贝叶斯方法在肿瘤新药早期临床研发中的发展与应用
Progress and Application of Bayesian Approach in the Early Research and Development of New Anticancer Drugs作者机构：国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院药物临床试验研究中心北京100021 国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/河北中国医学科学院肿瘤医院药物临床试验研究中心廊坊065001 勃林格殷格翰(中国)投资有限公司数据分析与统计部门上海201203 墨尔本大学公共卫生学院维多利亚州3010 中国药科大学基础医学与临床药学系南京211198
出 版 物：《中国肺癌杂志》 (Chinese Journal of Lung Cancer)
年 卷 期：2022年第25卷第10期
页 面：730-734页
核心收录：
学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学]
摘 要：贝叶斯学派是通过综合未知参数的先验信息与样本信息,依据贝叶斯定理,求出后验分布,根据后验分布推断未知参数的统计方法。相比频率派,贝叶斯学派更加灵活、高效。肿瘤新药是全球研发的热点,但同时也存在高失败率的风险。在肿瘤新药早期研发中,高效寻找最佳剂量、优势人群、估计疗效和成功率是医药企业和研究者的共同需求。近年来,肿瘤新药研发呈现化学药物生物制品转变、单药治疗向联合治疗转变、传统设计向创新设计转变等新趋势;伴随出现的各种挑战,包括无法找到最高耐受剂量、延迟毒性、延迟反应、剂量疗效关系变化、剂量组合众多等。基于贝叶斯方法,恰当借用先验信息,能有效帮助企业在肿瘤早期研发中,实现从传统研发模式(高投入、长周期、低效率)向现代研发模式(低投入、短周期、高效率)的转变。研究还进行了贝叶斯方法在肿瘤新药早期研发的进展阐述,与频率派的理念、应用场景的比较分析,可为医药研发的所有从业人员提供宏观、系统的参考。
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