MUCE ist eine Bayes'sche Lösung für Kohortenerweiterungsstudien, bei denen eine oder mehrere Mehrfachdosis(en) und eine oder mehrere Mehrfachindikation(en) parallel getestet werden. Solche Methoden sind besonders wichtig für Bereiche wie die Onkologie, wo mehrere Dosen und mehrere Indikationen getestet werden müssen, damit die Studien der Frühphase erfolgreich abgeschlossen werden können und eine optimale Wahl von Dosis und Population getroffen werden kann, um von der Frühphase zu einer sinnvollen Dosierung für Phase 3 zu gelangen.
Dabei ist zu bedenken, dass in diesen Situationen die Anzahl der Vergleichsarme für eine Studie recht schnell ansteigen kann. Die Prüfung von drei Dosen mit drei Indikationen erfordert im Wesentlichen 9 verschiedene Studien. Für eine Beschleunigung der klinischen Entwicklung ist daher eine effiziente Methode zum Testen einer höheren Anzahl von Studien erforderlich.
Aufbauend auf Bayes'schen hierarchischen Modellen mit Kontrolle der Multiplizität übernimmt MUCE adaptiv Informationen über Patientengruppen aus verschiedenen Indikationen, die mit unterschiedlichen Dosen behandelt werden.
Das hierarchische Modell spiegelt den Sachverhalt wider, dass
Behandlungsarme mit ähnlicher Dosierung oder für ähnliche
Indikationen ähnlicher sein können als andere, wodurch eine solche Übernahme angemessen gewichtet wird. Dies ermöglicht MUCE die Kontrolle des Typ-1-Fehlers bei gleichzeitiger Erhöhung der Power und Reduzierung der Stichprobengröße. Diese effizienten Designs können in
jeder klinischen Studie mit zwei oder mehr Armen angewendet werden. Für eine Kohortenerweiterungsstudie in den USA zeigte das MUCE-Design
eine Einsparung der Stichprobengröße von bis zu 16,67 % im Vergleich zum 2-stufigen Design von Simon.
Besonders in Phase 1b-Kohortenerweiterungsstudien kommt MUCE zur Anwendung. In diesen Studien werden nach einem Abschnitt mit Dosissteigerung (Phase 1a), in dem verschiedene Dosisstufen des Arzneimittels auf seine Sicherheit hin untersucht werden, eine oder mehrere potenzielle Dosisstufen mit einem angemessenen Sicherheitsprofil für die weitere Auswertung der Wirksamkeit ausgewählt. Dies führt zur Bestimmung der maximal tolerierbaren Dosis (MTD). Danach
werden typischerweise bis zu drei Dosen, keine höher als die MTD, für eine Erweiterung in der Phase 1b-Studie in Betracht gezogen, und aufgrund der Histologie wird eine Anzahl verschiedener Indikationen, z.B. I-Indikationen, in Erwägung gezogen. Dies führt zu einem Maximum von 3*I-Gruppen, jede mit einer einzigartigen Dosis-Indikations-Kombination.
About U-Design
U-Design was developed by Laiya Consulting as a clinical trial biostatistics SaaS package. Offering a number of innovative methods, users can utilize the tools and functions provided on U-Design to create their own customized clinical trials.
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About Pantelis Vlachos
Pantelis is Principal/Strategic Consultant for Cytel, Inc. based in Geneva. He joined the company in January 2013. Before that, he was a Principal Biostatistician at Merck Serono as well as a Professor of Statistics at Carnegie Mellon University for 12 years. His research interests lie in the area of adaptive designs, mainly from a Bayesian perspective, as well as hierarchical model testing and checking although his secret passion is Text Mining. He has served as Managing Editor of the journal “Bayesian Analysis” as well as editorial boards of several other journals and online statistical data and software archives.
