffusion、Duke Street Bio、858 Therapeutics、EcoR1 Capital、Ellipses Pharma、EMD Serono、 Entos、F-Star、Genesis Therapeutics、Genmab、Glenmark、GLG、Globe Life Sciences、GSK、Guidepoint、Ideaya Biosciences、Idience、Ignyta、I-Mab、ImmuneSensor、Impact Therapeutics、Institut Gustave Roussy、Intellisphere、Jansen、Kyn、MEI pharma、Mereo、Merck、Merit、Monte Rosa Therapeutics、Natera、Nested Therapeutics、Nexys、Nimbus、Novocure、Odyssey、OHSU、OncoSec、Ono Pharma、Onxeo、PanAngium Therapeutics、Pegascy、PER、辉瑞、Piper-Sandler、Pliant Therapeutics、Prolynx、Radiopharma Theranostics、Repare、resTORbio、罗氏、Ryvu Therapeutics、SAKK、赛诺菲、Schrodinger、施维雅、 Synnovation、Synthis Therapeutics、Tango、TCG Crossover、TD2、Terremoto Biosciences、Tessellate Bio、Theragnostics、Terns Pharmaceuticals、Tolremo、Tome、Thryv Therapeutics、Trevarx Biomedical、Varian、Veeva、Versant、Vibliome、Voronoi Inc、Xinthera、Zai Labs 和 ZielBio • 资助/研究支持来自：Acrivon、Artios、AstraZeneca、Bayer、Beigene、BioNTech、Blueprint、BMS、Boundless Bio、Clovis、Constellation、Cyteir、Eli Lilly、EMD Serono、Forbius、F-Star、GlaxoSmithKline、Genentech、Haihe、Ideaya ImmuneSensor、Insilico Medicine、Ionis、Ipsen、Jounce、Karyopharm、KSQ、Kyowa、Merck、Mirati、Novartis、Pfizer、Ribon Therapeutics、Regeneron、Repare、Rubius、Sanofi、Scholar Rock、Seattle Genetics、Tango、Tesaro、Vivace 和 Zenith • 股东：Seagen
适用于个性化医学的临床试验的研究设计：范围评论
抽象客观的个性化医学（PM）允许患者根据其个体人口统计学，基因组或生物学特征来剪裁“在正确的时间为合适人士的正确治疗”来治疗。PM临床试验需要健壮的方法，才能正确识别参与者和治疗组。作为开发PM试验设计新建议的第一步，我们旨在介绍该领域使用的研究设计的概述。设计范围评论。我们搜索的方法（2020年4月）PubMed，Embase和Cochrane图书馆，用于所有英语，法语，德语，意大利语和西班牙语的报告，描述了适用于PM的临床试验的研究设计。研究选择和数据提取是通过共识或参与第三名专家审稿人的重复解决分歧进行的。我们提取了有关试验设计特征的信息以及这些方法当前应用的示例。提取的信息用于为PM生成新的试验设计分类。结果我们确定了应用于PM的21种试验设计，10个亚型和30种试验设计变化，我们将其分为四个核心类别（即主协议，随机性，全部，生物标志物策略和富集）。我们使用这些设计发现了131次临床试验，其中绝大多数是主方案（86/131，65.6％）。大多数试验是II期研究（75/131，57.2％）在肿瘤学领域（113/131，86.3％）。结论存在各种试验设计，并应用于PM。我们确定了有关不同方面的34个主要特征（例如，框架，对照组，随机化）。将四个核心类别和34个功能合并为双输入表，以创建针对PM的试验设计的新分类。提出了一种新的试验设计分类，以帮助读者浏览PM临床试验的复杂领域。
n-power AI：临床试验设计中的自动样本量和功率分析的专业代理框架
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.636776 doi：Biorxiv Preprint
“我们不能一概而论”：临床试验设计需要更好地定义骨髓增生异常综合征患者
然而，在生物学层面上对 MDS 认识的提高尚未转化为其治疗手段的扩大，这一点从过去 10 年中只有一种药物（luspatercept）被批准用于治疗该疾病（或者更确切地说是特定亚组）这一事实可以看出。4 与本质上相关的疾病急性髓细胞白血病 (AML) 相比，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的药物清单增加了近 10 种新药物或制剂。5 考虑到这些因素，Duetz 等人 6 探索了过去 20 年 MDS 临床试验的历史，指出了在该领域开展临床研究的缺陷。在一项查询 clinicaltrials.gov 和 clinicaltrialsregister.eu 的回顾性分析中，作者在 2000 年至 2020 年期间的 426 项 I 期、430 项 II 期和 48 项 III 期试验中确定了 384 种独特药物。旨在改善副作用的药物、同种异体移植后移植物抗宿主病的治疗方案