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【技術】臨床開發(fā)階段抗腫瘤藥物的劑量優(yōu)化

來源:泰然健康網 時間:2025年06月02日 19:49

在2023年1月,FDA發(fā)布劑量優(yōu)化指南草案(即《Optimizing the Dosage of Human Prescriptin Drugs and Biological Products for the Treatment of Oncologic Disease》[1],下稱“該草案”)。該草案旨在幫助開發(fā)新型的抗腫瘤藥物(如激酶抑制劑和單克隆抗體等)的企業(yè)在遞交新藥申請前進行劑量優(yōu)化。該草案不適用于首次人體試驗的起始劑量選擇,以及放射性藥物、細胞和基因治療產品、微生物或癌癥疫苗的劑量優(yōu)化問題。

該草案建議申請人在臨床開發(fā)期間,進行充分地劑量探索和數據分析,并在獲批之前確定藥物的最佳劑量,以避免上市后大量患者暴露于無法獲得最大效益的劑量中。

一、劑量優(yōu)化的背景

一直以來,制藥企業(yè)在進行抗腫瘤藥物的劑量探索試驗(dose-finding trial,包括劑量遞增和劑量擴展部分)時,通常采用類似細胞毒化療藥物的開發(fā)模式,即確定最大耐受劑量(Maximum Tolerated Dose,MTD),并在后續(xù)的臨床研究中使用MTD或接近MTD的劑量(如MAD,Maximum Administered Dose),而未進一步優(yōu)化劑量。這可能會給患者帶來負面的結果,如在POC(Proof of Concept,概念驗證)或關鍵性臨床試驗階段,出現因不可耐受的用藥暫停、中斷或停止,上市后因不良反應而導致無法長期耐受,進一步影響后續(xù)其他的藥物治療等。

與此同時,使用MTD作為關鍵性臨床階段的研究劑量,也可能會影響企業(yè)后續(xù)臨床試驗或聯(lián)合用藥的開發(fā)策略,如被監(jiān)管部門要求進行上市后研究,下圖[2]展示的是因安全性或耐受性而需進行優(yōu)化劑量的藥物示例。

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圖1

在2021年5月,某公司開發(fā)的Sotorasib(LumakrasTM,國內未上市),基于124名局部晚期或轉移性KRAS G12C突變非小細胞肺癌患者的研究數據(Codebreak100),獲得FDA的加速批準上市[3]。

在其劑量遞增階段,共納入129名患者,劑量設計是180、360、720和960mg(po, qd),隨后在此研究中有三分之二的受試者接受了最高劑量,其中58例患者(54%)出現了嚴重并發(fā)癥,另有9例患者(7%)因毒性而停止治療,但960mg仍被認為耐受性良好。

因此,FDA要求該公司進行一項上市后的隨機臨床試驗,比較Sotorasib的960 mg與240 mg之間的差異[4]。而這一行動也被認為是FDA對于抗腫瘤藥物的開發(fā)踏出了明確積極的一步,即抗腫瘤治療能夠像其他治療領域一樣,在進行關鍵性研究之前進行隨機對照的II期劑量探索研究。

二、劑量優(yōu)化的必要性

大多數新型的抗腫瘤藥物,與傳統(tǒng)的細胞毒化療藥物陡峭的劑量-效應關系極為不同。傳統(tǒng)的MTD模式可能未進行充分的數據評估,如輕度毒性作用(如1-2級的不良反應)、劑量調整、藥物活性、劑量-暴露-效應關系以及相關亞組人群的分析。

新型的抗腫瘤藥物在臨床開發(fā)過程中經常觀察到與傳統(tǒng)的細胞毒化療藥物不同的情況如下:

①在MTD以下的劑量可能具有與MTD一樣的療效但毒副作用更低;

②在某些情況下一直無法達到MTD。

以上兩種情況下,若在后續(xù)的關鍵性臨床試驗中使用MTD或劑量遞增階段確定的最高劑量,可能會由于藥物劑量過高而引起毒副作用,或劑量設置不合理導致患者未能獲得最大臨床效益。

三、在獲批前進行劑量優(yōu)化并確定最佳劑量的建議

在臨床試驗過程中,應結合相應的開發(fā)階段和適應癥,充分評估相關的非臨床和臨床數據,以及安全性和有效性方面的劑量-暴露-效應關系,以合理支持所選研究劑量(組)。

下圖[5]總結了在2019-2021獲批上市的幾款小分子和ADC抗腫瘤藥物,在臨床試驗階段進行劑量-暴露-效應關系探索,以及使用隨機劑量試驗來支持劑量優(yōu)化的示例。

