关于生物等效性研究样本量的考虑

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1、栏目化药药物评价标题关于生物等效性研究样本量的考虑正文审评四部八室 黄 钦   摘要:临床研究中样本量的计算是一个比较复杂的统计学问题,本文结合法规的要求和审评实践,针对生物等效性研究中样本量的确定进行了分析和探讨。   关键词:生物等效性   样本量      对于注册分类5的改剂型和注册分类6已有国家标准品种中的口服固体制剂,其临床研究一般是进行生物等效性研究(BE),主要以受试制剂和参比制剂进行生物利用度比较试验以验证其生物等效性。其结果的生物等效性判断主要用药代参数AUC、Cmax经对数转换后以多因素方差分析(ANOV

2、A)进行显著性检验,然后用其平均值进行双单侧t检验和计算90%置信区间的统计分析方法来评价和判断药物间的生物等效性。一般规定,经对数转换后的受试制剂的AUC0→t平均值在参比制剂的80%-125%范围,受试制剂的Cmax的平均值在参比制剂的70%-143%范围即为生物等效。   对于上述标准,大多数药物的生物等效性试验样本量为18-24例可能足够,因此《注册管理办法》也确定样本量一般为18-24例,但是应该了解,这样的样本量要求是有着一定的前提条件的,不一定适合所有的药物。在审评中,我们注意到,由于没有理解样本量估算的实际意义

3、而导致申报单位对得出的结果无法评判或错误地下结论的现象时有发生。因此,希望通过本文与申办人进行交流和沟通。   上述的前提条件指样本量的确定是由四个因素决定的,(1)检验水准:也称显著性水平,即α值的大小,通常取0.05或5%,其意义是估计犯I类错误(假阳性错误)的概率,即把不等效误判为等效的概率,所以可以认为是消费者的风险;(2)检验效能:又称把握度,即1-β值的大小,一般定为不小于80%,其中β是犯第Ⅱ类错误(假阴性错误)的概率,也就是把等效误判为不等效的概率,被认为是生产商的风险;(3)药代参数指标(AUC、Cmax等)

4、的个体变异,一般以参数指标的标准差、方差或变异系数CV%来测量。(4)试验药和参比药待评价药代参数指标的差值(θ)及设定的等效限值。一般来说,差值越大,样本量要求越大;等效范围越窄,样本量要求越大,而生物等效研究中一般设定θ的等效限值为±Ln(0.8)。   样本量与个体变异大小和实际差别成正相关关系,在试验前一般并不知道试验药和参比药的实际差别大小和试验药的个体变异,个体变异只能根据已上市的参比制剂的信息来估算或进行预试验。两药等效性检验中检测指标的变异性越大,则所需受试者例数越多,只有保证足够的样本量方能达到一定的把握度,

5、按照规定的显著性水平,对生物等效性结论做出明确的判断。例如,某进口复方制剂,由于已知其单方成分具有高变异的特性,为保证其平均生物利用度比较为等效的把握度达到至少80%的水平,国外某企业在国内进行生物等效性研究的时候,确定了40例受试者参与了试验,试验结果表明受试制剂与参比制剂生物等效。如果申办人没有考虑到药物变异大的特点,而是按照《药品注册管理办法》的一般要求,选择18~24例受试者进行BE试验,结果很可能出现不等效的假阴性结果,品种的注册进程也会因此减慢。   因此,对于个体变异性较大的药物,由于受试者样本量不足,其生物等效

6、的结论可能很难判断,这样极可能导致II类错误,结果是将实际与参比药生物等效的受试制剂判断为不等效,这主要是由于把握度的降低造成。   一般将个体内变异大于30%者认定为高变异药物。对高变异药物的试验结果很难满足目前制定的生物等效性评价标准。当前FDA也在讨论如何实际有效地解决该问题,因为最可靠的方法是增加样本量,但随之也带来临床试验成本的增加。在遇到这种情况时,除了考虑增加样本量外,国外统计学家还提出可以考虑在试验设计时采用多剂量研究,通过对稳态时药物在体内行为的研究以减弱个体内变异;或者利用重复测量设计来评价;或者采用成组序

7、贯研究,使用期中分析方法做统计处理,根据情况适当调整显著性水平,必要时可按追加受试者设计,进行成组序贯研究,以及放宽等效性判断的限值范围等等。   我国目前采用的等效性判断标准,实际已将高变异因素考虑在内,对Cmax的判断既定的等效范围为70%~143%,较FDA现行的80%~125%、EMEA75~133%范围更宽。希望申办人在设计生物等效性试验时,充分收集试验药物的信息,对于高变异的药物,应增加BE试验的样本量。   参考文献:   1、FoodandDrugAdministration.GuidanceforIndust

8、ry BioavailabilityandBioequivalenceStudiesforOrallyAdministeredDrug Products—GeneralConsiderations.March2003.   2、FoodandDrugAdministratio

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