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识林

FDA 发布群体药代动力学定稿指南

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出自识林

FDA 发布群体药代动力学定稿指南
PK
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笔记

2022-02-07

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美国 FDA 于 2022 年 2 月 3 日发布《群体药代动力学》定稿指南,解决了作为新药申请(NDA)、生物许可申请(BLA)或简化新药申请(ANDA)的一部分提交的群体药代动力学(PK)分析的数据和模型要求,另外还涉及 PK 报告的内容和此类分析的标签建议。

2019 年,FDA 修订了已有 20 年历史的指南草案,指出随着近几年与 PK 分析相关的申请数量的增加,PK 分析方法的复杂性和可靠性也有所增加。

FDA 表示,“群体 PK 分析可以量化内在和外在患者因素对药物暴露的影响。结合支持量效关系数据,群体 PK 数据可用于识别导致药物暴露临床显著变化的患者因素,并为正确使用药物提供信息。”

FDA 表示,在最终定稿指南时考量对修订后的指南草案的反馈意见。“从草案到定稿指南的变更包括更详细地说明生物制品群体 PK 模型的使用,时变协变量的处理,通常用于群体 PK 分析的其它方法和术语,以及对提交群体 PK 报告的格式和内容的更新。”

FDA 在指南中表示,“指南的重点是使用这种方法来解释在人体试验受试者中观察到的药物浓度的变异性,包括内在因素、外在因素、剂量和给药途径差异。”

美国药物研究和制造商协会(PhRMA)在其对指南草案的反馈意见中提出的主要建议之一是要求提供更具体的示例和参考文献以支持指南中的技术声明。虽然定稿指南不包含许多额外示例,但其提供的的许多示例已经比草案示例有所扩展。

定稿指南修订了文件末尾表格中提供的群体 PK 研究报告的预期内容结构。概要部分现已与摘要合并,数据和方法部分已合并为一个新的材料和方法部分,其中包含几个修订的组件。研究报告的附录部分也进行了扩展,现在包括更多适用于该部分的材料示例,例如“从研究分析中删除的样本列表和删除原因”以及“描述模型开发过程中的步骤。”

定稿指南还扩展了新方法的使用和群体 PK 分析的应用。FDA 指出,“除指南中描述的那些之外,还有许多新的群体 PK 分析的应用。例如,群体 PK、基于模型的方法的应用可作为评估长效注射剂、具有稀疏 PK 采样的产品或非房室模型分析(NCA)变得具有挑战性的其它情况的生物等效性的替代方案。”在这种情况下,“模型的预期用途及其监管影响决定了模型评估所需的稳健性水平。”

作者:识林-Acorn
识林®版权所有,未经许可不得转载。如需使用请联系 admin@shilinx.com 。

法规指南解读:FDA_Population_Pharmacokinetics_Draft_201907

适用业务范围和企业类型:
本指南适用于新药申请(NDAs)和生物制品许可申请(BLAs)的发起人,涉及化学药、生物制品、疫苗等各类药品。它旨在指导药品开发和治疗个体化(例如,通过定制剂量)的建议。适用于美国市场,对Biotech、大型药企、跨国药企、CRO和CDMO等各类企业均有指导意义。

适用岗位:
本文件对药企中的药理学研究人员、临床研究人员、数据分析师、注册事务专员等岗位具有重要影响。这些岗位的工作人员需要理解群体药代动力学(Population PK)分析的应用,以便在药物开发和标签建议中做出科学决策。特别是,药理学研究人员和数据分析师应“必读”本指南,以确保他们的工作符合FDA的最新思考。

文件要点总结:

  1. 引言:

    • 强调了群体PK分析在指导药物开发和治疗个体化中的重要性。
    • 指出本指南不确立任何法律上可执行的责任,而是描述了FDA对主题的当前思考。
  2. 背景:

    • 群体PK分析是一种定量方法,用于量化和解释个体间药物浓度的变异性。
    • 强调了内在和外在因素对药物暴露的影响,以及群体PK分析在评估这些因素中的作用。
  3. 群体PK分析的应用:

