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データマネジメントの未来がついに到来?! | データマネジメントの将来像シリーズ

2022-01-26 - 7 min read
データマネジメントの未来がついに到来?! | データマネジメントの将来像シリーズ

このブログはMedidataのStrategic Consultingチーム Principal Engagement ConsultantのNicole Pollardが執筆しました。

データマネジメントの未来がついに今目の前の現実として到来しました。いままさに、クラウドベースのプラットフォーム上でデータとワークフローを統合し、データ管理システムの拡張性、柔軟性、インテリジェンス、さまざまなサードパーティシステムとの相互運用性を向上させることで、データ管理の近代化が進められています。この記事では、臨床データ管理の現状と、データ管理のリスクを最小限に抑え、データクリーニング戦略を最適化し、分散型臨床試験などの新しい臨床デザインパラダイムをサポートするために実施すべき変更について説明します。最新のデータマネジメントアプローチを導入することで、医薬品開発プログラムの将来性を確保する上で、あらゆる違いが生まれます。

データマネージャーの役割の変化

この10年間、臨床開発の関係者は "データマネージャー "の役割の変化を訴えてきました。その根底にあるのは、データマネジメントは変化する必要があり、臨床試験の複雑化に対応するために迅速に行わなければならない、というメッセージです。臨床試験は、増え続けるデータソース(ウェアラブルデバイスやセンサーなど)、データ量と精度の向上、リスクベースのクオリティマネジメント技術、臨床試験の分散化、適応型デザインなど、進化を遂げています。さらに、臨床試験はペイシェントエクスペリエンスと価値の差別化をより重視するようになっており、これらは臨床試験の複雑性を高めるさらなる要因となっています。これらの要因が相まって、データマネージャーが実現・実行していた旧態依然としたヘッズダウン方式のデータクリーニングは、最終的に崩壊してしまいました。データマネジメントの未来はここにあります。臨床データ管理者が臨床試験におけるデータマネジメントの新しい領域に適応する際、その役割と責任をサポートする近代化されたプロセスとテクノロジーが利用可能であり、RBQM/ICH E6勧告に基づくリスクベースクオリティマネジメントに関連するメリットもあります。

「データマネジメントの将来像」が意味するものはなにか?

従来のデータ取得とデータマネジメントの方法が立ち行かなくなり、規制当局や業界は、患者のために新薬を開発し続けるために、臨床開発の未来を維持できる新しい方法を可能にし、実行する方法について考えを進めることを余儀なくされています。臨床試験のための様々なデジタルヘルス技術など、技術開発には急速な進歩がありましたが、臨床データ管理プロセスはそれに追いついていませんでした。最新のツールがなければ、データマネージャーとデータ分析のチームは、大量かつ高速なデータの海で溺れないように膨大かつ増大する負担に対処しなければなりませんでした。

データマネジメントの将来像は、データのレビューと検出のためにインテリジェントな自動化ツールが導入され、実用的な分析が臨床データエコシステムのバックボーンを形成し、ICH E6(R3)およびICH E8(R1)にそれぞれ概説されているリスクベースのクオリティマネジメントアプローチとQOD(クオリティ・バイ・デザイン)の利点が活用できることを意味します(ICHのウェブサイトには、これらの情報やその他の関連ガイダンスについての詳細情報が掲載されています)。最新のデータマネジメントアプローチでは、臨床試験モニタリングのために、系統的、優先的、かつリスクベースの品質管理アプローチを採用しています。最新のデータマネジメントのパラダイムに適応するためには、EDCおよびその他のソースから入ってくるデータをほぼリアルタイムで分析するために、情報に基づいたセントラルモニタリング戦略を設定することが必要です。データベースロック後の遅延を回避するためには、生物統計解析の下流工程で問題を引き起こす可能性のあるデータの有害な傾向を積極的に特定し、対処することが重要となります。現在までに、ICH GCP E6 (R3) は複数の規制当局によって採用されており、迅速な試験の立ち上げ、継続的なデータクリーニング、およびデータ解析のための鍵となっています。

 

Infographic Comparing the Traditional Approach to Clinical Data Management to Modern Clinical Data Management

データマネジメントにおける従来のアプローチと近代化されたアプローチの主な違いを表現した図

 

リスクベースのクオリティマネジメントが組織に与える影響

データマネジメントの領域は従来、リスクを回避し、数十年前の規制に準拠した定着したプロセスに留まることが多いと認識されてきました。

規制が厳しい中でICH E6(R3)に含まれる重要な変更を採用するには、熟考された戦略、管理計画の変更、プロセス文化の両方の変化を必要とする実装が必要です。例えば、COVID-19はプロセスと文化の観点から組織の変化を強制的に促し、従来のデータマネジメントのやり方は必ずしも拡張性があるとは限らず、分散化が進む現代の臨床試験デザインに求められるリアルタイムのレビューと分析をサポートするには適切ではないという見解をもたらしました(分散化が臨床データ管理に与える影響については下記を参照)。

