Synthetic Control Arm®

同時対照群の設定が現実的でない、あるいは適切でない場合、試験結果の解釈は難しくなり、意思決定の遅延やリスクの増大につながります。外部対照群(External Control Arm:ECA)は、試験外の患者データを活用し、科学的に妥当な比較対象を提供します。

Medidata Synthetic Control Arm®は、検証済みの患者レベルの臨床試験データを用いて信頼性の高いエビデンスを構築し、無作為化が難しい状況においても、確信を持った意思決定を可能にします。

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Video transcript: Glioblastoma is by far one of the most aggressive forms of brain cancer. In most cases, you're expecting survival outcomes of these patients to be a few weeks to a few months at the most. If you look at very recent past few phase three clinical trials with different therapies that are being used for recurrent GBM, you see that they show good data in a phase one clinical trial. They might show you some good data in phase two clinical trials, but eventually when you get to the registration trial, the pivotal phase three clinical trial, that's where these drugs end up failing when you conduct a phase three registration trial. The big challenge is that patients know that there is an equal chance that half of them will end up in a control arm where they'll get the standard of care and the other half will get the experimental therapy. These patients know, the families know that there is a finite time period. And if they are then assigned to a standard of care arm which has not improved outcomes for patients, they quickly move away. And that makes it very difficult for a company like us to do a successful or to conduct a successful phase three clinical trial without having so many patients dropping out from your study. And this is where the external control arm or the synthetic control arm plays a big role. This is where Medidata Acorn AI came into play for medicine. They had this incredible, ability to generate a synthetic control arm. Instead of relying on literature data, we would be able to collect data from patients that have been matched, nearly equivalent to the patients that were treated in our clinical trial. We are substantially de risking what we might do in a phase three clinical trial by making sure that the patients that we treated in our treatment arm, were identical to the patients that would have received standard of care. Very quickly, we got the full team from Medidata contributing and making suggestions that literally rolled up their sleeves and got into all our data and guided us carefully in terms of not only how we were to analyze our data, but also suggesting ways to improve a clinical trial design. They were essentially part of our statistical group, not only from the very beginning, but all the way to our meeting with the FDA, preparing our package to submission to the FDA. What we were able to get from the FDA was, in fact, the very first design of a phase three registration trial, where the majority of patients would come from a synthetic control arm or an external control arm. So that was a big accomplishment for us. And when you talk about dealing with the impossible, this is basically what we were able to accomplish. Suddenly, the odds of patients being allocated to a control arm is dramatically reduced, and therefore, allows companies like us to conduct a clinical trial efficiently, quickly, faster, and of course at a lower cost, eventually getting the drug to the patient much more sooner, particularly in these kind of diseases which are life threatening. The reason they come into a clinical trial is the hope that they will get something better out there. We end up creating a situation which is satisfying for the patient, but more importantly, we set the stage for the next therapeutic approach, next combination approach, or for another kind of disease instead of GBM. Perhaps we can open the door to other companies pursuing these challenging diseases and take our route. And hopefully they'll learn from it if that's what makes you wake up first in the morning and go and do this.

臨床グレードのエビデンスで、試験を次のステージへ

38 K+件以上の臨床試験

対照試験から得られた、検証済みの患者レベルのデータ

12 M+人以上の患者

エンドポイントと共変量を、収集時のままの形式で取得

科学的信頼性を実現する設計

断片的なリアルワールドデータから再構成されたものではありません

データを決定的な優位性へ

規制当局からの信頼

規制当局への申請を強化

信頼性の高い外部対照群を用いて、単群第II相試験、迅速承認、および特定の検証的第III相試験をサポートします。

Medidata Synthetic Control Arm®は、標準治療との直接的なアウトカム比較を可能にし、次のフェーズへの移行決定の正当化、対照群の補強または代替、そして自信を持った規制当局との協議を支援します。

私たちのチームには、元FDA、製薬企業、学術界のリーダーを含む、規制、生物統計、データサイエンス、オンコロジーの各分野における深い専門知識を持つ人材が揃っています。

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受賞歴

2023 Best in Real-world Evidence

業界からの評価

2021 Best AI-based Solution for Healthcare

関連資料


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よくあるご質問

Medidata Synthetic Control Arm®は、38,000件以上の臨床試験と1,200万人の患者から得られた、業界横断的な過去の臨床試験データを使用して作成された唯一の外部対照群です。電子カルテからのリアルワールドデータ(RWD)とは異なり、このソリューションは、臨床試験実施計画書に記載されたとおりの共変量とエンドポイントを含む、匿名化された患者レベルのデータを使用し、特定の患者サブ集団に対する対照群を正確に反映するデータ品質の基準を提供します。

はい。このソリューションは、単群第II相試験の強化、迅速承認申請のサポート、特定の適応症における検証的な第III相試験の支援など、規制当局とのやり取りをサポートするように設計されています。

Medidataのチームには、元FDA職員や規制関連のエキスパートが在籍しており、お客様のチームの延長として、外部対照群が科学的に厳密で、規制目的に適合していることを保証します。

同時対照群を募集する必要性を低減または排除することにより、SCAは、特に標準治療が不十分な希少疾患や生命を脅かす疾患において、患者募集と定着に関する課題を大幅に緩和します。

このアプローチにより、登録要件を大幅に削減できます。例えば、Medidata Synthetic Control Arm®は、Medicenna社が第III相登録試験の登録者数を3分の2削減するのに貢献しました。

医学文献の集計データに依存するのとは異なり、Medidata Synthetic Control Arm®は、患者レベルのデータを活用して、適合する対照患者を正確に選択します。ベースラインの人口統計学的特性と疾患特性を使用して、動的なマッチングプロセスで統計的手法が適用され、治験薬投与群の患者と密接に一致する過去の患者グループを生成することで、より科学的に妥当な比較を保証します。

はい。Medidataは、クライアントおよびパートナー向けに、自己学習型コースとインストラクター主導型コースの両方を含む、さまざまなトレーニングオプションを提供しています。利用可能なコースの詳細やリソースへのアクセスについては、Medidata Global Education and Trainingのセクションをご覧ください。