在DIA「遇见」全球监管,大家都在聊些什么?

健康   健康   2024-05-21 11:45   上海  

2024年5月17日至19日,药物信息大会暨展览会2024 DIA中国年会在金鸡湖畔的苏州国际博览中心成功召开。从监管科学、创新药物开发视界、临床前研究,到药物安全和出海布局等,会议主题覆盖了药物研发全生命周期的方方面面。


值得注意的是,今年是国家药监局加入ICH(国际人用药品注册技术协调会)七周年。此次年会上,也汇聚了全球医药监管机构代表和研发专家,包括EMA局长Emer Cooke、比利时联邦药品和保健产品管理局首席执行官Hugues MALONNE、美国FDA多位高级官员以及ICH管理委员会主席Theresa Mullin博士等,共同探讨医药监管的最新趋势和挑战。

近几年,想必医药从业者们也深有体会,大数据、人工智能(AI)等新技术的崛起,为医药研发注入新的活力。同时,现有研发模式下经验的不断积累,也引发了更多问题和思考。监管领域中也不例外,不论是主会场开幕式,还是各个分会场中,「监管」始终是人们关注的热点,座无虚席。

监管科学中AI和人类智能的双向奔赴

AI/ML(机器学习)可以在药物研发全周期中发挥潜在作用,从药物发现、临床前研究、临床研究、到上市后安全性监管等。2022年,FDA官网发布了相关报道,信息可视化平台(InfoViP)成为CDER(药物评估和研究中心)全新的AI安全监控工具,可支持OSE(监测和流行病学办公室)安全审评员对数据或内容的审查。FDA不良事件报告系统(FAERS)每年会收到200多万份个例安全性报告(ICSR),由此意识到使用AI来提高评估效率。通过InfoViP的NLP(自然语言处理)技术,可自动识别并结构化来自ICSR的信息,创建时间轴,包括药品、不良事件(AEs)、病史、药物服用时间等。

DIA开幕式及全球监管注册热点话题模块中,FDA CDER临床数据科学负责人刘金钟博士介绍,AI/ML对FDA安全性数据分析产生了深远影响,可帮助识别与更高风险相关的患者,并预测潜在的安全信号。FDA对其的应用也在不断增加,从2016年仅有1个包含AI/ML评估的药品申请,上升至2021年的132个。而后介绍了两个具体案例:1、评估安全性数据提交的完整性;2、评估小分子激酶抑制剂与AEs之间的相关性。当然,对于监管方来说,使用AI/ML也存在多种挑战,比如:数据偏倚、透明性的不足、过拟合(overfitting)、相关监管法规的发展等。要进一步完善AI/ML,需要结合合作者之间的专业知识,以及密切的沟通,以帮助安全性审评员、分析员和决策者更好、更快地做出决定。

附条件批准——如何选择也是一门艺术

附条件批准/加速批准(AA)路径已经成为加快新药上市不可或缺的一环。2018年,吡咯替尼凭借II期数据在我国附条件批准上市,也是实体瘤领域国内首个附条件批准的创新药。近几年,CDE先后公布了多个与附条件批准和单臂临床试验相关的法规文件,从监管层面给出更多意见和指导。

山东博安生物技术股份有限公司首席医学官周明博士在演讲中表示:实际案例已提示,完成单臂试验、达到研究终点也不一定批准上市。在产品进入临床开发前就要考虑适应症选择,和首个适应症的上市策略——附条件还是常规策略。进度不领先的产品谨慎考虑附条件批准,单臂并不适合所有附条件上市情况,可以根据药品的竞争格局、疗效特征、疾病生存和预后特点选择对照试验设计,对于缓解率低但疾病控制率高的药品优先考虑随机对照设计。进入附条件批准赛道,要加速完成关键研究、合理布局确证性研究。同时需要注意的是,附条件仅限于临床,不等于药学放宽不发补。

武田大中华区注册事务部负责人刘艳玮女士分享了莫博赛替尼在全球主动撤市的经验和思考。目前,全球各国并没有非常明确统一的撤市流程,且对于撤市后患者继续用药等问题也没有明确规定。2024年3月,美国、中国等国家对莫博赛替尼注销注册证书进行了公示,为领域内提供了一个具有重要意义的案例,为日后监管机构的科学监管提供了依据和参考。

加速批准(AA)的美丽和忧愁

FDA加速批准(AA)路径允许用于「未满足治疗需求」严重疾病的药物,根据替代终点获得批准。在某些医学领域,例如肿瘤,药物对替代终点的影响往往比对患者临床状态的影响更明显、发生得更快。因此,具有替代终点指标的试验可以招募更少的患者,并且可以更快地完成,从而使产品能够更早地进入市场。然而在AA实施过程中所显示出的各种问题,一直会成为业内讨论的话题。2024年2月,肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)疗法Lifileucel的AA上市,再次让监管部门面临挑战。

泰格医药首席医学官陈霞博士为大家分享了这个值得关注及思考的案例。首先,为何要关注TIL疗法,有以下几个重点:无法在动物模型中开展概念验证研究,无法进行临床前毒理研究,如何评估PK/PD特征,是否存在量效/量毒关系,如何根据临床试验结果选择剂量,以及如何评估获益风险,希望在AA上市后能进一步解答这些问题。因此,AA路径仍旧处于探索阶段,大量新型治疗模式的涌现是对AA路径的严峻考验。AA的美丽在于可以让潜在有效的药物尽早上市;而忧愁是可能最终验证无效的药物会带来昂贵的学费。


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