PKPD関係の利益リスク分析への統合

目的：有効性測定を通じて医療の高い基準を達成する継続的な努力にもかかわらず、規制当局の承認の前に、新しい医薬品の利益リスクバランスの評価のための定量的な枠組みが欠けています。この短いレビューの目的は、利益リスクの評価に現在利用可能なアプローチを要約することです。さらに、新規治療薬の証拠統合と評価の薬理学的基礎としての薬物動態性疾患力学（PKPD）モデリングの使用を提案します。 方法：PubMedのメッシュ用語を使用して包括的な文献検索が実行されました。この検索で​​は、利点の評価とモデリングとシミュレーションを説明する記事が特定されました。並行して、多基準決定分析（MCDA）の批判的レビューが、薬物の安全性と有効性のプロファイルを特徴付けるためのツールとして提示されます。 結果：欧州医薬品局（EMA）によって利益とリスクの定義が提案されており、その上に定性的および定量的要素が含まれています。ただし、MCDAの定量的方法としての価値にもかかわらず、利益リスクのバランスに関する決定は、主観的な専門家の意見に依存し続けています。対照的に、モデルに基づいたアプローチは、臨床診療で広範な証拠が生成される前に、利益リスクのバランスをより包括的な評価する機会を提供します。 結論：利益リスクのバランスは、リスク管理計画の不可欠な部分であり、マーケティングの許可前に考慮される必要があります。モデリングとシミュレーションをMCDAに組み込むことができ、証拠の統合と、好ましい効果と不利な効果の根本的な相関関係を考慮した証拠生成をサポートできます。さらに、有効性試験におけるプロトコル設計の最適化のための貴重なツールを表しています。

AIM: Despite the continuous endeavour to achieve high standards in medical care through effectiveness measures, a quantitative framework for the assessment of the benefit-risk balance of new medicines is lacking prior to regulatory approval. The aim of this short review is to summarise the approaches currently available for benefit-risk assessment. In addition, we propose the use of pharmacokinetic-pharmacodynamic (PKPD) modelling as the pharmacological basis for evidence synthesis and evaluation of novel therapeutic agents. METHODS: A comprehensive literature search has been performed using MESH terms in PubMed, in which articles describing benefit-risk assessment and modelling and simulation were identified. In parallel, a critical review of multi-criteria decision analysis (MCDA) is presented as a tool for characterising a drug's safety and efficacy profile. RESULTS: A definition of benefits and risks has been proposed by the European Medicines Agency (EMA), in which qualitative and quantitative elements are included. However, in spite of the value of MCDA as a quantitative method, decisions about benefit-risk balance continue to rely on subjective expert opinion. By contrast, a model-informed approach offers the opportunity for a more comprehensive evaluation of benefit-risk balance before extensive evidence is generated in clinical practice. CONCLUSIONS: Benefit-risk balance should be an integral part of the risk management plan and as such considered before marketing authorisation. Modelling and simulation can be incorporated into MCDA to support the evidence synthesis as well evidence generation taking into account the underlying correlations between favourable and unfavourable effects. In addition, it represents a valuable tool for the optimization of protocol design in effectiveness trials.