    • 药物开发中的应用:
      • 选择临床试验中的剂量方案。
      • 确定样本量和采样方案要求,以促进可靠估计协变量效应。
      • 导出暴露度量,进行暴露-反应分析。
      • 儿科研究设计。
    • 药物使用信息中的应用:
      • 特定人群的药物使用。
      • 药物-药物相互作用。
  4. 用于群体PK分析的数据:

    • 研究对象和协变量。
    • PK采样时间表。
  5. 数据分析:

    • 数据的初步检查。
    • 模型开发。
    • 模型验证。
    • 基于群体PK模型的模拟。
  6. 基于群体PK分析结果的标签:

    • 群体PK分析结果可在药物标签的临床药理学部分呈现,并在其他相关部分进行总结。
  7. 群体PK研究报告:

    • 报告格式和内容。
    • 提交电子文件给机构。
  8. 术语表:

    • 定义了群体PK分析中使用的特定术语。
  9. 参考文献:

    • 提供了相关研究和指南的参考。

特别强调:

  • 群体PK分析在药物剂量方案选择、样本量确定、暴露-反应分析以及儿科研究设计中的关键作用。
  • 模型验证是群体PK分析中的关键步骤,需要多种方法来评估模型的各个方面。
  • 模拟研究应基于经过验证的模型,并且模拟协议应详细说明。
  • 群体PK研究报告应包含详细的模型开发和验证步骤,以及对模型结果的解释和讨论。

通过以上解读,药企的相关岗位工作人员可以更好地理解群体PK分析在药物开发和监管决策中的重要性,并据此优化他们的工作流程和决策。

适用岗位:

  • PK分析师:必读。应深入理解群体药代动力学(Population PK)分析的应用,特别是在药物开发和标签信息中的应用。建议在药物开发决策中积极应用Population PK分析,以指导剂量方案的选择和临床试验设计。
  • 临床研究员:必读。需要了解如何利用Population PK分析来优化试验设计和样本量计算,以及如何从Population PK模型中导出用于暴露-反应分析的暴露指标。
  • 注册专员:必读。应当熟悉Population PK分析结果如何在药物标签中体现,以及如何将这些分析结果整合到注册文件中。
  • QA专员:必读。应监督Population PK分析的执行是否符合FDA的指导原则,确保数据收集和分析的质量。

适用范围:
本文适用于化学药和生物制品的新药申请(NDAs)、生物制品许可申请(BLAs)、简化新药申请(ANDAs)以及研究新药(IND)申请。适用于美国食品药品监督管理局(FDA)监管下的Biotech、大型药企、跨国药企以及CRO和CDMO等企业类别。

要点总结:
本指南提供了FDA对群体药代动力学(Population PK)分析在药物开发和标签信息中的应用的当前思考。Population PK分析能够解释个体间药物浓度的变异性,并可用于指导剂量方案的选择、样本量和采样计划的确定、暴露-反应分析的进行,以及特殊人群(如儿童)的药物试验设计。该分析有助于在标签中描述药物使用,并支持剂量调整的建议。本指南强调了模型验证的重要性,并提供了模型验证的常见方法。此外,还强调了基于Population PK模型的模拟研究的重要性,以及如何根据固定效应估计、固定效应估计的不确定性和个体间变异性进行模拟。最后,指南提出了基于Population PK分析结果的标签编写建议,并强调了提交电子文件给FDA的重要性。

以上仅为部分要点,请阅读原文,深入理解监管要求。

取自“https://lib.shilinx.com/wiki/index.php?title=FDA_%E5%8F%91%E5%B8%83%E7%BE%A4%E4%BD%93%E8%8D%AF%E4%BB%A3%E5%8A%A8%E5%8A%9B%E5%AD%A6%E5%AE%9A%E7%A8%BF%E6%8C%87%E5%8D%97”
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