18、贝叶斯剂量反应分析：原理、应用与代码示例

贝叶斯剂量反应分析：原理、应用与代码示例

1. 剂量反应研究背景与贝叶斯方法的重要性

在新药研发的II期阶段，这是一个既令人兴奋又充满挑战的时期，主要对新药的疗效进行初步测试。这个阶段的疗效评估可能涉及单剂量或多剂量，可能在单独的研究（传统的IIa期和IIb期研究）中进行，也可能在一项无缝的IIa期或IIb期研究中完成。

当测试多个剂量时，关键的战略决策之一是确定要测试的剂量范围有多宽，以及在该区间内应测试哪些剂量。尽管许多剂量范围研究是为两两比较提供统计效力的，但剂量反应建模的优势在于能够更好地理解药物在整个剂量区间内的效果。较宽的剂量范围或较高的剂量比有助于充分描绘剂量反应曲线，并能更好地评估在II期研究中未测试的剂量。

贝叶斯剂量反应分析在以下几种情况下非常有用：
- 结合不同研究结果 ：例如，第一项研究设计了3个剂量和一个安慰剂，其中两个剂量接近最大剂量效应，一个接近产生50%效应的剂量，但未包含接近最小有效剂量的剂量；第二项研究包含一个安慰剂和两个剂量，一个接近最小有效剂量，另一个接近最大剂量效应。这两项研究可以在贝叶斯框架下结合，将第一项研究的数据作为分析第二项研究时的信息先验，前提是假设这两项试验的数据具有可交换性。
- 利用临床前数据 ：如果在临床前研究中使用生物标志物或临床前试验确定了化合物的剂量反应信息，并且对该临床前试验的可转化性有信心，那么可以基于临床前数据构建一个弱信息先验，用于计算化合物剂量反应的后验分布。
- 借鉴同类化合物信息 ：当测试具有相同终点和相同适应症的化合物时，如果另一种内部化合物已经在特定适应症