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圖2

四、監(jiān)管部門對最佳劑量選擇的建議

FDA推薦通過以下5個方面來進行最佳劑量的選擇:

①收集和解析臨床藥代動力學、藥效動力學和藥物基因組學數據:應充分探索不同給藥方案、協(xié)變量、亞組人群對藥物暴露[6]和暴露-效應關系的影響[7];在合適的情況下,可進行藥效動力學和藥物基因組學的研究;

②多個劑量對比的臨床研究設計:在評估抗腫瘤活性、安全性和耐受性的臨床試驗中,采用合理的設計進行多個劑量的比較,以減少上市申請時最佳劑量選擇的不確定性;

③全面評估藥物的安全性和耐受性:

i 應分析藥物暴露的持續(xù)時間(如分析接受了整個臨床研究的全部預期給藥的、試驗期間出現劑量中斷、或劑量減少和停用藥物的患者比例),以及發(fā)生嚴重不良反應的患者比例等;

ii 若試驗設計的給藥方案中包含有較高風險需進行劑量調整的劑量,或包含與嚴重不良反應相關的劑量設計,應預先制定風險控制計劃;

iii 對于某些抗腫瘤藥物,其在早期可能發(fā)生過嚴重或危及生命的毒性反應,但這些毒性可能在后續(xù)使用中減輕或不再發(fā)生,可考慮替代劑量策略,如逐步增加劑量以改善患者耐受性;

iv 可參考患者的自身報告結果和其他疾病相關組織的意見,為選擇最佳劑量時的安全性和耐受性提供建議;

④藥物制劑:建議提供多種不同規(guī)格的制劑以支持充分的臨床探索;對于口服藥物,應充分考慮所選最佳劑量的制劑體積和數量是否合適;對于肌注和靜脈注射藥物,應充分考慮其藥物濃度和注射體積;

⑤后續(xù)適應癥和用法:針對不同的疾病情況或瘤種,可考慮使用不同的劑量;應提供所選劑量的充分理由以支持新適應癥的注冊性臨床研究,如無,則應進行額外的劑量確認試驗。

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圖3:FDA推薦的最佳劑量的選擇策略_思維導圖

五、抗腫瘤藥物劑量優(yōu)化的總結

隨著FDA對研發(fā)中藥物的劑量優(yōu)化的關注,越來越多的企業(yè)將會在藥物臨床開發(fā)階段進行更加充分的劑量探索。但與些同時,大多數晚期癌癥仍然無法治愈,迅速獲得安全和有效的療法對患者來說仍然至關重要。一些腫瘤治療藥物的開發(fā)計劃采用無縫銜接的方式,即在初始劑量探索試驗和注冊性試驗之間快速轉換,以加速開發(fā)進程。

相信通過充分和完善的規(guī)劃,將劑量探索研究融入到無縫銜接的開發(fā)計劃中,藥物研究的過程中充分結合模型引導藥物開發(fā)的手段可在優(yōu)化劑量的同時滿足臨床開發(fā)進度的要求。

參考文獻

[1] US Food and Drug Administration. Guidance of industry: Optimizing the Dosage of Human Prescription Drugs and Biological Products for the treatment of Oncologic Diseases, 2023. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/optimizing-dosage-human-prescription-drugs-and-biological-products-treatment-oncologic-diseases

[2] Shah, M., Rahman, A., Theoret, M. R., & Pazdur, R. (2021). The Drug-Dosing Conundrum in Oncology - When Less Is More. The New England journal of medicine, 385(16), 1445–1447. https://doi.org/10.1056/NEJMp2109826

[3] US Food and Drug Administration. Drug Approval Package: LUMAKRAS? (sotorasib).https://www.accessdata.fda.gov/drugsatfda_docs/nda/2021/214665Orig1s000TOC.cfm

[4] Moon H. FDA initiatives to support dose optimization in oncology drug development: the less may be the better. Transl Clin Pharmacol. 2022;30(2):71-74. doi:10.12793/tcp.2022.30.e9

[5] Fourie Zirkelbach J, Shah M, Vallejo J, et al. Improving Dose-Optimization Processes Used in Oncology Drug Development to Minimize Toxicity and Maximize Benefit to Patients. J Clin Oncol. 2022;40(30):3489-3500. doi:10.1200/JCO.22.00371

 [6] US Food and Drug Administration. Guidance of industry: Population Pharmacokinetics, 2022. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/population-pharmacokinetics

[7] US Food and Drug Administration. Guidance of industry: Exposure-Response Relationships—Study design, Data Analysis, and Regulatory Applications, 2003. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/exposure-response-relationships-study-design-data-analysis-and-regulatory-applications

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