ICH E6(R3)の最適化を可能にするためには、影響を受ける人々やプロセス、文化を特定し、長期的な戦略的アプローチを開発することができる、焦点を絞った導入チームが鍵となります。ICH E6(R3)の最適化を可能にするための特徴としては、以下のようなものがあります。

  • 俊敏性—データ取得に重点を置いて試験デザインを強化する必要があります。
  • 共通データモデル—ガバナンスモデルは、ますます多様化するソース群からインジェストする多種多様なデータをサポートする必要があります。
  • 患者中心—試験デザインは「患者中心」であるべきで、患者さん、施設、試験のニーズに合わせてデータ取得を変更する際には、常に患者さんを念頭に置く必要があります。
  • 拡張性—ラボからデバイスまで、あらゆる種類と量に対応したデータ収集が必要です。
  • セキュリティ—データセキュリティは、患者さんの信頼を守るものです。

分散型臨床試験(DCT)—データマネジメントへの影響とは?

COVID-19の大流行により、臨床試験の実施とデータ収集のための代替アプローチが急務となりました。患者さんの可能性または施設訪問の意欲の低下、試験の遅延、プロトコル遵守の難しさにより、臨床試験は著しく登録数が減少するか完全に中止されることになりました。このような状況下、多くの臨床試験で分散型への移行を余儀なくされ、試験の継続を可能にするとともに、業界がこの新しい環境に迅速に適応する能力を実証することになったのです。多くのCROやスポンサーが臨床開発のパラダイムを刷新する新しい方法を模索していたのは確かですが、そのほとんどは1回限りの試みか、組織内のサイロ化された取り組みと見なされていました。しかし、振り返ってみると、こうした取り組みは、業界の学びを促進し、潜在的なリスクに関する懸念を払拭し、臨床試験の代替的な実施方法に関する信頼を高めるという点で重要なものでした。つまり、これらの先駆的な取り組みが、リモートデータ収集、データキャプチャ、分散化に関連する学習の要となったのです。       

分散型臨床試験(DCT)とはなにか?

最もシンプルな形で考えると、「分散型」という言葉は次のように定義されます。

「ある活動や組織の統制を、単一の場所ではなく、いくつかの地方拠点や当局に移すこと。」

この基本的な定義を臨床試験に当てはめると、現在行われている方法/場所から、1つまたは複数の機能または活動を別の場所に移すということになります。この単純な概念と技術の進歩の組み合わせにより、患者さんは様々な異なる環境下で臨床研究に参加することができるようになりました。

プロトコルの複雑さと独自性を考慮すると、全ての臨床試験デザインに一律の分散化モデルを適用することは困難なので、分散化のレベルはプロトコルごとに考慮し、リスクを前もって定義しておく必要があります。次の図は、完全分散型から完全集中型までの分散化の度合いを表したものです。

 

Infographic Depicting the Different Degrees of Decentralized Clinical Trials from Traditional Centralized to Completely Decentralized

 

ACRP 2021 virtual conferenceにおいて, FDAの担当者はDCTのいくつかの「実際のメリットと認識されるメリット、もしくはそのどちらか」として下記のように述べています。

  • より効率的な臨床試験と低コストの実現
  • 登録の加速化と多様性の向上
  • 高頻度での測定
  • 患者さんの時間や移動の負担軽減

分散化の急速な普及を実現するいくつかのキーテクノロジーは以下のようなものがあります。

患者向けテクノロジー は、情報への容易なアクセス、ユーザーフレンドリーなトレーニング資料、試験の最新情報やアラート、遠隔医療訪問などを提供することにより、ペイシェントエクスペリエンスを向上させ、試験の継続性を高めています。

プロトコル開発と試験デザイン機能により、プロトコル開発段階における施設と患者さんの負担をより深く理解することができます。これは、臨床試験の全体的な成功確率を維持しながら、試験内の適切な量の「分散化」を伴う試験デザインを開発するための鍵となります。

リモートまたはオンサイトの同意機能 は規制コンプライアンスを維持しながら、柔軟で一貫性のある情報交換とデータ取得を提供します。

アウトカムデータキャプチャ技術 eCOA、ウェアラブルデバイスやセンサー、アプリなど)は、臨床試験で急速に採用されており、この傾向は今後も続き、加速すると予想されています。臨床試験にデジタル技術を取り入れる根拠、目的、目標は、目の前の仕事に最適なツールは何かを知るのに役立ちます。データの相互運用性、取り込み、アクセスはすべて、できるだけ早い段階で考慮すべき重要な技術要素です。

