がん薬物療法の第Ⅲ相臨床試験では、対象患者を試験治療群(試験的な治療法を行う群)と標準治療群(標準的な治療法を行う群)とにランダムに割付けて治療効果を比較されるランダム化比較試験が行われます。主たる関心は「標準治療群に対して試験治療群の生存期間(臨床試験に登録されてから死亡や主要増大に至るまでの期間)が優るか」で、ログランク検定やCox回帰といった生存時間解析手法を事前計画にならい適用することが一般的です。
近年、がん領域では遺伝子異常やがん細胞の免疫回避機構に着目した新規薬剤を絡めた新規治療法の開発が盛んです。この種の治療法開発を目的とした第Ⅲ相試験では、治療効果の予測に役立つバイオマーカー情報や延命以外の評価変数(例えば腫瘍が増大するまでの期間やQOLなど)を迅速かつ効率的に行う統計手法(試験デザイン・統計解析手法)の提案・実適用が強く求められています。
当研究室では、こういったがん臨床試験を取り巻く環境変化に影響を与えうる革新的なデザイン・解析手法の統計的性質の探求や実践上の課題解決に取り組んでいます。以下に代表的な研究テーマと実績を挙げます。
- 複数エンドポイントを用いる群逐次デザイン・アダプティブデザインに関する研究
- Nomura S, Hirakawa A and Hamada C. Sample size determination for the current strategy in oncology phase 3 trials that tests progression-free survival and overall survival in a two-stage design framework. J. Biopharm. Stat.: 1-23, 2017.
- Nomura S. Sample Size Determination in Group-Sequential Trials Assessing Interim Futility by Intermediate Composite Endpoints. Stat Biopharm Res 2020; 13(4): 492-503.
- Shimura M, Nomura S, Wakabayashi M, Maruo K and Gosho M. Assessment of Hazard Ratios in Oncology Clinical Trials Terminated Early for Superiority: A Systematic Review. JAMA Netw Open. 3(6):e208633, 2020.
- Recommending a timing for a stop for efficacy in group sequential trials with a survival endpoint (山川茜さん[2022年度修了生]との共同研究: 43rd Annual Conference of the International Society for Clinical Biostatisticsで口頭発表、論文投稿準備中)
- Restricted mean survival timeなど新しい生存時間解析手法に関する研究
- Nomura S, Shinozaki T and Hamada C. Performance of randomization-based causal methods with and without integrating external data sources for adjusting overall survival in case of extensive treatment switches in placebo-controlled randomized oncology phase 3 trials. Journal of biopharmaceutical statistics. 30(2):377-401, 2020.
- Advantages of Flexible Parametric Modeling in Estimating Restricted Mean Survival Time: A Comparative Simulation Study(木村流星さん[2020年度修了生]との共同研究: 論文投稿中)
- Real world dataを臨床試験で活用するための方法論に関する研究
- Nomura S, Ohigashi T and Sawamoto R. Design and analysis of randomized controlled trials using a hybrid control approach: a case when external data is derived as summary statistics. Jpn J BiometVol. 43, No. 1, 2022
Code: https://sites.google.com/m.u-tokyo.ac.jp/hybridcontrolwg/summarystatistics
- Uemura Y, Shinozaki T, Nomura S and Shibata T. Comment on “Biostatistical Considerations When Using RWD and RWE in Clinical Studies for Regulatory Purposes: A Landscape Assessment”. Statistics in Biopharmaceutical Research. 1-3, 2021.
- AMED柴田班(2021). 医薬品等の開発においてRWD/RWEを利活用する際の生物統計学的側面の留意事項(4章「Hybrid control にRWD を用いたランダム化臨床試験」の執筆、5章「外部対照にRWD を用いた単群臨床試験」の分担執筆)
- AMED佐藤班(2019). ゲノム等のバイオマーカー情報をもとに行う治験の共通方針(4章: ゲノム等のバイオマーカー情報を活用する臨床試験のデザイン・統計解析手法)
- AMED林班(2019). 患者レジストリデータを利用する臨床開発における注意すべき統計学的事項(報告書1・報告書3の分担執筆)