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EMA发布统计学方法在质量比较评价中应用的思考性文件

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出自识林

EMA发布统计学方法在质量比较评价中应用的思考性文件
EMA
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笔记

2017-04-03

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欧洲药监局(EMA)于2017年4月1日发布了《统计学方法应用于药品开发中质量属性比较评价的思考性文件草案》,并向业界征求意见。文件主要讨论了质量属性比较中的统计学问题,特别是在生产变更前后质量对比、生物类似药质量对比和仿制药溶出对比中面临的挑战,希望引发各界讨论,最终建立质量对比的共同语言。

文件并未详细介绍统计学方法的细节,而强调了统计学方案设计、前提假设的重要性。例如,如果生产工艺本身存在异常波动,使得样本不具有代表性,基于这些样本的统计推断将失去立足点,算出的结果将没有解释意义。另一方面,统计学结果解释也很关键。例如,广泛使用的通过容许区间来判断相似性的方法,判别标准通常为“样本批次测得的质量属性数据全部落在参比批次质量属性数据的90%/95%容忍区间内则视为样本和参比相似”,此方法在解释上存在根本逻辑上的挑战。如果将容许区间作为接受限度,而提高置信度或提高覆盖比例均会使容许区间变宽,使接受相似性变得容易,这显然是存在内在矛盾的。

统计学是解决质量比较问题的一种定量分析的工具,既然是工具,就存在局限性。首先,工具需要为目标服务,选用的统计学方法需要能够证明欲证明的问题,而不是牛头不对马嘴。没有一种统计学方法是万能的,选用统计学方法需要具体案例具体分析。其次,使用统计学工具需要满足一定的假设前提,例如满足一定的统计分布特征(通常是正态性)和取样的代表性,否则,用正确的公式计算出的数字也很难有说服力。EMA发布的此文件尽管还比较粗糙,很多问题没有给出明确的答案,但的确触及到了很多要点和常见的误区,很有启发意义。此处翻译了文件的目录供大家参考:

目录
摘要
1. 简介
2. 法律基础和相关指南
3. 定义和界定
4. 与监管决策特别相关的比较质量水平的场景
4.1. 生产变更前后质量评价
4.2. 生物类似药开发
4.3. 其它场景和仿制药开发
5. 质量水平比较中的统计学观点和阻碍
5.1. 选择需要比较的统计分布的特征和相应的比较的目标
5.1.1. 声明在质量标准限内
5.1.2. 单侧比较,声明非劣
5.1.3. 双侧比较,声明相似/等效
5.2. 理解质量数据和“观测单位”的变异来源
5.3. 随机取样/试验方法
5.4. 选取描述两个生产工艺差异的指标
5.5. 在样本数据的基础上用统计区间定量描述声明之不确定性
5.5.1. 比较方法中常见的区间(极差、容许区间和x倍标准差方法)
5.5.2. 质量属性数据比较中运用和计算统计区间的指导原则(预测区间、置信区间)
5.6. 定义/解释等效/类似的标准、可接受区间
5.7. 存在多个质量属性时声明等效/类似的整体“成功标准”
6. 对问题的思考,对计划和评价的启发
6.1. 对生产变更前后质量评价的特别讨论
6.2. 对生物类似药的特别讨论
6.3. 对仿制药开发和溶出度比较的特别讨论
7. 附录

作者:识林-檺
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取自“https://login.shilinx.com/wiki/index.php?title=EMA%E5%8F%91%E5%B8%83%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%9C%A8%E8%B4%A8%E9%87%8F%E6%AF%94%E8%BE%83%E8%AF%84%E4%BB%B7%E4%B8%AD%E5%BA%94%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83%E6%80%A7%E6%96%87%E4%BB%B6”
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