分散型臨床試験におけるデータオーバーサイト は、従来の「中央集中型」の臨床試験とは異なる点が多くあります。これは、重要なデータ要素やデータソースが、センサーやウェアラブルから直接ストリーミングされるなど、標準とは異なるケースがあるためです。データ収集の方法/場所にかかわらず、収集したすべての臨床試験データにリアルタイム/リモートでアクセスできるデータプラットフォームは、現代の臨床試験環境における重要な鍵になります。さらに、データマネージャーの役割やスキルも異なってくるため、データオーバーサイトに関連する戦略、役割、責任を明確に定義することが重要な第一歩となります。 

イシューマネジメント はデータの異常、品質、ギャップに関する問題をリアルタイムで特定し、解決することによってほぼリアルタイムで行われるようになりました。迅速な課題管理を可能にするテクノロジーは、全体的なデータ品質の向上、効率的かつ効果的なプロセス、透明性のための自動監査証跡を可能にします。

患者にとってのDCTのメリット

分散型臨床試験は本質的に患者中心のデザインであるため、患者さんにとって複数の具体的な利点があり、最終的には試験への参加率や定着率の向上につながります。DCTを可能にする技術を臨床試験の最初から最後まで取り入れることで、患者はロジスティクスの柔軟性を高め(例:患者への薬剤の直接供給)、時間や移動の負担を軽減し、負担の少ない試験経験を提供することができます。さらに、治験実施施設とスポンサーもより良い経験を得ることができ、臨床試験の全体的な成功確率を高めることができます。

DCTがデータマネジメントに与える影響

現在、臨床試験は、より分散化された要素を含むようになってきています。このようにデジタル化が進む未来では、単純な臨床検査結果、スマートフォン、ウェブアプリや医療用センサーからの大量かつ高速なデータまで、膨大な量のデータが必要となり、データ管理のためのプロアクティブで自動的、かつインテリジェントなリスクベースの品質管理ソリューションが必要とされます。従来の手動プロセスは、最新の試験デザインに対応するには不十分になってきています。今日のデータマネージャーは、データのクエリやリストベースのレビューに代わる、相互運用可能なテクノロジーベースのソリューションを積極的に計画・検討する必要があります。クリニカルデータマネージャーの役割は、異種データを組み合わせて患者の歩みを明確に伝える上で不可欠な役割を担っています。   

データマネジメントチームは、データマネージャーのスキルアップを優先し、分析マインドセット、臨床スキル、リスクと緩和プロセス、リアルワールドエビデンス、データトレンド、分散型臨床試験からの代替EDCデザインに基づく新しい臨床エンドポイントの理解と活用を拡大するための時間とリソースを割く必要があります。

まとめ

データマネジメントの未来はすでに到来し、拡張性、柔軟性、インテリジェント性、そしてサードパーティツールとの相互運用性を備えたものになっています。スポンサーやCROが分散型臨床試験モデルを採用する傾向が強まる中、臨床試験の成功に向けた最良の機会を提供すると同時に、効率性、コスト削減、セキュリティ、アクセス性の向上といった付加的なメリットを得るためには、熟慮した戦略を確立する必要があります。 

本ブログ記事はここまでですが、これに尽きず、分散型臨床試験と「バーチャル試験」の違い、データマネジメントの状況の変化がデータ管理に与える影響(例:患者からの直接的なデータ取得が現在のプロセスに与える影響)、分散型臨床試験に伴う新たな課題への対処方法(例:リスクベースの品質管理プロセスに対するリアクティブからプロアクティブ、データマネージャーに求められるスキルセットの変化)、データクリーニングで効果的に使用するための統計的概念の基礎とデータの視覚化といったトピックが取り上げられたホワイトペーパーも続報がある予定です。 

特定のデータマネジメントの課題を選択し、その課題に関連するコンテンツを閲覧できるメディデータ独自のExplorer Toolをご確認ください。また、データマネジメントの将来に焦点を当てた当社のホワイトペーパーシリーズにて、今日の臨床試験におけるデータ圧力の高まりに対応するために臨床データマネジメント・プロセスをいかに近代化するかについての詳細もぜひご覧ください。

 

「データマネジメントの将来像シリーズ」として掲載している他のブログ記事もぜひご覧ください。

Pillar Post: データマネジメントの未来がついに到来?! | データマネジメントの将来像シリーズ

Post 2: DCTの患者へのメリットとクリニカルデータマネジメントへの影響

Post 3: 分散型臨床試験を可能にするテクノロジーイネーブラー

Post 4: Adapting to Modern Clinical Data Management Methods Requires Cultural Changes

Post 5: Adapting to Modern Clinical Data Management Methods Requires Process Changes

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