Дарья Георгиевна Толкачева, независимый эксперт исследовательских проектов
Северо-Западный институт управления; Проектный офис
Москва
Daria G. Tolkacheva, independent expert of research projects
North-West Institute of Management; Project Office
Moscow
Иван Владимирович Фатеев, д. м. н., начальник отдела
Санкт-Петербург
Ivan V. Fateev, Dr. Sci. (Med.), Head of Department
Saint Petersburg
Кирилл Викторович Сапожников, к. м. н., преподаватель
кафедра автоматизации управления медицинской службы с военно-медицинской статистикой
Санкт-Петербург
Kirill V. Sapozhnikov, Cand. Sci. (Med.), Lecturer
Department of Automation of Management of Medical Service with Military Medical Statistics
Saint Petersburg
Ольга Николаевна Мироненко, независимый эксперт исследовательских проектов
Северо-Западный институт управления; Проектный офис
Москва
Olga N. Mironenko, independent expert of research projects
North-West Institute of Management; Project Office
Moscow
Андрей Анатольевич Лазарев, аспирант 2 курса обучения
Санкт-Петербург
Andrey A. Lazarev, 2nd year postgraduate student
Saint Petersburg
Валентина Дмитриевна Баторова, магистр 2 курса обучения
федеральная территория «Сириус»
Valentina D. Batorova, 2nd year master's student
federal territory "Sirius"
Анастасия Александровна Порозова, ведущий медицинский эксперт
Санкт-Петербург
Anastasia A. Porozova, Leading Medical Expert
Saint Petersburg
Арина Валерьевна Зинкина-Орихан, директор департамента
департамент клинической разработки
Санкт-Петербург
Arina V. Zinkina-Orikhan, Director of the Department
Clinical Development Department
Saint Petersburg
Актуальность. Заболевания спектра оптиконевромиелита – тяжёлая орфанная нозология, для которой поиск новых высокоэффективных терапевтических опций является приоритетным направлением медицинской помощи. Вместе с тем, в связи с характером данной группы заболеваний, проведение новых клинических исследований (КИ) существенно затруднено с точки зрения не только длительного и сложного набора пациентов и неэтичности использования параллельной контрольной группы без лечения, но и проведения сравнений с исторической контрольной группой или непрямых сравнений, для которых планирование объема выборки в КИ для новой опции терапии является отдельной методологической задачей.
Целью настоящего исследования явилась оценка мощности для анализа первичной конечной точки в одногрупповом КИ BCD-132-6/AQUARELLE, который планировалось провести с помощью скорректированного непрямого сравнения (СНС) исследуемого препарата дивозилимаб с опубликованными данными по плацебо-группе в рандомизированном КИ N-MOmentum.
Материалы и методы. По данным исследований, отобранным с помощью систематического поиска, была оценена метарегрессионная модель для зависимости среднегодовой частоты обострений (СЧО) от терапии (анти-CD20 или плацебо), горизонта оценки и исходных характеристик пациентов. По её результатам для ожидаемой популяции BCD-132-6/AQUARELLE для терапии анти-CD20 была предсказана 6-месячная СЧО 0,116 (95 % ДИ: 0,030–0,212). Далее было проведено симуляционное моделирование СНС с пошаговым увеличением эффективного размера выборки (ЭРВ) в группе дивозилимаба с оценкой мощности.
Результаты. Ожидаемое отношение СЧО дивозилимаба и плацебо за 6 месяцев составило 0,117 (90 % ДИ: 0,045–0,214) без взвешивания и 0,156 (90 % ДИ: 0,050–0,315) после взвешивания (СНС). Минимальный ЭРВ, необходимый для достижения мощности 90 % при проверке гипотезы превосходства по СЧО за 6 мес. на терапии дивозилимабом по сравнению с плацебо с односторонней вероятностью ошибки I рода 0,05 оставляет 35 человек.
Заключение. Полученные результаты могут быть использованы для подкрепления статистического вывода исследования BCD-132-6/AQUARELLE.
Relevance. Optic neuromyelitis spectrum disorders are a severe orphan nosology for which the search for new highly effective therapeutic options is a priority area of medical care. At the same time, due to the nature of this group of diseases, conducting new clinical trials (CT) is significantly complicated not only by the long and complex recruitment of patients and the unethical nature of using a parallel control group without treatment, but also by conducting comparisons with a historical control group or indirect comparisons, for which planning the sample size in the CT for a new therapy option is a separate methodological task.
Objective. The aim of this study was to estimate the power for the analysis of the primary endpoint in the single-arm BCD-132-6/AQUARELLE trial, which was planned to be performed using an adjusted indirect comparison (AIC) of the study drug divozilimab with published data on the placebo group in the randomized N-MOmentum trial.
Materials and methods. Using the data of the studies identified using a systematic search, a meta-regression model was estimated for the dependence of the average annual relapse rate (ARR) on therapy (anti-CD20 or placebo), the assessment horizon, and baseline patient characteristics. According to its results, for the expected BCD-132-6/AQUARELLE population, a 6-month ARR of 0.116 (95 % CI: 0.030–0.212) was predicted for anti-CD20 therapy. Next, a stepwise effective sample size (ESS) simulation was performed in the divozilimab group with power assessment.
Results. The expected ratio of the ARR of divozilimab and placebo at 6 months was 0.117 (90 % CI: 0.045–0.214) with-out weighting and 0.156 (90% CI: 0.050–0.315) after weighting (ESS). The minimum EES required to achieve a power of 90 % when testing the hypothesis of superiority in the ARR at 6 months for divozilimab therapy compared with placebo with a one-sided type I error probability of 0.05 is 35 people.
Conclusion. The obtained results can be used to support the statistical inference of the BCD-132-6/AQUARELLE study.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.