18、贝叶斯剂量反应分析：原理、应用与代码实现

贝叶斯剂量反应分析：原理、应用与代码实现

1. 引言

在新药研发的II期阶段，对药物疗效的初步测试至关重要。这个阶段可能涉及单剂量或多剂量的疗效评估，可通过单独的研究（传统的IIa和IIb期研究）或单一研究（如无缝的IIa或IIb期研究）来完成。在多剂量测试中，确定测试的剂量范围以及具体测试的剂量是关键的战略决策。虽然许多剂量范围研究是为两两比较而设计的，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的效果。

2. 剂量反应建模的重要性

剂量反应建模能够帮助我们更全面地了解药物在不同剂量下的效果。一个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，从而更准确地评估在II期研究中未测试的剂量。以下是几个具体的例子来说明贝叶斯剂量反应分析的应用：
- 结合两项研究数据 ：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，一个剂量接近产生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。在贝叶斯框架下，可以将第一项研究的数据作为信息先验，用于分析第二项研究，前提是假设两项试验的数据具有可交换性。这样可以通过借用信息来充分描绘化合物的剂量反应。
- 利用临床前研究信息 ：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。
- 参考内部化合物数据 ：当测试具有相同终点和适应症的化合物时，可以利用另