2019年4月,FDA基于RWE批准了乳腺癌疗法
传统的用于药物注册审核的RCT研究是证据等级最高的,抗肿瘤药物上市后也会被逐渐的应用在超适应症之外的其他瘤种上,这就让我们有很多的机会在不同瘤种上收集到真实世界的研究数据。通过这些数据的收集,可以弥补其上市之初没有覆盖到的瘤种。因此,这应该是比较高效、快捷的途径用以支持新适应症的批准。这里最大的挑战在于如何获得高质量RWE。今后如果用RWE去支持这些新适应症的注册和上市,就要保证数据的完整性和可靠性。
数据质量可以有不同范畴的定义,真实世界中记录良好的数据,具有丰富的可提取信息也是高质量的数据。比如,对某疾病患者的规律随访中可以积累治疗信息,即疗效和安全性等数据。我们可以通过这些数据判断哪些治疗对患者个体更有效。影响个体化治疗的变量有很多,包括年龄、性别、疾病状态以及对于药物敏感性的基因多态性分析等。相较于入排标准更严格的RCT,这些数据在RWS中更具多样性。
从群体角度来说,携带多样性的数据质量更高,更有利于了解真正的适应症人群变异。对于非常罕见的疾病,每一个案例、每一次给药机会、每一次治疗都是非常宝贵的,所以我们应该尽最大的可能去获得患者给药后的数据,把这些数据收集起来,帮助我们了解患者对治疗的反应性、个体间不同的变异来源等信息。
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