肿瘤学中早期决策的多状态模型
摘要：早期的肿瘤学药物的研发是在多个阶段进行的，每个阶段之后都需要做出是否继续推进分子的决策。早期阶段的疗效决策通常是基于基于RECIST肿瘤反应作为终点的单臂研究的结果来做出的。这些决策规则隐含地假定肿瘤反应和长期终点，如无进展生存期（PFS）或总生存期（OS）之间存在某种形式的替代关系。这种替代关系经常被评估为较弱，但足以允许早期阶段研究缺乏长期生存追踪和足够的患者数来适当评估PFS或OS时做出快速决策。随着新机制疗法的出现，对于尚无足够数据进行荟萃分析以评估RECIST肿瘤反应与长期终点之间关系或与经典化疗相比，关系更弱的药物，基于肿瘤反应的决策规则可能不够理想。在本文中，我们探讨了在单臂早期阶段试验中基于多状态模型进行决策的使用。多状态模型可以考虑比简单的RECIST反应状态更多信息，包括达到反应的时间、反应持续时间、PFS时间和死亡时间。我们建议基于OS风险比（HR）来做出疗效决策，该HR是根据基于早期阶段数据和有限生存追踪的多状态模型预测得出的，并结合历史对照数据。通过三个案例研究和模拟，我们展示了在有限的早期阶段研究数据基础上使用多状态模型估计OS HR的可行性。我们认为，在有限的追踪和样本容量的情况下，并基于多状态模型的假设，OS的预测是可接受的，并且可能导致更好的决策来继续开发一种药物。
作者：Ulrich Beyer, David Dejardin, Matthias Meller, Kaspar Rufibach, Hans Ulrich Burger
论文ID：1808.07221
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-04-17